Le guide complet des échelles de Likert en conception de sondage

L'échelle de Likert est l'un des outils les plus utilisés dans la recherche par sondage, et aussi l'un des plus souvent mal employés. Bien utilisée, elle capture les attitudes et les opinions avec une précision utile. Utilisée avec négligence, elle produit des chiffres qui sont analysés de la mauvaise manière. Ce guide explique ce que sont les échelles de Likert, comment les concevoir et comment analyser les résultats honnêtement.

Qu'est-ce qu'une échelle de Likert ?

Une échelle de Likert mesure le degré auquel quelqu'un est d'accord avec une affirmation, ou l'intensité d'un sentiment sur une dimension. Au lieu d'un simple oui ou non, les répondants choisissent un point sur une plage ordonnée, généralement d'un extrême à l'autre.

Un élément d'accord classique à cinq points ressemble à ceci :

• Pas du tout d'accord
• Pas d'accord
• Ni d'accord ni pas d'accord
• D'accord
• Tout à fait d'accord

Chaque affirmation utilisant ce format est techniquement un item de Likert. Lorsque plusieurs items connexes sont combinés en un score unique, cette mesure combinée est une échelle de Likert. L'échelle ne doit pas nécessairement mesurer l'accord ; elle peut capturer la satisfaction, la fréquence, l'importance ou la probabilité, à condition que les points forment un ordre clair.

Combien de points : 5 ou 7 ?

Le nombre de points est une vraie décision de conception, et cinq et sept sont tous deux des choix courants et défendables.

Échelles à cinq points

• Simples et rapides à lire, avec une faible charge cognitive.
• Fonctionnent bien sur mobile, où l'espace est limité.
• Faciles pour les répondants à associer leur ressenti à une option claire.

Échelles à sept points

• Offrent plus de granularité, permettant aux gens d'exprimer des distinctions plus fines.
• Peuvent être plus sensibles aux petites différences d'attitude.
• Demandent un peu plus d'effort et d'espace à l'écran pour être présentées clairement.

En règle générale, utilisez cinq points pour les sondages grand public ou à prédominance mobile, et envisagez sept points lorsque vous avez besoin d'une résolution plus fine et que vos répondants sont impliqués. Quel que soit votre choix, maintenez le même nombre de points sur les items similaires pour que les réponses restent comparables.

Étiqueter les points

Les bonnes étiquettes rendent une échelle fiable. Quelques directives :

• Étiquetez chaque point, pas seulement les extrémités. Les échelles entièrement étiquetées sont interprétées de manière plus cohérente que celles qui ne nomment que les extrêmes.
• Gardez les étiquettes équilibrées. La distance de sens entre « D'accord » et « Tout à fait d'accord » devrait être similaire à celle entre « Pas d'accord » et « Pas du tout d'accord ».
• Adaptez la formulation à la question. Une question d'importance nécessite des étiquettes d'importance (« Pas du tout important » à « Extrêmement important »), et non des étiquettes d'accord.
• Ordonnez les points de manière cohérente et disposez-les de gauche à droite (ou de droite à gauche pour les langues RTL) dans leur séquence naturelle.

Faut-il inclure un point médian neutre ?

La décision d'offrir une option médiane comme « Ni d'accord ni pas d'accord » implique un vrai compromis.

Raisons de l'inclure

• Certaines personnes sont vraiment neutres, et les forcer à prendre parti les représente mal.
• Sans choix neutre valide, les répondants indécis peuvent choisir au hasard ou abandonner la question.

Raisons d'envisager de l'omettre

• Un point médian peut devenir un choix par défaut paresseux pour les personnes qui ne veulent pas réfléchir.
• Si votre objectif est d'obtenir une orientation, une échelle à nombre pair de points supprime la position de clôture.

Par défaut, il est raisonnable d'inclure un point médian neutre clairement étiqueté, et d'ajouter une option explicite « Ne sait pas » ou « Sans objet » lorsque de vraies non-opinions sont probables, afin de ne pas confondre la vraie neutralité avec un manque de connaissance.

Comment analyser les données de Likert

C'est là que beaucoup de sondages se trompent. Les réponses de Likert sont des données ordinales : les catégories ont un ordre clair, mais les écarts entre elles ne sont pas garantis d'être égaux. Le passage de « Pas d'accord » à « Neutre » ne représente peut-être pas le même changement que le passage de « D'accord » à « Tout à fait d'accord ».

Rapporter un item unique

Pour un item de Likert unique, les résumés les plus sûrs respectent sa nature ordinale :

• Rapportez la distribution complète. Montrez le pourcentage ayant choisi chaque option ; c'est souvent la vue la plus honnête et la plus lisible.
• Utilisez la médiane ou le mode comme tendance centrale, car ils conviennent aux données ordinales.
• Soyez prudent avec la moyenne. La moyenne des codes ordinaux suppose des écarts égaux entre les points, ce qui peut ne pas se vérifier. Si vous rapportez une moyenne, traitez-la comme un indicateur approximatif et montrez la distribution à côté.

Travailler avec une échelle complète

Lorsque vous combinez plusieurs items en une échelle de Likert et que les items sont bien construits, le score sommé ou moyenné se comporte davantage comme des données continues, et les moyennes deviennent plus défendables. Même dans ce cas, rapportez comment l'échelle a été construite et vérifiez que ses items sont cohérents entre eux.

Quelques bonnes habitudes

• Visualisez les distributions avec des graphiques à barres empilées ou divergentes pour que l'équilibre des opinions soit évident.
• Maintenez une direction d'échelle cohérente, et si vous inversez la formulation de certains items, recodez-les avant de les combiner.
• Évitez les affirmations trop précises ; une moyenne de 3,9 contre 4,0 n'a que rarement une signification en soi.

Conclusion

Une échelle de Likert est simple à utiliser mais facile à mal employer. Choisissez un nombre raisonnable de points, étiquetez-les clairement et de manière équilibrée, décidez délibérément du point médian neutre, et analysez les résultats en tant que données ordinales qu'ils sont. Faites cela, et vos échelles mesureront fidèlement les attitudes.

Dans MSN Forms, vous pouvez créer des questions de Likert à cinq ou sept points en quelques minutes, puis consulter des distributions et des graphiques en direct qui respectent la nature ordinale des données, ce qui facilite la présentation des résultats de manière correcte.