Шкала Лайкерта (Likert scale) — это оценочная шкала, с помощью которой респондент показывает степень согласия или несогласия с утверждением. В онлайн-опросах её часто используют как 5-балльную шкалу: от «полностью не согласен» до «полностью согласен». Например, вопрос по шкале Лайкерта может выглядеть так:
Оцените, насколько вы согласны с утверждением:
«Интерфейс сервиса удобен для работы»
1 — полностью не согласен
2 — скорее не согласен
3 — нейтрально
4 — скорее согласен
5 — полностью согласен
Такой формат подходит для анкетирования, клиентских опросов, HR-исследований, образовательных опросов и маркетинговых исследований. С его помощью можно измерять удовлетворённость, отношение к продукту, восприятие сервиса, оценку обучения или мнение сотрудников.
Но именно внешняя простота шкалы Лайкерта часто и подводит. Кажется: берешь утверждение, ставишь рядом пять вариантов ответа — и опрос готов. На практике ошибки в анкетах со шкалой Лайкерта не всегда заметны на этапе составления вопроса. Зато они хорошо видны позже — когда результаты становятся размытыми, плохо интерпретируются или начинают противоречить здравому смыслу.
В этой статье разберём пять ошибок — от самых очевидных до тех, что обнаруживаются только при анализе данных:
- Вопрос вместо утверждения — шкала работает некорректно с самого начала
- Двойное утверждение в одном пункте — респондент не знает, что именно оценивать
- Несбалансированная шкала — данные смещены ещё до того, как вы получили первый ответ
- «Нейтрально» и «не знаю» — когда их объединяют по ошибке
- Делать выводы только по среднему значению — среднее может скрывать реальное распределение ответов
- Чек-лист перед запуском опроса — проверьте ваш опрос перед запуском
Ошибка 1. Вопрос вместо утверждения
Это частая и при этом не самая очевидная ошибка. Классическая логика шкалы Лайкерта строится вокруг оценки утверждения: респондент показывает, насколько он согласен или не согласен с конкретной формулировкой.
Когда вместо утверждения используется вопрос, шкала согласия начинает работать хуже. Респонденту приходится мысленно переводить вопрос в утверждение — и разные люди могут сделать это по-разному. В итоге ответы становятся менее сопоставимыми.
Как это выглядит на практике:
❌ Плохо:
«Удобен ли вам интерфейс нашего сервиса?»
Если рядом стоит шкала от «полностью не согласен» до «полностью согласен», возникает лишний когнитивный шаг: согласен с чем именно? С тем, что интерфейс удобен? Или с самим вопросом?
✅ Лучше:
Оцените, насколько вы согласны с утверждением:
«Интерфейс сервиса удобен для работы»
Теперь шкала работает точнее: респондент оценивает степень согласия с конкретным утверждением.
Хорошая формула для шкалы Лайкерта выглядит так:
инструкция + утверждение + шкала согласия
Например:
Оцените, насколько вы согласны с утверждением:
«Сервис помогает мне быстрее проводить онлайн-опросы клиентов»
А дальше идут варианты ответа:
— Полностью не согласен
— Скорее не согласен
— Нейтрально
— Скорее согласен
— Полностью согласен
Ещё примеры:
Слабее: «Нравится ли вам наш продукт?»
Лучше: «Я доволен качеством продукта»
Слабее: «Порекомендуете ли вы нас коллегам?»
Лучше: «Я готов рекомендовать компанию коллегам»
Слабее: «Понятна ли вам система оценки?»
Лучше: «Система оценки сформулирована понятно»
Слабее: «Удобно ли вам пользоваться личным кабинетом?»
Лучше: «Личным кабинетом удобно пользоваться»
Слабее: «Достаточно ли информации на сайте?»
Лучше: «На сайте достаточно информации для принятия решения»
Простое правило для проверки: если перед формулировкой можно поставить «Я считаю, что…» — пункт, скорее всего, подходит для шкалы согласия. Если нет, его лучше переделать.
Важно: речь не о том, что вопросы в анкетах использовать нельзя. Вопросы подходят для многих типов шкал и форматов ответа. Но если вы используете именно шкалу согласия — от «полностью не согласен» до «полностью согласен» — лучше давать респонденту утверждение, с которым он может согласиться или не согласиться.
Ошибка 2. Двойное утверждение в одном пункте
Двойное утверждение — это ситуация, когда в одном пункте объединяются сразу два разных критерия оценки. Это очевидная ошибка, которую часто допускают при составлении анкеты.
Респондент вынужден дать один ответ на два разных утверждения, и потом уже невозможно понять, к чему именно относится его оценка.
Как это выглядит на практике:
❌ Плохо: «Обучение было полезным и хорошо организованным»
Респондент может считать, что содержание обучения было полезным, но сама организация — слабой. Что он должен выбрать по шкале: «согласен» или «не согласен»? Любой ответ получится неточным, потому что в одном пункте смешаны две разные оценки.
✅ Лучше — разбить на два утверждения:
- «Содержание обучения было полезным для моей работы»
- «Обучение было организовано на высоком уровне»
Теперь каждый пункт измеряет отдельный признак: пользу содержания и качество организации. Такие ответы уже можно нормально интерпретировать.
Ещё примеры двойных утверждений и более корректных вариантов:
Ошибка 3. Несбалансированная шкала
Шкала Лайкерта работает корректно, когда варианты ответа симметричны: количество отрицательных и положительных вариантов одинаково, а нейтральный вариант, если он есть, находится в центре.
Когда баланс нарушен, шкала начинает незаметно подталкивать респондента в одну сторону. В результате вы получаете не реальное распределение мнений, а данные, частично созданные самой шкалой.
Как это выглядит на практике:
❌ Плохо:
Оцените качество обслуживания:
— Плохо / Нормально / Хорошо / Очень хорошо / Отлично
На первый взгляд это обычная пятибалльная шкала. Но если посмотреть внимательнее, видно смещение: здесь один явно отрицательный вариант — «плохо», один промежуточный — «нормально» и сразу три положительных варианта — «хорошо», «очень хорошо», «отлично».
Такая шкала подталкивает ответы вверх. Респонденту проще выбрать положительную оценку, потому что положительная зона детализирована сильнее, чем отрицательная.
✅ Лучше:
Оцените качество обслуживания:
— Очень низкое / Низкое / Среднее / Высокое / Очень высокое
Здесь полюса симметричны: два варианта ниже центра, один средний и два варианта выше центра. Такая шкала не подсказывает респонденту «правильное» направление ответа.
Ошибка 4. Смешивать «нейтрально» и «не знаю»
Одна из самых частых ошибок в анкетах со шкалой Лайкерта — объединять в один вариант ответа разные состояния респондента.
Например:
❌ Плохо:
«Нейтрально / Затрудняюсь ответить»
На первый взгляд кажется удобно: если человек не хочет выбирать положительный или отрицательный вариант, пусть нажмёт середину. Но проблема в том, что «нейтрально» и «затрудняюсь ответить» означают разные вещи.
Нейтрально — это когда у респондента есть опыт, мнение или отношение, но оно не склоняется ни в положительную, ни в отрицательную сторону.
Не знаю / затрудняюсь ответить / не могу оценить — это когда у человека нет достаточной информации, опыта или оснований для оценки.
Это разные данные. И если объединить их в один пункт, результаты становятся мутными.
Как это выглядит на практике:
Утверждение:
«Сервис помогает мне быстрее проводить опросы»
Варианты ответа:
— Полностью не согласен
— Скорее не согласен
— Нейтрально / Затрудняюсь ответить
— Скорее согласен
— Полностью согласен
Что означает выбор среднего варианта?
Респондент действительно пользовался сервисом, но не заметил ни пользы, ни вреда?
Или он только зарегистрировался и ещё не успел провести опрос?
Или он не понял вопрос?
Или у него недостаточно опыта, чтобы оценить?
По результатам вы этого уже не узнаете.
✅ Лучше разделить эти варианты:
— Полностью не согласен
— Скорее не согласен
— Нейтрально
— Скорее согласен
— Полностью согласен
— Не могу оценить
В этом случае «нейтрально» остаётся частью шкалы, а «не могу оценить» выносится отдельно. Это важно: такой вариант не должен находиться в середине шкалы как обычный балл. Его лучше учитывать отдельно при анализе.
Особенно важно разделять эти варианты в клиентских опросах, HR-анкетах, исследованиях продукта и образовательных опросах. В таких случаях часть респондентов действительно может не иметь опыта для ответа.
Например, сотрудник не может оценить работу нового корпоративного портала, если он им ещё не пользовался. Клиент не может оценить качество поддержки, если ни разу не обращался в поддержку. Студент не может оценить полезность модуля курса, если ещё не проходил этот модуль.
Если таким людям не дать отдельный вариант «не могу оценить», они начнут выбирать случайный или формально нейтральный ответ. В итоге средняя оценка станет менее точной.
Простая проверка: спросите себя, может ли часть аудитории не иметь опыта или информации для ответа. Если да — добавьте отдельный вариант «Не знаю», «Не пользовался», «Не обращался» или «Не могу оценить».
Главное правило: нейтральная позиция — это мнение.
“Не знаю” — это отсутствие основания для оценки.
Не смешивайте их в одной ячейке шкалы.
Ошибка 5. Делать выводы только по среднему значению
Эта ошибка появляется не при составлении анкеты, а уже после сбора данных. На первый взгляд всё выглядит аккуратно: ответы собраны, значения закодированы числами, средняя оценка посчитана. Но именно здесь легко сделать неверный вывод.
Суть проблемы в том, что шкала Лайкерта показывает порядок ответов: от несогласия к согласию, от низкой оценки к высокой, от отрицательного отношения к положительному. Но расстояние между соседними вариантами не всегда воспринимается респондентами одинаково.
Разница между «полностью не согласен» и «скорее не согласен» психологически может быть не такой же, как разница между «нейтрально» и «скорее согласен».
Поэтому среднее арифметическое по одному вопросу со шкалой Лайкерта нужно использовать осторожно. Само по себе оно не запрещено, но становится опасным, если по нему делают выводы без проверки распределения ответов.
Как это выглядит на практике:
❌ Плохо:
По утверждению «Я доволен работой руководителя» средняя оценка получилась 3,2.
Вывод:
«Сотрудники в целом нейтральны».
Но что на самом деле скрывается за этой цифрой?
Возможно, часть сотрудников поставила высокие оценки, а другая часть — очень низкие. Среднее значение может оказаться около середины, хотя в реальности команда не «нейтральна», а разделена на две группы с противоположными оценками.
✅ Лучше — смотреть на распределение ответов:
Вариант ответа/Количество респондентов
Полностью не согласен 12
Скорее не согласен 8
Нейтрально 5
Скорее согласен 10
Полностью согласен 15
По данным сразу видно: ответы не собрались вокруг нейтральной зоны. Есть заметная группа недовольных и заметная группа довольных. Значит, ситуация сложнее, чем просто «средняя оценка 3,2».
Среднее значение в таком случае не показывает главного — поляризации мнений.
Что еще стоит использовать в анализе ответов
- распределение ответов — сколько человек выбрали каждый вариант;
- проценты по каждому пункту шкалы — чтобы видеть структуру оценок;
- медиану — значение, которое делит ответы пополам;
- моду — самый часто выбранный вариант;
- Top-2 box — долю тех, кто выбрал два самых положительных варианта шкалы;
- Bottom-2 box — долю тех, кто выбрал два самых отрицательных варианта шкалы;
- сравнение групп — например, новых и постоянных клиентов, разных отделов или разных сегментов аудитории.
Среднее арифметическое может быть полезным, особенно если вы сравниваете динамику по одному и тому же вопросу или анализируете несколько связанных утверждений. Но его нельзя оставлять единственным показателем.
Простая проверка: если вы написали в отчёте только «средняя оценка составила 3,2», добавьте рядом распределение ответов. Иногда именно оно показывает реальную проблему.
Главное правило: среднее значение отвечает на вопрос “какая оценка получилась в среднем”, но не отвечает на вопрос “как именно распределились мнения респондентов”.
Подробнее о типах шкал и принципах измерения можно рассказать отдельно — например, в связке с оценочными шкалами и обработкой результатов опроса.
Эти ошибки встречаются в клиентских опросах, HR-анкетах, исследованиях продукта, образовательных опросах и маркетинговых исследованиях. Поэтому перед запуском онлайн-опроса важно проверить не только формулировки вопросов, но и саму шкалу ответа.
Как избежать всех пяти ошибок: чек-лист перед запуском опроса
Прежде чем отправить анкету респондентам, пройдитесь по этому списку. Это занимает пару минут, но помогает сохранить качество данных и не пересобирать ответы заново.
По каждому утверждению в анкете:
☐ Это утверждение, а не вопрос: перед ним можно поставить «Я считаю, что…»
☐ В утверждении только одна идея: союзы «и», «а также», «но», «или» не соединяют два разных критерия оценки
☐ Формулировка нейтральная: нет эмоционально окрашенных слов, которые подталкивают к определённому ответу
По шкале:
☐ Полюса симметричны: одинаковое количество положительных и отрицательных вариантов
☐ Нейтральный вариант стоит ровно посередине и не смешан с «не знаю»
☐ Если часть респондентов может не иметь опыта для ответа, добавлен отдельный вариант «Не могу оценить»
☐ Число пунктов в шкале выбрано осознанно под задачу исследования
При анализе результатов:
☐ Перед расчётом среднего проверено распределение ответов
☐ Если распределение поляризовано, среднее не используется как единственный показатель
☐ Выводы сделаны на основе структуры ответов, а не только одной итоговой цифры
Шкала Лайкерта — один из самых удобных инструментов для опросов, если использовать её аккуратно. Большинство ошибок, которые мы разобрали, не требуют знаний в статистике для исправления. Достаточно проверить формулировки, баланс шкалы и способ анализа результатов.
Если хотите глубже разобраться в том, как выбирать количество пунктов в шкале и работать с оценочными шкалами, посмотрите обучающие материалы Questionstar: