Wat is een Likert-schaal en hoe werkt het?

 

Wanneer je een enquête invult waarin wordt gevraagd in hoeverre je het eens of oneens bent met een stelling, gebruik je een Likert-schaal — een van de meest gebruikte en betrouwbare methoden om meningen, houdingen en tevredenheid te meten. Ontwikkeld in 1932 door psycholoog Rensis Likert, biedt deze schaal een gestructureerde manier om subjectieve menselijke emoties om te zetten in kwantitatieve, vergelijkbare gegevens.

Door de jaren heen is de Likert-schaal uitgegroeid tot een onmisbaar instrument in onderzoek naar werknemersbetrokkenheid, klanttevredenheid, marktonderzoek en academische studies. Het stelt onderzoekers en organisaties in staat om verder te gaan dan eenvoudige ja-of-nee-antwoorden en de intensiteit van gevoelens achter de mening van een respondent vast te leggen.

Wat is een Likert-schaal precies?

Een Likert-schaal meet houdingen of percepties aan de hand van een reeks uitspraken. Elke uitspraak vraagt de respondent om zijn of haar mate van instemming of afkeuring uit te drukken binnen een vast bereik van antwoorden — meestal van Helemaal mee eens tot Helemaal mee oneens.
Bijvoorbeeld:

“Ik ben tevreden over de klantenservice die ik heb ontvangen.”

• Helemaal mee eens

• Mee eens

• Neutraal

• Mee oneens

• Helemaal mee oneens

Aan elke optie wordt een numerieke waarde toegekend (bijvoorbeeld 5 voor “Helemaal mee eens” en 1 voor “Helemaal mee oneens”). Deze numerieke score maakt het mogelijk om trends, gemiddelden en tevredenheidsniveaus te analyseren. Een Likert-schaal zet dus kwalitatieve houdingen om in kwantitatieve inzichten, en vormt de brug tussen emotie en data.

Wil je weten hoe het aantal antwoordopties invloed heeft op je gegevens? Lees dan onze gids 5-punts vs 7-punts Likert-schaal, waarin we de subtiele verschillen tussen beide formaten toelichten.

Hoe de Likert-schaal in de praktijk werkt

De Likert-methode is gebaseerd op uitspraken in plaats van vragen. Elke uitspraak is ontworpen om een aspect van de overtuiging of ervaring van de respondent te weerspiegelen. Wanneer iemand een antwoord kiest, geeft die persoon in feite aan hoe sterk hij of zij over de stelling denkt.

De antwoorden vormen wat onderzoekers ordinale data noemen. Dit betekent dat de antwoorden kunnen worden gerangschikt (bijvoorbeeld “Mee eens” staat boven “Neutraal”), maar dat de afstand tussen de categorieën niet exact gelijk is. Ondanks deze beperking blijft de schaal krachtig, omdat ze een gestandaardiseerde manier biedt om gevoelens te vergelijken tussen individuen of groepen.

In klantonderzoeken kun je bijvoorbeeld tien tevredenheidsuitspraken opnemen die worden beoordeeld op een 5-punts Likert-schaal. Elke score kan vervolgens worden gemiddeld om een algemene tevredenheidsindex te berekenen, of afzonderlijk worden geanalyseerd om te bepalen welke dienst verbeterd moet worden.

Bij het ontwerpen van zulke enquêtes is het belangrijk om balans te behouden. Elke uitspraak moet neutraal geformuleerd zijn en de respondent niet sturen naar een bepaald antwoord.

Het doel en de kracht van de Likert-schaal

Het hoofddoel van de Likert-schaal is het meten van de intensiteit van een mening, niet alleen de richting ervan. Ze vangt nuances op — waardoor respondenten niet alleen kunnen aangeven wat ze voelen, maar ook hoe sterk ze dat voelen. Deze diepgang is van onschatbare waarde bij het meten van concepten als werktevredenheid, merkperceptie of servicekwaliteit.

In een werknemersenquête kan een Likert-vraag bijvoorbeeld zijn:

“Ik heb toegang tot de middelen die ik nodig heb om mijn werk effectief uit te voeren.”

Wanneer alle antwoorden worden geanalyseerd, laat het gemiddelde zien in hoeverre werknemers zich ondersteund voelen.
Evenzo geven uitspraken in klanttevredenheidsonderzoek zoals “Het product voldeed aan mijn verwachtingen” of “Het supportteam reageerde snel” meetbare inzichten in de houding van consumenten.

Deze flexibiliteit verklaart waarom de Likert-schaal de ruggengraat van moderne enquêtes is geworden — een onderwerp dat we verder behandelen in Waarom de Likert-schaal de basis vormt van moderne onderzoeken.

De meest gebruikte types: 5-punts en 7-punts schalen

Er bestaan meerdere varianten van de Likert-schaal, maar de 5-punts en 7-punts versies zijn het populairst.

De 5-punts Likert-schaal

Dit is het klassieke format dat de meeste mensen herkennen. Het omvat vijf antwoordopties van Helemaal mee oneens tot Helemaal mee eens.
Het is eenvoudig, snel in te vullen en gemakkelijk te analyseren — ideaal voor korte enquêtes of algemene tevredenheidsmetingen. De 5-punts schaal biedt een goed evenwicht tussen nauwkeurigheid en eenvoud: respondenten raken zelden overweldigd en de resultaten zijn statistisch goed te interpreteren.

De 7-punts Likert-schaal

De 7-punts schaal voegt twee tussenniveaus van intensiteit toe — bijvoorbeeld Iets mee eens en Iets mee oneens.
Deze uitgebreidere schaal biedt meer nuance en helpt om subtiele verschillen in sentiment te onderscheiden. Onderzoekers gebruiken ze vaak bij diepgaande markt- of academische studies waarin kleine variaties belangrijk zijn.

Weet je niet welke schaal je moet kiezen? Onze gids Hoeveel punten moet een Likert-schaal hebben? legt uit wanneer een bredere schaal waarde toevoegt en wanneer ze juist onnodige complexiteit kan veroorzaken.

Waarom de Likert-schaal zo goed werkt

Wat de Likert-schaal uniek maakt, is haar vermogen om subjectieve ervaringen te standaardiseren. Ze zet emotionele percepties om in een consistent format dat in de tijd gevolgd, tussen afdelingen vergeleken of over doelgroepen heen geanalyseerd kan worden.

Omdat dezelfde uitspraken en schalen herhaaldelijk kunnen worden gebruikt, kunnen onderzoekers veranderingen door de jaren heen meten — bijvoorbeeld werknemerstevredenheid in 2023 versus 2025. Deze vergelijkbaarheid maakt de Likert-schaal betrouwbaarder dan open vragen, die moeilijker te kwantificeren zijn.

De schaal ondersteunt ook geavanceerde analysemethoden, zoals factoranalyse en correlatieonderzoek, dankzij de gestructureerde numerieke data. Meer hierover lees je in Hoe je Likert-schaaldata als een professional analyseert.

Voordelen en beperkingen

De voordelen van de Likert-schaal zijn talrijk. Ze is eenvoudig te begrijpen, toepasbaar in elke sector, en levert bruikbare gegevens op om klant- en medewerkerervaringen te verbeteren. Het uniforme format maakt vergelijking tussen vragen en trendanalyse mogelijk, terwijl consistente labels (zoals “Helemaal mee eens” tot “Helemaal mee oneens”) de betrouwbaarheid van respondenten vergroten.

Maar er zijn ook beperkingen. Respondenten kiezen soms de middelste optie (neutraal) om geen standpunt in te nemen — een gedrag dat bekendstaat als centrale-tendensbias. Anderen hebben de neiging om overal mee eens te zijn — de instemmingsbias. Deze vooroordelen kunnen de resultaten licht vertekenen als ze niet worden meegenomen in de analyse.

Om dit te vermijden, moeten je uitspraken neutraal en evenwichtig worden geformuleerd. In Veelvoorkomende fouten bij het gebruik van de Likert-schaal geven we praktische tips om de geldigheid van je enquête te behouden.

Hoe Likert-schaaldata wordt geanalyseerd

Het analyseren van Likert-data houdt in dat elk antwoord wordt omgezet in numerieke waarden, waarna deze worden samengevat met gemiddelden, mediaanwaarden of verdelingsgrafieken.
Bijvoorbeeld: als een vraag over productgebruiksgemak gemiddeld een score van 4,6 behaalt op een 5-punts schaal, wijst dat op een sterk positief sentiment.

Onderzoekers gebruiken vaak gestapelde staafdiagrammen om resultaten visueel weer te geven, waardoor bevindingen gemakkelijker te communiceren zijn.
Of je nu analyseert via Excel, SPSS of Power BI — de kernprincipes blijven hetzelfde: behandel de data consistent en zoek naar patronen in plaats van naar individuele antwoorden.

Een gedetailleerde uitleg van deze methoden vind je in Hoe je Likert-schaaldata als een professional analyseert, waarin we stap voor stap tonen hoe je Likert-antwoorden schoonmaakt, codeert en interpreteert.

Wanneer gebruik je een Likert-schaal?

Gebruik een Likert-schaal wanneer je wilt begrijpen hoe sterk iemand het eens of oneens is met een stelling — niet alleen een ja/nee-antwoord. Ze is ideaal voor het meten van perceptie, tevredenheid, motivatie of vertrouwen.

Voorbeeld in een onderwijsonderzoek:

“Ik voel me zelfverzekerd in het gebruik van digitale leermiddelen.”

In een marketingstudie:

“Het merk communiceert zijn waarden duidelijk.”

Elk van deze uitspraken levert inzichten op die beslissingen en strategische verbeteringen kunnen ondersteunen.
Wil je in plaats daarvan loyaliteit of aanbevelingsbereidheid meten, dan is een instrument als NPS (Net Promoter Score) geschikter — hierover lees je meer in Likert-schaal vs NPS: wanneer gebruik je welke methode?

Slotgedachten

De Likert-schaal blijft een van de meest effectieve manieren om subjectieve houdingen objectief en datagestuurd te meten. Haar eenvoud, veelzijdigheid en wetenschappelijke betrouwbaarheid maken haar tot de standaard in moderne enquêteontwerpen.

Wanneer ze zorgvuldig wordt toegepast — met goed geformuleerde uitspraken, consistente antwoordopties en een zorgvuldige analyse — verandert de Likert-schaal ruwe meningen in waardevolle inzichten.
Ze stelt bedrijven in staat om ervaringen te verbeteren, onderwijsinstellingen om betrokkenheid te meten, en onderzoekers om hypotheses met precisie te onderbouwen.