Hoe je Likert-schaalgegevens analyseert als een professional

 

Het verzamelen van enquêteresultaten is nog maar het begin van het begrijpen van je doelgroep. De echte inzichten ontstaan pas wanneer je weet hoe je Likert-schaaldata effectief analyseert — en menselijke meningen omzet in bruikbare cijfers.

Of je nu een medewerkerstevredenheidsonderzoek, een klanttevredenheidsmeting of een merkimago-onderzoek uitvoert, Likert-vragen kunnen krachtige verhalen vertellen — maar alleen wanneer je ze op de juiste manier analyseert.

In deze gids ontdek je hoe je Likert-data correct opschoont, codeert en interpreteert, welke statistieken het belangrijkst zijn en hoe je je resultaten visualiseert als een professionele onderzoeker.

Inzicht in de aard van Likert-data

Een Likert-schaal is meer dan een eenvoudig vraagformaat — het is een meetsysteem dat emoties en meningen omzet in gestructureerde, vergelijkbare waarden.
Antwoorden zoals "Helemaal mee eens" of "Mee oneens" zijn voorbeelden van ordinale data. Dat betekent dat opties wel gerangschikt kunnen worden, maar dat de afstand tussen deze opties niet altijd numeriek gelijk is.

Bijvoorbeeld: de stap van "Helemaal mee oneens" naar "Mee oneens" vertegenwoordigt mogelijk niet dezelfde emotionele afstand als van "Neutraal" naar "Mee eens". Het herkennen van dit verschil is cruciaal voor een correcte analyse.

Stap 1: Bereid je data voor en maak deze schoon

Voordat je begint met rekenen, moet je ervoor zorgen dat je gegevens schoon en gestandaardiseerd zijn.
Exporteer je enquêtegegevens naar een spreadsheet of analytisch hulpmiddel zoals Excel, Power BI of SPSS. Controleer op ontbrekende, dubbele of ongeldige antwoorden.

Ken vervolgens numerieke waarden toe, bijvoorbeeld:

• Helemaal mee oneens = 1

• Mee oneens = 2

• Neutraal = 3

• Mee eens = 4

• Helemaal mee eens = 5

Bij een 7-puntsschaal breid je dit patroon uit naar 1 t/m 7.

Consistentie is essentieel: zorg ervoor dat alle items dezelfde richting volgen (hogere scores = positievere uitkomsten). Bij gemengde stellingen (positief en negatief) codeer je waar nodig omgekeerd om alles op één lijn te houden.

Stap 2: Kies de juiste analysemethode

Wanneer je antwoorden gecodeerd zijn, kun je Likert-data op twee hoofdmanieren analyseren: descriptief en inferentieel.

Descriptieve analyse

Deze benadering vat je data samen met gemiddelden, percentages en frequentieverdelingen. Ideaal voor het begrijpen van algemene trends, zoals totale tevredenheid of mate van overeenstemming.

Voorbeelden:

• Gemiddelde score 4,5 op “Ik voel me gesteund door mijn manager” → hoge tevredenheid

• 70% geeft “Mee eens” of “Helemaal mee eens” → duidelijke positieve trend

Deze methode is perfect voor interne rapportages, pulse-surveys en klanttevredenheidsmetingen.

Inferentiële analyse

Wil je hypotheses testen of groepen vergelijken (bijv. mannen vs. vrouwen, afdelingen of tijdsperioden), dan kunnen statistische toetsen zoals t-toetsen, ANOVA of correlatie-analyse diepere patronen onthullen.

Maar: Likert-data is ordinaal, dus niet alle statistische toetsen zijn geschikt.
Bij twijfel kun je beter kiezen voor niet-parametrische toetsen zoals Mann-Whitney U of Kruskal-Wallis.

Stap 3: Analyseer frequentie en verdeling

De eenvoudigste maar vaak meest inzichtelijke methode is het bekijken van frequentieverdelingen — hoe vaak elke antwoordcategorie is gekozen.

Wanneer je dit visualiseert in een grafiek, worden patronen nog duidelijker.
Een Likert-balkdiagram of stacked bar chart helpt om trends en uitschieters direct te zien.

Stap 4: Bereken centrummaten

Nadat je de verdelingen hebt bekeken, bereken je centrummaten zoals:

• Gemiddelde (mean) — geeft een snelle totaalscore, maar kan polarisatie verbergen.

• Mediaan — toont het midden van de antwoorden, ideaal voor ordinale data.

• Modus — het meest gekozen antwoord, handig om dominante sentimenten te tonen.

Voorbeeld:
Als 65% “Mee eens” (score 4) kiest en 25% “Helemaal mee eens” (score 5), ligt het gemiddelde rond 4,2 maar de modus is 4 — het duidelijkste dominante sentiment.

Let op: omdat Likert-data ordinaal is, kan doen alsof de afstand tussen categorieën exact gelijk is soms tot verkeerde interpretaties leiden.

Stap 5: Vergelijk en segmenteer je data

Om je resultaten bruikbaarder te maken, vergelijk je Likert-scores tussen groepen, perioden of categorieën.

Voorbeelden:

• HR: vergelijk betrokkenheid per afdeling of manager.

• Klantfeedback: analyseer tevredenheid per regio of producttype.

Segmentatie helpt verborgen verschillen te ontdekken en prioriteiten te bepalen.

Vergelijk je resultaten tussen verschillende schaaltypes, zorg dan dat je deze eerst normaliseert.

Stap 6: Visualiseer de resultaten

Datavisualisatie verandert abstracte cijfers in intuïtieve inzichten. Gebruik grafieken zoals:

• Gestapelde staafdiagrammen (verdeling per vraag)

• Divergerende staafdiagrammen (positief vs. negatief sentiment)

• Heatmaps (concentratie van overeenstemming of ontevredenheid)

Deze visuals zijn zeer effectief voor presentaties en rapportages.

Gebruik in Excel of Google Sheets kleurenschema’s zoals groen (mee eens) en rood (mee oneens) voor duidelijkere trends.

Stap 7: Interpreteer je bevindingen

Analyse draait niet alleen om cijfers — het gaat om betekenis.
Plaats je resultaten altijd in context.

Voorbeelden:

• Een gemiddelde van 4,3/5 duidt op hoge tevredenheid, maar als “Communicatie van het management is duidelijk” slechts 3,2 scoort, ligt daar een probleem.

• Wanneer veel respondenten neutraal antwoorden, kan dat wijzen op onduidelijke of irrelevante vragen.

Verbind je conclusies altijd aan je onderzoeksdoelen.

Stap 8: Combineer kwantitatieve en kwalitatieve inzichten

Likert-vragen geven meetbare data, maar open opmerkingen versterken je interpretatie.

Voorbeeld:
Na “Ik voel me gewaardeerd op mijn werk” kun je vragen: “Kun je uitleggen waarom je je zo voelt?”

Deze context helpt verklaren waarom mensen bepaalde scores geven en levert diepere inzichten op.

Veelvoorkomende valkuilen

Vermijd deze fouten bij het analyseren van Likert-data:

• Alleen naar gemiddelden kijken → verbergt polarisatie

• Schaalrichtingen omdraaien → verwarring voor respondenten

• Decimaalverschillen overinterpreteren → 0,1 verschil betekent vaak niets

• Te veel precisie willen → Likert is ordinaal, werk met trends, niet exacte waarden

Analyse omzetten in actie

De echte waarde zit in wat je doet met de inzichten.
Gebruik je bevindingen om strategieën te verbeteren, communicatie te verfijnen of ervaringen te optimaliseren.

Voorbeelden:

• Stijgende klanttevredenheid → versterk wat werkt

• Dalende betrokkenheid in een team → duik dieper in hun feedback

Een Likert-schaal biedt een gestructureerde manier om te luisteren — én om doelgericht te reageren.

Tot slot

Het analyseren van Likert-schaaldata is een van de meest waardevolle vaardigheden in modern onderzoek en feedbackbeheer. Het slaat een brug tussen meningen en meetbare intelligentie, en helpt teams beslissingen te nemen op basis van bewijs in plaats van gevoel.

 

Met consistente codering, goede visualisatie en doordachte interpretatie worden enquêtes krachtige diagnostische tools.
Ze onthullen patronen die groei, innovatie en continue verbetering stimuleren.