Veelgemaakte fouten bij het gebruik van de Likert-schaal

De Likert-schaal is een van de meest betrouwbare hulpmiddelen in moderne enquêtes. Ze stelt onderzoekers, HR-teams en marketeers in staat om meningen en attitudes eenvoudig en nauwkeurig te meten. Toch, hoewel de schaal gemakkelijk te gebruiken is, maken veel organisaties subtiele fouten die resultaten vertekenen en de geloofwaardigheid ondermijnen.

Onnauwkeurige Likert-gegevens verspillen niet alleen tijd — ze kunnen ook leiden tot verkeerde conclusies over medewerkerstevredenheid, klantervaring of marktsentiment. Laten we de meest voorkomende fouten bespreken die mensen maken bij het ontwerpen, verspreiden en analyseren van Likert-vragenlijsten — en hoe je ze kunt vermijden.

Veelgemaakte fouten bij de Likert-schaal

Hier zijn enkele veelvoorkomende fouten die je moet vermijden wanneer je een Likert-schaal gebruikt in je enquête.

1. Dubbelzinnige of dubbelvoudige uitspraken formuleren

Een van de grootste problemen bij enquêteontwerp is het stellen van twee ideeën in één uitspraak. Bijvoorbeeld:

“De website en de app zijn allebei gemakkelijk te gebruiken.”

Als een respondent de website makkelijk vindt maar de app frustrerend, weten ze niet hoe ze moeten antwoorden. Elke Likert-item moet zich op één specifieke uitspraak richten. Schrijf in plaats daarvan:

“De website is gemakkelijk te gebruiken.”
“De mobiele app is gemakkelijk te gebruiken.”

Vermijd ook vage uitspraken zoals “De klantenservice is goed.” Wees concreet: “De klantenservice reageert snel op mijn vragen” is meetbaar, testbaar en duidelijker.

2. Inconsistente schaalrichtingen gebruiken

Een andere veelgemaakte fout is het omdraaien van de schaalrichting tussen vragen. Bijvoorbeeld:

V1: 1 = Helemaal mee oneens → 5 = Helemaal mee eens
V2: 1 = Helemaal mee eens → 5 = Helemaal mee oneens

Deze inconsistentie verwart respondenten en kan je analyse ongeldig maken. Houd de volgorde van antwoordopties altijd consistent in de hele enquête.

Consistentie helpt deelnemers zelfverzekerder antwoorden en voorkomt interpretatiefouten tijdens analyse.

3. De schaal te ingewikkeld maken (te veel antwoordopties)

Hoewel het lijkt alsof meer opties nauwkeurigere gegevens opleveren, kunnen te veel schaalpunten respondenten overweldigen. Een 10-puntsschaal dwingt mensen om onnatuurlijke, te fijne onderscheidingen te maken.

Onderzoek toont consequent aan dat een 5-punt of 7-punt Likert-schaal de beste balans biedt tussen eenvoud en nuance. Deze schalen zijn gemakkelijk te interpreteren en statistisch betrouwbaar.

4. Geen gebalanceerde antwoordopties aanbieden

Balans is essentieel in het ontwerp van een Likert-schaal. Een schaal die te positief is — zoals meer positieve dan negatieve keuzes — introduceert antwoordbias. Bijvoorbeeld:

• Zeer tevreden

• Tevreden

• Enigszins tevreden

• Neutraal

Deze schaal heeft geen negatieve opties, waardoor je respondenten onbedoeld richting positieve antwoorden duwt. De oplossing is eenvoudig: zorg altijd voor evenveel positieve als negatieve keuzes met een duidelijk neutraal midden.

Balans zorgt ervoor dat je enquête de werkelijkheid weerspiegelt in plaats van je aannames.

5. Neutraliteit negeren of juist te veel gebruiken

De neutrale optie (“Niet mee eens, niet mee oneens”) kan waardevol zijn, maar verkeerd gebruik kan je resultaten verzwakken. Te veel neutrale antwoorden kunnen wijzen op onduidelijke vragen of vermoeidheid bij deelnemers. Aan de andere kant kan de neutrale keuze verwijderen (bijv. 4-puntsschaal) respondenten dwingen tot onnauwkeurige keuzes.

De sleutel is strategisch gebruik:

• Gebruik neutraal wanneer je oprechte, gebalanceerde meningen wilt.

• Verwijder het wanneer je respondenten tot een duidelijk standpunt wilt laten komen.

6. Positieve en negatieve formuleringen ongebalanceerd mixen

Het is goede praktijk om zowel positief als negatief geformuleerde uitspraken op te nemen om instemmingsbias te voorkomen (respondenten die automatisch overal mee instemmen). Maar veel ontwerpers overcorrecteren door te veel negatieve items toe te voegen.

Bijvoorbeeld:

• “Ik werk graag met mijn collega’s.” (positief)

• “Mijn werkdruk is niet te beheersen.” (negatief)

• “Het bedrijf communiceert niet effectief.” (negatief)

Te veel negatief geformuleerde vragen kunnen respondenten frustreren of verwarren, met inconsistente antwoorden als gevolg. Streef naar een gebalanceerde mix.

7. Onduidelijke labels gebruiken

Labels zoals “Goed”, “Oké” of “Slecht” betekenen voor iedereen iets anders. Zonder duidelijke definities wordt je data onbetrouwbaar.

De Likert-schaal werkt het best met specifieke, actiegerichte labels zoals “Helemaal mee eens” of “Helemaal mee oneens”.

Duidelijkheid verhoogt zowel de betrouwbaarheid van je enquête als de kwaliteit van je analyse.

8. De enquête niet testen of valideren

Zelfs ervaren onderzoekers slaan soms pilot-tests over, omdat een Likert-vragenlijst “simpel genoeg” lijkt. Toch kunnen kleine fouten in formulering of lay-out je resultaten vertekenen.

Test de enquête altijd met een kleine pilotgroep voordat je deze breed uitzet. Observeer waar respondenten twijfelen of iets verkeerd interpreteren en pas dit aan.

Pilot-tests helpen ook om te controleren of je analyseproces (bijvoorbeeld scoring of codering) correct werkt.

9. Ordinale data behandelen alsof het intervaldata is

Likert-data is ordinaal: het vertegenwoordigt rangorde, geen exacte numerieke afstanden. De afstand tussen “Mee eens” en “Helemaal mee eens” is niet strikt gelijk aan andere afstanden.

Hoewel het gebruikelijk is om gemiddelden te berekenen, moet je onthouden dat deze cijfers trends tonen — geen precieze metingen.

Zeg dus: “Het gemiddelde tevredenheidsniveau is hoog”
en niet: “De score steeg met 0.25.”

10. Culturele of linguïstische context negeren

Termen zoals “Helemaal mee eens” kunnen in verschillende culturen of talen anders worden geïnterpreteerd. In sommige culturen vermijden mensen extreme opties uit beleefdheid; in andere wordt “Neutraal” gezien als onverschillig.

Houd bij internationale doelgroepen rekening met lokale nuances. Vertaal zorgvuldig, test culturele interpretaties en gebruik labels die natuurlijk aanvoelen.

11. Resultaten niet visualiseren

Zelfs accurate data verliest impact wanneer ze slecht wordt gepresenteerd. Veel onderzoekers beperken zich tot tabellen of gemiddelden, terwijl visualisaties veel meer inzicht bieden.

Gebruik bijvoorbeeld:

• Gestapelde staafdiagrammen

• Heatmaps

• Divergerende schalen

Visualisatie maakt je inzichten duidelijker en helpt stakeholders deze sneller te begrijpen.

12. Vragen niet afstemmen op je doelstellingen

De belangrijkste fout is vergeten waarom je de vraag überhaupt stelt. Elke Likert-item moet gekoppeld zijn aan een duidelijk onderzoeksdoel — zoals het meten van tevredenheid, vertrouwen of betrokkenheid.

Vraag jezelf altijd af:
“Welke beslissing kan ik nemen op basis van dit antwoord?”

Als er geen duidelijk antwoord is, hoort de vraag niet in je enquête thuis.

Slotgedachten

De Likert-schaal is een van de eenvoudigste maar krachtigste onderzoeksinstrumenten — zolang ze correct wordt toegepast. Slecht ontwerp of interpretatie kan tot misleidende conclusies leiden, terwijl doordacht ontwerp zorgt voor data die écht de realiteit weerspiegelt.

Door deze veelgemaakte fouten te vermijden — van inconsistente schalen tot niet-geteste formuleringen — verzamel je schonere, nauwkeurigere en betrouwbaardere gegevens.