Von „stimme überhaupt nicht zu“ bis „stimme voll und ganz zu“: Diese Skala ist so vertraut, dass sie fast wie der natürlichste Weg wirkt, um nach einer Meinung zu fragen. Dennoch handelt es sich um ein gezielt entwickeltes Messformat. Um es sinnvoll einzusetzen, reicht es nicht, einfach fünf Kreise unter eine Aussage zu setzen. Die Aussage darf nur einen einzigen Gedanken enthalten, die Antwortoptionen müssen logisch sein, und wer die Daten auswertet, muss genau wissen, wofür die Antworten stehen.
Im engeren Sinne fasst eine Likert-Skala die Antworten auf mehrere zusammenhängende Items zusammen, um eine Einstellung oder ein anderes zugrunde liegendes Konstrukt zu messen. Eine einzelne Frage nach der Zustimmung wird oft als Likert-Item bezeichnet – auch wenn im Alltag häufig auch hier von einer Skala gesprochen wird. Keiner der beiden Begriffe sollte jedoch wahllos für jede beliebige numerische Bewertung verwendet werden.
Aussagen formulieren, die sich klar bewerten lassen
Ein fiktives Beispiel: „Das Reporting-Tool ist schnell und zuverlässig.“ Wer schnell Ergebnisse erhält, aber regelmäßig Daten verliert, kann diese Frage nicht eindeutig beantworten. Wenn man Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit trennt, erhält die Antwort eine klare Bedeutung – und das Team eine echte Chance, gezielt darauf zu reagieren.
Zustimmungsfragen verlangen den Befragten zudem eine besondere Denkleistung ab: Sie müssen die Behauptung erst interpretieren und dann entscheiden, wie weit sie ihr zustimmen. Wo eine direkte Frage verständlicher wäre – etwa, wie schwierig eine Aufgabe war –, muss man sie nicht künstlich in eine Zustimmungsaussage umwandeln. Die Leitlinien des Pew Research Center zur Formulierung von Fragen zeigen, warum selbst scheinbar kleine Nuancen im Wording genau geprüft werden sollten.
Wer ein etabliertes Instrument mit mehreren Items nutzt, sollte den ursprünglichen Wortlaut und das vorgegebene Antwortformat beibehalten. Selbst Anpassungen, die für sich genommen sinnvoll wirken, können verändern, was der Gesamtwert eigentlich misst – und Vergleiche mit früheren Studien erschweren.
Klären, wofür die mittlere Antwort steht
Ein fünf- oder siebenstufiges Format enthält meist eine neutrale Option zwischen Ablehnung und Zustimmung. Diese Kategorie ist passend, wenn Neutralität eine sinnvolle Antwort darstellt. Sie sollte aber nicht stillschweigend Optionen wie „Verstehe ich nicht“, „Habe ich nicht ausprobiert“ oder „Weiß ich nicht“ schlucken. Bieten Sie für solche Fälle bei Bedarf eine separate Ausweichmöglichkeit an.
Streicht man den Mittelpunkt, entsteht dadurch nicht automatisch eine Meinung, wo keine ist. Man zwingt die Befragten lediglich dazu, Stellung zu beziehen. Das kann für ein bestimmtes Forschungsziel sinnvoll sein, sollte aber eine bewusste Entscheidung sein. Genauso gilt: Mehr Skalenpunkte helfen nur dann, wenn die Teilnehmenden die feinen Unterschiede auch tatsächlich nachvollziehen können.
Achten Sie auf eine klare visuelle Richtung. Negativ formulierte Items in einem etablierten Fragebogen haben oft eine feste Rolle bei der Auswertung. Aber einfach willkürlich Verneinungen einzubauen, um unaufmerksame Befragte zu entlarven, stiftet oft nur Verwirrung. Testen Sie lieber, ob die Fragen gut verstanden werden, statt anzunehmen, dass ein komplizierterer Satz verlässlichere Daten liefert.
Werte auf der richtigen Ebene interpretieren
Einzelne Antworten sind geordnete Kategorien – die Ziffern dahinter bedeuten keineswegs, dass jeder Schritt psychologisch gleich groß ist. Eine Häufigkeitsverteilung zeigt, wie die Menschen geantwortet haben, ohne Uneinigkeit in einem simplen Durchschnittswert verschwinden zu lassen. Mittelwerte können im Rahmen eines klaren Analyseansatzes durchaus nützlich sein – besonders bei passenden Multi-Item-Skalen. Doch diese Wahl erfordert mehr Überlegung als die bloße Tatsache, dass eine Tabellenkalkulation einen Mittelwert berechnen kann.
Fassen Sie nicht einfach beliebige Items zusammen, nur weil sie dasselbe Antwortformat nutzen. Bedienfreundlichkeit, Vertrauen und visuelles Design mögen alle wichtig sein – sie zusammenzurechnen, braucht jedoch eine stichhaltige messtheoretische Begründung. Reliabilität und Validität beziehen sich auf das Gesamtergebnis der Messung, nicht nur auf eine elegante Berechnungsformel.
Die System Usability Scale zeigt gut, warum dieser Unterschied zählt: Ihre zehn Items gehören zu einem erprobten Instrument mit einer ganz bestimmten Auswertungslogik. Eine selbst zusammengestellte Liste von Zustimmungsfragen kann nützlich sein, liefert aber nicht automatisch dieselbe wissenschaftliche Aussagekraft – nur weil sie auf den ersten Blick ähnlich aussieht.