满意度，作为衡量和管理客户体验的核心指标，正被越来越多的行业和组织采纳为业绩表现的重要评判依据。

然而，由于不同人群受众和行业特性的差异，满意度的度量与测算方法并非千篇一律。在这一背景下，李克特量表凭借其独特的优势脱颖而出。

一般认为，是李克特在1932年巧妙地将心理物理学领域中的复合量表技术应用于社会调查研究中，用于测量主观现象。

因此，李克特量表成为当前满意度调研和评测数据采集的常用逻辑，为各行业和组织提供了更为准确、科学的满意度评估方法。

📍为什么选用李克特量表

与行为类问题相比，态度类问题的真实性并无绝对的标准，并通常与客体绑定存在。李克特量表的基本思想是,态度可以被看做由个人持有的,与信念、评价和行动相关的一组命题。

因此，套用李克特量表，请受访者对一组与态度有关的命题表示认可程度，并通过把这些答案合并起来,进而得到一个更好的态度测量结果。使用李克特量表对态度进行测量的一组客体不强调相互间的逻辑和先后关系，因而对问卷的设计者和参与的答题者都更为友好、便于理解与操作。

建立清晰的测量模型对于构建有效的态度量表非常重要。在建立量表时，需要反复斟酌、比较测试的问题和答案，以确保量表符合统计标准。在此，我们也建议，当研究者们面临如何改进和测试量度方法的困惑时，务必要积极寻求恰当的统计咨询，以确保研究过程的科学性和准确性。

📍李克特量表分级

李克特量表的分级逻辑是对个体的态度和意见的强度进行量化，让受访者根据自己的认同程度选择相应的选项，从而对态度进行量化。通过捕捉个体对于特定陈述或问题的支持程度，进而将其转化为可统计、可分析的数值。

李克特量表可以分为奇数级和偶数级，分别对应不同的研究目的与需求。

• 奇数分级的李克特量表通常包含奇数个选项，例如三级、五级、七级；其优点包括，排除中立选项，更精准的捕获受访者态度，精确的表达倾向。
• 偶数分级的李克特量表则包含偶数个选项，例如四、六、十等；偶数分级的优点在于平衡的反映正负向态度，同时对称的选项结构，便于受访者决策。

分级的选用通常决定于研究的需求和受访者的情况。通常来讲，分级越多对受访者的整体理解能力要求越高。此外，若研究的目的是探索受访者对某个问题极端态度的分布，奇数分级更有优势；若研究的目的是了解受访者的基本态度倾向，包括中立态度，偶数分级更为妥当。

五级量表是最经典的李克特量表，一般包括“非常同意”“同意”“一般/中立”“不同意”和“非常不同意”五个选项。在分析时，为每个选项赋予一个分数，计算所有陈述句的得分总和，得到总体的态度分数，从而量化受访者对整个调查主题的态度倾向。

作为李克特量表的补充，还可以选用“二分法”这种更为简化的量表，它只包含两个极端的选项，如“是”与“否”，“同意”与“不同意”，“好”与“不好”等。在日常的工作活动的满意度实时监控中，例如投诉工单的满意度评价，可用二分法收集反馈，以降低参评的门槛，提升客户的参与度，快速了解更广泛的信息反馈，及时预防和调整可能出现的问题。

📍李克特量表的数据转换

在实际的操作中，可能会遇到在同一组调研中，选用了两种分级的情况。例如跨度在若干年的同一项调研，随着研究深度的不同，评分选用的等级有所变化，如若需要对跨年度数据做对比，则需对不同分级量表的数据做出换算。本文以五级和七级量表之间的的换算转换为例，阐述相关的转换公式。

设原五级量表的值为x（x的取值范围为1到5），目标七级量表的值为y（y的取值范围为1到7）。转换公式可以表达为：

其中 a 是转换系数，𝑚𝑖𝑛𝑥是原始量表的最小值，𝑚𝑖𝑛𝑦是目标量 表的最小值。a 可以通过以下公式计算：

其中，𝑚𝑎𝑥𝑦和𝑚𝑖𝑛𝑦是目标七级量表的最大值和最小值（分别为 7 和 1），𝑚𝑎𝑥𝑥和𝑚𝑖𝑛𝑥是原五级量表的最大值和最小值（分别为 5 和 1）。

这些转换公式允许研究者在不同的量表之间转换得分，以便进行比较和分析。需要注意的是，这些转换是基于线性关系的假设，实际应用中可能需要根据数据的具体情况进行调整，并通过统计软件（如SPSS）或编程语言来实现这些转换公式。

📍李克特量表的校验

在使用李克特量表得分进行进一步分析之前，应评估得分的置信区间，确保得分能够可靠和有效地反映受访者的态度。

置信区间是用来估计某统计值的总体实际值的范围，通常以95%概率为标准，了解总体参数的真实值。置信区间的宽度受样本大小和数据变异性的影响。较大的样本和较小的数据变异性通常会导致更窄的置信区间，这意味着对总体参数的估计更精确。

可以使用excel的“CONFIDENCE”函数快速计算置信区间。计算公式为=confidence(α系数，标准差，样本大小)。α系数是设定的显著性水平，典型的值是5%或0.05，标准差通过excel的“stdev”函数计算，样本大小则是需要检验的案例的样本数量。

此外，还可以通过SPSS、SAS、R等统计软件检验数据的信度和效度，以确保研究的可靠性和有效性。

📍李克特量表的分析应用

除了对信度和效度进行分析以外，统计软件的应用还能够从更多维度呈现李克特量表逻辑下的数据结果。譬如：

通过聚类分析描述受访者的群体特征，形成客户画像，用以对不同类型客户的需求分解，从而开展精细化维护；

通过对不同选项的选择频率的统计，描述受访者态度的分布情况，针对持有各类态度的人群设计个性化的转化方案；

通过回归分析、相关性分析等揭示变量之间的关系，等等，用以支撑内部管理工作的优先选择、资源配置等决策。

最后，将统计的结果结合定性分析和现场勘察的主客观情况，深入洞察影响受访者最终感受的综合原因，进而为改善各类群体的满意度提供有价值的参考。

满意度是运营、产品经营、用研、客服等业务部门的核心考核指标，是客户体验管理最为关键的数据体现，更是追求长期发展的企业和组织必要关注的终端反馈。满意度调研已经在快速消费品、餐饮、金融、汽车、物流、房地产等与消费者关系密切的行业被广泛采用，亦在医患关系、食品安全、交通秩序、治安管理等政府公共事务治理效果结果分析中不可或缺。

满意度研究作为客户体验管理成效的直接反映，不仅是业绩稳步上升的关键因素，更是品牌持久发展的核心管理策略。通过运用科学且精确的研究方法，我们能够获取真实可靠的调研数据，进而对这些数据进行深入而严谨的分析，揭示数据背后隐藏的增长机理。最终，借助满意度研究这一有力的工具，我们能够精准指导客户体验管理，从而作出明智决策，推动品牌的持续健康发展。