Échelles d’attitude (zoom sur l’échelle de Likert)

Illustration échelle de Likert sur ordinateur© Smartmockups (AllTheFreeStock.com)

Dans les enquêtes et sondages, l’échelle d’attitude est utilisée pour mesurer l’intensité des opinions ou des réactions des individus sur un sujet donné. Parmi les nombreuses variantes présentées ici, la plus connue et sans doute la plus utilisée, notamment en marketing, est l’échelle de Likert.

Voici d’abord pourquoi on a recours à une échelle d’attitude : elle permet de quantifier des informations d’ordre qualitatif pour aboutir éventuellement à un score.

Il existe de nombreuses variantes des questions d’attitude. La plus connue et sans doute la plus utilisée, notamment en marketing, est l’échelle de Likert qui se caractérise par le fait que le répondant exprime son degré d’accord ou de désaccord sur une ou plusieurs propositions.

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Nombreux types de questions pour s’adapter à tous les besoins de recueil de réponses par questionnaire

Qu’est-ce qu’une échelle d’attitude ?

Vous connaissez forcément la question de type échelle : concrètement, pour répondre, la personne interrogée doit cocher une case sur une échelle graduée.

Ici un exemple très simple de ce qu’on appelle une échelle d’attitude :

Que pensez-vous de notre accueil téléphonique ?
Très satisfait / Plutôt satisfait / Plutôt insatisfait / Très insatisfait

Une échelle d’attitude est une échelle qui permet de mesurer l’intensité des opinions ou des réactions des individus interrogés sur un sujet donné.

Il en existe de multiples variantes et formulations et on les retrouve dans de très nombreux domaines : des sciences sociales aux études de marché, en passant par les enquêtes de satisfaction.


Zoom sur l’échelle de Likert

Sans doute la plus connue, l’échelle de Likert permet d’évaluer l’attitude d’un individu en mesurant l’intensité de son approbation avec une ou plusieurs affirmations (ou énoncés).

Voici une illustration avec une seule affirmation :

Indiquez votre degré d’accord ou de désaccord avec la proposition suivante :
“Le personnel de l’agence est souriant et aimable.”
Tout à fait d’accord / Plutôt d’accord / Ni en accord ni en désaccord / Plutôt pas d’accord / Pas du tout d’accord

En réalité, l’échelle de Likert n’est presque jamais utilisée avec une seule affirmation. Le plus souvent l’échelle se présente sous forme de tableau comme dans cet exemple de question issu du logiciel questionnaire-pro :

Exemple échelle de Likert
© Questio (questionnaire-pro.fr)

L’échelle de Likert doit son nom au psychologue américain Rensis Likert (1903-1981), connu pour ses travaux sur la mesure des attitudes.

Photo Rensis Likert
© Rensis Likert

Dans les questionnaires de Likert, toujours très utilisés dans de nombreux domaines (psychologie du travail, psychologie sociale, études de marché…), la personne interrogée indique son degré d’accord ou de désaccord avec une série d’affirmations.

Par ailleurs renommé pour ses apports dans les comportements humains au travail au sein des organisations, notamment au sein de l’Université du Michigan, Rensis Likert est le précurseur de la notion de management participatif.

Ce qui caractérise généralement l’échelle de Likert, c’est qu’elle est symétrique. La position centrale ou modalité neutre est communément appelée “ni-ni” et peut être formulée de plusieurs façons : Ni en accord ni en désaccord ou Sans opinion par exemple. Du coup, cela rend inutile la présence d’une modalité Ne sait pas.

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Nombre d’échelons d’une échelle de Likert

L’échelle de Likert peut aller de 3 à 11 échelons en fonction de la précision recherchée :

  • 3 points (contre / neutre / pour)
  • 5 points (désaccord total / désaccord / neutre / accord / accord total)
  • 7 points (désaccord total / désaccord / léger désaccord / neutre / léger accord / accord / accord total)
  • 11 points (note de 0 à 10 avec libellés désaccord total / accord total aux extrémités)

N’oubliez pas que plus il y a d’échelons, plus la question est complexe pour le répondant. L’idéal se situe en général entre 5 et 7 éléments.

On peut trouver aussi des échelles d’attitude avec un nombre pair de modalités ce qui tend à forcer le choix du répondant, on les appelle d’ailleurs des échelles “à choix forcé”.

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Des tests ont montré que majoritairement, l’absence de modalité neutre diminue la fiabilité de l’échelle, le répondant qui aurait choisi la modalité neutre se retrouve obligé de choisir (un peu au hasard) un des deux items encadrant le point central omis.


Comment exploiter les réponses sous forme de score ?

Lors de l’exploitation des réponses, on peut transformer l’échelle en termes numériques c’est-à-dire qu’on associe un nombre de points à chaque réponse. Il existe au moins 3 méthodes de calcul qui peuvent s’illustrer comme ceci :

 Tout à fait d’accordPlutôt d’accordNi en accord ni en désaccordPlutôt pas d’accordPas du tout d’accord
A01234
B12345
C210-1-2

En additionnant le nombre de points obtenus, vous pourrez calculer un score basé sur la moyenne des réponses. Personnellement j’aime bien l’option c) qui permet de se repérer facilement, le score étant soit positif soit négatif.

On peut aller beaucoup plus loin car les échelles de Likert sont additives : en posant une question fondée sur ce type d’échelle pour chacune des facettes d’un objet (voir l’option de présentation sous forme de tableau) et en additionnant les valeurs associées aux différentes réponses, on peut calculer des scores synthétiques extrêmement intéressants.


questionnaire-pro est la plate-forme logicielle d’enquêtes en ligne éditée par Questio, pour réaliser des questionnaires sur internet, les diffuser et collecter les réponses de façon autonome, directement sur internet (essai gratuit 30 jours). Questio propose également à ses clients un accompagnement et des prestations de service ou développements sur-mesure.


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A propos de Françoise Lafont

Cofondatrice de Questio (éditeur du logiciel questionnaire-pro), consultante et formatrice, je partage dans ce blog mes connaissances théoriques et pratiques dans le domaine des enquêtes et sondages en ligne, auto-diagnostics numériques et protection des données (RGPD).

10 commentaire(s) sur “Échelles d’attitude (zoom sur l’échelle de Likert)

  1. Merci beaucoup pour ce blog très pertinent et très enrichissant. Vous m’avez beaucoup aidé ; vos explications sont simples et fluides.

    Merci beaucoup !

  2. Bonjour, article très intéressant ! Juste une question : auriez vous les références des études ayant prouvé que l’absence d’item neutre diminue la fiabilité d’une échelle ? Merci d’avance 🙂

    1. Bonjour Eloïse, merci pour votre commentaire. Je n’ai pas de référence d’étude qui aurait été publiée sur ce sujet mais j’ai connaissance de tests grandeur nature menés par un institut de sondage français. Ces tests avaient mis en évidence des distorsions entre les réponses positives et négatives sur une échelle en 4 points et en 5 points.

      De façon assez intuitive, on comprend qu’un répondant qui n’a pas d’avis sur la question ou qui ne se sent pas concerné est amené à faire un choix forcé en l’absence de modalité neutre. On pourrait supposer que ces réponses se répartissent de façon égale entre la modalité négative la plus proche et la modalité positive la plus proche mais rien ne le prouve, et l’expérience montre plutôt le contraire.

  3. Merci. Svp, comment peut on analyser la relation entre deux variables dont chacune contient 5 items de type likert ?

    1. Merci Abdelrhani pour votre question. Une première approche pour analyser la relation entre deux variables consiste à croiser les réponses entre elles et à étudier les distributions en pourcentage, soit horizontalement soit verticalement soit les deux, selon le croisement effectué et la signification de vos variables. Vous trouverez d’autres articles sur ce sujet en sélectionnant le mot-clé “tri” dans ce blog.

      Pour affiner l’analyse, il peut être intéressant d’appliquer des tests statistiques comme le test du Khi-deux par exemple. Ce test permet d’évaluer objectivement les relations entre les variables constatées grâce au tri croisé, le cas échéant. Et de déterminer si ces relations sont “statistiquement significatives”.

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