Fragebogen und Likert-Skala auswerten: Anleitung mit Beispiel für SPSS, Excel und R

Eine Likert-Skala werten Sie in sieben Schritten aus: Sie kodieren die Antworten, polen negativ formulierte Items um, prüfen die Reliabilität mit Cronbachs Alpha und bilden einen Skalenwert. Einzelne Items beschreiben Sie mit Häufigkeiten, Median und Modus, den Skalenwert mit Mittelwert und Standardabweichung. Für Gruppenvergleiche nutzen Sie bei einzelnen Items den Mann-Whitney-U-Test und beim Skalenwert den t-Test.

Was ist eine Likert-Skala?

Eine Likert-Skala misst Einstellungen, Meinungen oder Zufriedenheit. Sie besteht aus mehreren Aussagen (Items), denen die Befragten auf einer abgestuften Antwortskala zustimmen oder widersprechen. Der Sozialpsychologe Rensis Likert hat das Verfahren 1932 vorgestellt.

Wichtig für die Auswertung ist die Unterscheidung zwischen Item und Skala: Ein Item ist eine einzelne Aussage, etwa „Ich bin mit meinem Studium zufrieden“. Die Skala fasst mehrere Items zusammen, die dasselbe Merkmal messen, zum Beispiel fünf Aussagen zur Studienzufriedenheit.

4-, 5- oder 7-stufige Likert-Skala

Verwenden Sie innerhalb einer Skala für alle Items dieselbe Stufenzahl und dieselben Beschriftungen. Sonst können Sie die Items nicht zu einem Skalenwert zusammenfassen. Wie Sie Items und Antwortskalen vor der Erhebung festlegen, erklärt unser Beitrag Fragebogen erstellen.

Ist eine Likert-Skala ordinal oder metrisch?

Ein einzelnes Likert-Item ist ordinalskaliert. Die Antworten haben eine Reihenfolge, aber niemand garantiert, dass der Abstand zwischen „stimme eher zu“ und „stimme voll zu“ genauso groß ist wie zwischen „teils/teils“ und „stimme eher zu“.

Einen Skalenwert aus mehreren Items behandeln viele Forschende als quasi-metrisch und berechnen Mittelwert, Standardabweichung, t-Tests oder Regressionen. Norman (2010) zeigt, dass parametrische Verfahren bei Likert-Daten robuste Ergebnisse liefern.

Für Ihre Arbeit heißt das: Legen Sie fest, wie Sie vorgehen, und begründen Sie die Entscheidung im Methodenteil. Viele Lehrstühle haben dazu eine eigene Vorgabe.

Likert-Skala auswerten in 7 Schritten

Schritt 1: Antworten kodieren

Weisen Sie jeder Antwortstufe eine Zahl zu, bei einer 5-stufigen Skala von 1 = „stimme überhaupt nicht zu“ bis 5 = „stimme voll zu“. Halten Sie diese Richtung für alle Items gleich: Höhere Werte bedeuten mehr Zustimmung.

Schritt 2: Negativ formulierte Items umpolen

Manche Fragebögen enthalten umgekehrt formulierte Items, etwa „Ich denke oft daran, mein Studium abzubrechen“ in einer Skala zur Studienzufriedenheit. Diese Items polen Sie um, damit hohe Werte überall dasselbe bedeuten:

Umgepolter Wert = (höchste Stufe + 1) − alter Wert, bei 5 Stufen also 6 − alter Wert.

Aus einer 5 wird eine 1, aus einer 4 eine 2. Die 3 bleibt 3.

Schritt 3: Fehlende Werte prüfen

Zählen Sie pro Item und pro Person, wie viele Antworten fehlen. Legen Sie vorab eine Regel fest, zum Beispiel: Den Skalenwert berechnen Sie nur, wenn mindestens 4 von 5 Items beantwortet sind. Nennen Sie diese Regel im Methodenteil.

Schritt 4: Reliabilität mit Cronbachs Alpha prüfen

Cronbachs Alpha zeigt, ob die Items einer Skala dasselbe Merkmal messen (interne Konsistenz). Gängige Orientierungswerte:

Prüfen Sie zusätzlich die Trennschärfe jedes Items (korrigierte Item-Skala-Korrelation). Werte unter 0,30 deuten auf ein Item hin, das nicht gut zur Skala passt. Die Spalte „Cronbachs Alpha, wenn Item weggelassen“ zeigt, ob Alpha ohne dieses Item steigt. Entfernen Sie Items nur mit inhaltlicher Begründung und dokumentieren Sie den Schritt.

Alpha steigt mit der Anzahl der Items. Bei Skalen mit nur zwei oder drei Items fallen die Werte deshalb niedriger aus.

Schritt 5: Skalenwert bilden

Berechnen Sie für jede Person den Mittelwert ihrer Item-Antworten. Der Mittelwert hat zwei Vorteile gegenüber der Summe: Er bleibt im Bereich der Antwortskala (1 bis 5) und lässt sich auch bei einzelnen fehlenden Antworten berechnen.

Schritt 6: Deskriptive Statistik berichten

Schritt 7: Hypothesen testen

Den passenden Test wählen Sie nach Fragestellung und danach, ob Sie ein einzelnes Item oder den Skalenwert auswerten:

Prüfen Sie vor parametrischen Tests deren Voraussetzungen. Mehr dazu finden Sie in unseren Anleitungen zum t-Test und zur ANOVA sowie in der Entscheidungshilfe: Welcher statistische Test?

Rechenbeispiel: ein Likert-Item auswerten

120 Studierende beantworten das Item „Ich bin mit meinem Studium zufrieden“ auf einer 5-stufigen Skala (fiktive Beispieldaten):

• Modus: 4, die häufigste Antwort.
• Median: 4. Die kumulierte Häufigkeit überschreitet bei Stufe 4 die 50 %.
• Zustimmung: 60 % wählen Stufe 4 oder 5.
• Mittelwert: 3,60. Diesen Wert berichten Sie bei einem einzelnen Item nur, wenn Sie das quasi-metrische Vorgehen begründet haben.

Likert-Skala in SPSS auswerten

Über die Menüs:

• Umpolen: Transformieren → Umcodieren in andere Variablen. Alte Werte 1–5 den neuen Werten 5–1 zuordnen.
• Cronbachs Alpha: Analysieren → Skala → Reliabilitätsanalyse (ab SPSS 28: Analysieren → Metrisch → Reliabilitätsanalyse). Items auswählen, Modell „Alpha“. Unter „Statistiken“ die Option „Skala, wenn Item gelöscht“ aktivieren.
• Skalenwert: Transformieren → Variable berechnen, Funktion MEAN.
• Häufigkeiten, Median, Modus: Analysieren → Deskriptive Statistiken → Häufigkeiten.

Dieselben Schritte als Syntax:

* Item 3 umpolen (5-stufige Skala).
RECODE item3 (1=5) (2=4) (3=3) (4=2) (5=1) INTO item3_r.
EXECUTE.

* Cronbachs Alpha mit Trennschärfen.
RELIABILITY
  /VARIABLES=item1 item2 item3_r item4 item5
  /SCALE('Studienzufriedenheit') ALL
  /MODEL=ALPHA
  /SUMMARY=TOTAL.

* Skalenwert: Mittelwert, wenn mindestens 4 von 5 Items beantwortet sind.
COMPUTE zufriedenheit = MEAN.4(item1, item2, item3_r, item4, item5).
EXECUTE.

* Häufigkeiten, Median und Modus für ein Item.
FREQUENCIES VARIABLES=item1
  /STATISTICS=MEDIAN MODE.

Eine Einführung in die Oberfläche finden Sie in unserer SPSS-Auswertung Schritt für Schritt.

Likert-Skala in Excel auswerten

Legen Sie pro Person eine Zeile und pro Item eine Spalte an, im Beispiel die Items in B2:F121.

Cronbachs Alpha in Excel: Excel hat keine eigene Funktion dafür. Sie berechnen Alpha mit der Formel

α = k / (k − 1) × (1 − Summe der Item-Varianzen / Varianz der Summenwerte)

k ist die Anzahl der Items. Die Varianzen berechnen Sie mit =VAR.S(). Für Mann-Whitney-U- oder Wilcoxon-Tests ist Excel ohne Zusatzprogramme ungeeignet. Nutzen Sie dafür SPSS, R oder JASP.

Als Diagramm eignet sich ein gestapeltes Balkendiagramm (100 %): Einfügen → Diagramme → Balken → 100 % gestapelte Balken. Mehr Excel-Funktionen finden Sie im Beitrag Statistische Auswertung mit Excel.

Likert-Skala in R auswerten

library(psych)    # Cronbachs Alpha
library(likert)   # Likert-Diagramme

# Item 3 umpolen (5-stufige Skala)
daten$item3_r <- 6 - daten$item3

items <- daten[, c("item1", "item2", "item3_r", "item4", "item5")]

# Cronbachs Alpha mit Trennschärfen
psych::alpha(items)

# Skalenwert: Mittelwert der Items
daten$zufriedenheit <- rowMeans(items, na.rm = TRUE)

# Gestapeltes Likert-Diagramm
stufen <- c("stimme überhaupt nicht zu", "stimme eher nicht zu",
            "teils/teils", "stimme eher zu", "stimme voll zu")
items_f <- as.data.frame(lapply(items, factor, levels = 1:5, labels = stufen))
plot(likert(items_f))

# Gruppenvergleich: Item (ordinal) und Skalenwert
wilcox.test(item1 ~ gruppe, data = daten)          # Mann-Whitney-U-Test
t.test(zufriedenheit ~ gruppe, data = daten)       # t-Test (Welch)

gruppe ist eine Variable mit genau zwei Ausprägungen, zum Beispiel Bachelor und Master. t.test() rechnet in R standardmäßig den Welch-Test, der keine gleichen Varianzen voraussetzt.

Ergebnisse berichten: Beispiel

Ob Sie Dezimalpunkt oder Dezimalkomma verwenden, richtet sich nach den Vorgaben Ihres Lehrstuhls.

Häufige Fehler bei der Auswertung

• Umpolen vergessen: Negativ formulierte Items senken Cronbachs Alpha und verfälschen den Skalenwert.
• Mittelwert eines einzelnen Items ohne Begründung: Für ein Item berichten Sie Median und Häufigkeiten.
• Reliabilität nicht berichtet: Prüfer erwarten Cronbachs Alpha für jede Skala.
• Items mit unterschiedlicher Stufenzahl zusammengefasst: Eine 5- und eine 7-stufige Skala können Sie nicht direkt mitteln.
• „Weiß nicht“ als mittlere Stufe kodiert: Eine „weiß nicht“-Antwort ist ein fehlender Wert und keine 3.

Fragebogen allgemein auswerten: welches Programm?

Unterstützung bei der Auswertung Ihres Fragebogens

Häufige Fragen zur Likert-Skala

Was ist eine 5-stufige Likert-Skala?

Eine 5-stufige Likert-Skala bietet fünf Antwortoptionen von „stimme überhaupt nicht zu“ (1) bis „stimme voll zu“ (5) mit „teils/teils“ (3) als neutraler Mitte. Sie ist die häufigste Form in Fragebögen für Abschlussarbeiten.

Was ist eine 4-stufige Likert-Skala?

Eine 4-stufige Likert-Skala verzichtet auf die neutrale Mitte. Die Befragten müssen sich für Zustimmung oder Ablehnung entscheiden. Das verhindert Ausweichen auf die Mitte, kann aber Befragte ohne klare Meinung zu einer Antwort drängen.

Darf ich bei einer Likert-Skala den Mittelwert berechnen?

Für einen Skalenwert aus mehreren Items ja, das ist gängige Praxis. Für ein einzelnes Item berichten Sie besser Median, Modus und Häufigkeiten. Begründen Sie Ihr Vorgehen im Methodenteil.

Welchen Test nutze ich für Likert-Daten?

Bei einzelnen Items nutzen Sie nichtparametrische Tests wie Mann-Whitney-U, Kruskal-Wallis oder Spearman-Korrelation. Beim Skalenwert aus mehreren Items sind t-Test, ANOVA und Pearson-Korrelation üblich, sofern die Voraussetzungen erfüllt sind.

Wie viele Items braucht eine Likert-Skala?

Eine feste Untergrenze gibt es nicht. Mit drei bis vier Items lässt sich Cronbachs Alpha sinnvoll berechnen. Validierte Fragebögen aus der Literatur geben die Itemzahl vor. Diese übernehmen Sie unverändert.

Was tun, wenn Cronbachs Alpha zu niedrig ist?

Prüfen Sie zuerst, ob Sie alle negativ formulierten Items umgepolt haben. Danach sehen Sie sich die Trennschärfen und die Spalte „Alpha, wenn Item weggelassen“ an. Entfernen Sie ein Item nur mit inhaltlicher Begründung und berichten Sie den Schritt.

Wie viele Teilnehmer brauche ich?

Die nötige Stichprobengröße hängt vom Test, der erwarteten Effektstärke und dem Signifikanzniveau ab. Berechnen Sie sie vor der Datenerhebung mit einer Power-Analyse, zum Beispiel mit dem kostenlosen Programm G*Power.

Quellen

1. Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 1–55.
2. Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334.
3. Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632.