Когда составляешь опрос и доходишь до оценочного вопроса, почти всегда возникает одна и та же мысль: «А сколько пунктов поставить — пять или семь?» Но это не единственный и не всегда главный вопрос.
Часто важнее сначала понять другое: нужна ли респонденту нейтральная середина? То есть должен ли у человека быть честный вариант ответа вроде «нейтрально», «затрудняюсь ответить» или «ни то ни другое».
И только потом стоит решать, насколько длинной будет шкала: 4, 5, 6, 7 или больше пунктов. Разница между 5 и 7 пунктами важна, но сначала нужно понять, хотим ли мы дать респонденту возможность не занимать сторону. Разбираемся по порядку.
📚 Хотите разобраться глубже?
Сейчас мы остановимся на частном вопросе, но полностью изучить тему шкал и измерений в опросах вы можете в нашем бесплатном учебнике — он доступен для маркетологов, HR и всех, кто проводит исследования. Советуем сохранить в закладках, чтобы не путаться в терминах.
→ Учебник: как проводить опросы
Раздел о шкалах и измерениях:
Что такое шкала Лайкерта
Шкала Лайкерта — это оценочная шкала, с помощью которой респондент выражает степень согласия или несогласия с утверждением. Ключевая особенность: нечётное число пунктов, где средний — всегда нейтральный. Именно поэтому варианты «4 пункта» или «6 пунктов» на практике почти не используются — без нейтральной середины респондент вынужден занять сторону, даже если на самом деле безразличен к теме.
Классический пример пятибалльной шкалы Лайкерта для вопроса «Насколько вы довольны сервисом?»:
1 — Совершенно не согласен
2 — Скорее не согласен
3 — Нейтрально
4 — Скорее согласен
5 — Полностью согласен
В классическом смысле шкала Лайкерта измеряет степень согласия или несогласия с утверждением. В современной практике опросов этим термином часто называют и другие похожие оценочные шкалы — удовлетворённости, важности, вероятности, частоты, доверия, сложности и т.д. Строго говоря, их корректнее называть шкалами типа Лайкерта.
Нечётное или чётное число пунктов — вот в чём вопрос
Прежде чем выбирать между пятью и семью пунктами, полезно ответить на более фундаментальный вопрос: давать ли респонденту возможность ответить нейтрально?
Шкала с нечётным числом пунктов — например, 5 или 7 — имеет центральный пункт. Чаще всего он используется как нейтральная позиция: «нейтрально», «ни то ни другое», «затрудняюсь ответить», «примерно так же». Такой вариант даёт респонденту честный выход, если у него действительно нет выраженного мнения.
Шкала с чётным числом пунктов — например, 4 или 6 — не имеет середины. Респонденту приходится склониться в одну или другую сторону, даже если его позиция слабо выражена или он не полностью уверен.
Когда нужна нечётная шкала — с нейтральным вариантом
Если часть респондентов может не иметь сформированного мнения — например, они недостаточно знакомы с темой или вопрос касается чего-то специфического вроде "новых правил автострахования", — лучше предусмотреть нейтральный вариант.
Без него человек может выбрать случайную или вынужденную позицию, и это исказит результаты.
То же самое касается чувствительных тем — политических, этических, личных. Если у респондента нет возможности ответить нейтрально, он может почувствовать дискомфорт, начать отвечать менее внимательно или вовсе бросить опрос.
Когда подойдёт чётная шкала — без нейтрального варианта
Иногда нейтральный ответ действительно не нужен или менее полезен для цели исследования. Например, если опрос напрямую влияет на конкретное решение:
«Стоит ли ввести в столовой только вегетарианское меню?»
Здесь нейтральная позиция тоже может быть информативной, но она хуже помогает принять управленческое решение. Если задача — понять, к какому варианту склоняется аудитория, чётная шкала может быть оправдана.
Компромиссное решение — добавить отдельный вариант «Не знаю / Нет ответа» за пределами основной шкалы. Тогда те, у кого есть мнение, дают чёткий ответ, а те, кто не разбирается в теме или не готов отвечать, не портят данные случайными выборами.
В чём разница между 5 и 7 пунктами
На первый взгляд — просто два дополнительных деления. На практике — разная логика сбора данных.
5-балльная шкала проще для респондента и хорошо подходит для массовых опросов, быстрых анкет, мобильных форматов и ситуаций, где достаточно общей оценки.
7-балльная шкала даёт больше нюансов, но требует от респондента большей вовлеченности. Она оправдана, если человек действительно способен различать тонкие оттенки мнения, а исследователю нужна такая детализация для анализа.
| Критерий | 5-балльная шкала | 7-балльная шкала |
|---|---|---|
| Простота для респондента | Проще Проще воспринимается, особенно в массовых и коротких опросах. |
Требует внимания Требует чуть больше внимания и вовлечённости. |
| Точность различий | Общая оценка Подходит, если достаточно общей оценки: плохо / нейтрально / хорошо. |
Высокая точность Позволяет уловить более тонкие различия в отношении или восприятии. |
| Подходит для аудитории | Широкая аудитория Лучше работает, если респонденты мало знакомы с темой или отвечают быстро. |
Экспертная аудитория Лучше работает, если респонденты хорошо понимают тему и могут различать нюансы. |
| Качество данных | Устойчивые ответы Даёт более устойчивые ответы, когда тонкие различия не важны. |
Больше деталей Даёт больше деталей, но при неподготовленной аудитории может добавить шум. |
| Анализ результатов | Базовая аналитика Достаточна для средних значений, распределений и сравнения групп. |
Глубокий анализ Полезна для корреляций, регрессионных моделей и более тонких сравнений. |
| Где использовать | Примеры Клиентская удовлетворённость, быстрые UX-опросы, массовые анкеты, мобильные опросы. |
Примеры Исследования бренда, сложных продуктов, экспертных оценок, академических исследований. |
Когда выбрать 5, а когда 7 пунктов
Вопрос «5 или 7?» на самом деле сводится к трём более конкретным.
1. Насколько тонко респондент способен различать?
Это зависит от того, насколько хорошо он знает тему и насколько она ему важна. Знаток вина действительно может различить больше оттенков вкуса — для него семибалльная шкала может быть оправдана.
А случайный покупатель супермаркета не всегда сможет осмысленно выбрать между близкими вариантами вроде «слегка нравится» и «нравится». В таком случае семибалльная шкала не обязательно даёт больше информации — иногда она добавляет шум.
2. Насколько тонкие различия есть в самом объекте оценки?
Некоторые понятия по природе своей богаты нюансами: комфорт, восприятие бренда, отношение к сложному продукту, качество сервиса. Другие — нет.
Удовлетворённость батарейками или одноразовыми салфетками едва ли требует семи градаций. Если в самом объекте оценки нет тонких различий, длинная шкала их не создаст — она скорее зафиксирует случайные колебания.
3. Нужна ли вам такая детализация для анализа?
Если вы планируете базовый анализ — считать средние, смотреть распределения и сравнивать группы, — пяти пунктов часто достаточно.
Если же вам нужны корреляции, регрессионные модели или более тонкое сравнение с другими исследованиями, семибалльная шкала может дать более гибкую основу для статистического анализа.
Чем меньше градаций в шкале, тем грубее измерение. Из-за этого часть вариативности теряется, а наблюдаемые корреляции могут быть ниже, чем при более детальной шкале.
| Ситуация | Рекомендация | Примечание |
|---|---|---|
| Аудитория хорошо знакома с темой / объект оценки сложный, богат нюансами (бренд, UX, отношение) |
7 пунктов |
Позволяет уловить тонкие различия; рекомендуется для экспертов или профессионалов; подходит для сложных конструктов и продвинутого анализа (корреляции, регрессии) |
| Массовый опрос / аудитория разнородная / простой объект (базовый продукт, удовлетворённость) |
5 пунктов |
Легче воспринимается, быстрее выбирается, уменьшает нагрузку; достаточно для средних значений, распределений и сравнения групп |
| Планируется статистическое моделирование или продвинутый анализ |
7 пунктов |
Эффективно, если респонденты способны различать тонкие градации; обеспечивает более гибкую основу для корреляций, регрессионных моделей и сравнений |
| Мобильный опрос / ограниченное пространство на экране |
5 пунктов |
Простая шкала лучше для UX; уменьшает визуальный шум; удобна для быстрой навигации и нажатия на экране смартфона |
| Академическое или профессиональное исследование / экспертная аудитория |
7 пунктов |
Позволяет фиксировать тонкие различия, подходит для сложных конструктов, точных измерений и профессионального анализа |
Как сформулировать крайние пункты — и почему это важнее, чем кажется
Есть один нюанс, который многие составители опросов не замечают: то, как сформулированы крайние значения шкалы, может заметно влиять на распределение ответов.
Представьте два варианта одного и того же вопроса об удовлетворённости:
Вариант А: «Полностью не удовлетворён» — «Полностью удовлетворён»
Вариант Б: «Не удовлетворён» — «Удовлетворён»
Казалось бы, разница минимальна. На практике результаты могут заметно отличаться.
Экстремальные формулировки на полюсах — «полностью», «абсолютно», «категорически» — обычно создают более заострённое распределение. Многие респонденты избегают крайних вариантов, потому что они звучат слишком сильно, и группируются ближе к середине. Шкала как бы «сжимается».
Умеренные формулировки на полюсах чаще дают более плоское распределение. Респондентам психологически легче выбрать крайние значения, ответы расходятся шире, а данные могут получиться более дифференцированными.
Как выбрать правильный вариант?
Если цель — уловить тонкие различия в мнениях и получить более развёрнутую картину, используйте умеренные формулировки на полюсах. Ответы будут более выразительными и лучше распределятся по шкале.
Если цель — выявить только сильные и чёткие позиции, можно использовать экстремальные формулировки. В этом случае крайние варианты выберут в основном те, кто действительно занимает резко выраженную позицию.
Практический пример для маркетолога: если в вопросе о готовности рекомендовать продукт нижний полюс подписать как «Категорически не рекомендую», часть недовольных клиентов может не выбрать крайний вариант — просто потому что слово «категорически» звучит слишком сильно. Формулировка удержит их ближе к середине, и доля резко негативных ответов окажется ниже не только из-за отношения клиентов, но и из-за дизайна шкалы.
В классическом NPS обычно используется числовая шкала 0–10, поэтому менять подписи полюсов стоит осторожно: нестандартные формулировки могут ухудшить сопоставимость результатов.
Сколько пунктов подписывать — все или только крайние?
Единого правила нет — и это честный ответ. Исследования дают неоднозначную картину.
С одной стороны, подписи на всех пунктах могут снижать неоднозначность: респондент не угадывает, что означает «3», а видит конкретное словесное описание. Это особенно важно, если аудитория разнородная по уровню подготовки или если шкала сама по себе сложная.
С другой стороны, слишком детальные подписи тоже могут запутать — особенно когда соседние формулировки едва различимы. Например: «несколько согласен» и «скорее согласен». Где между ними граница? Респонденту приходится интерпретировать не только вопрос, но и тонкие различия между словами.
Jeff Sauro и Jim Lewis из MeasuringU проанализировали 17 опубликованных исследований и не нашли убедительных доказательств, что полностью подписанные шкалы стабильно лучше частично подписанных. Практический вывод такой: важна не сама полнота подписей, а то, насколько ясно респондент понимает смысл шкалы.
Практический минимум для большинства шкал — чётко подписать два полюса, а для нечётных шкал желательно также обозначить середину. Респондент должен понимать, что именно измеряет шкала и в каком направлении она движется.
Если подписываете все пункты, следите за тем, чтобы формулировки образовывали логичную последовательность без размытых переходов. Если оставляете только полюса, убедитесь, что они сформулированы достаточно ясно и не допускают двойного толкования.
Отдельный практический совет: в матричных вопросах и на мобильных устройствах особенно важно следить за длиной подписей. Лишние слова создают визуальный шум, но слишком короткие подписи могут ухудшить понимание шкалы. Здесь лучше выбирать не самый «полный», а самый понятный вариант.
Что показывают исследования
Учёные спорят об оптимальном числе пунктов шкалы давно — ещё с 1930-х годов, когда американский психолог Ренсис Лайкерт предложил свой подход к измерению установок и отношений.
Современные исследования не дают одного универсального ответа. В ряде работ 7-балльные шкалы показывают хорошие показатели надёжности и валидности, особенно когда нужно уловить тонкие различия в отношении к бренду, продукту или сложному опыту. Но это работает не автоматически: если респонденты плохо знакомы с темой или не способны различать нюансы, дополнительные пункты могут дать не больше точности, а больше шума.
Пятибалльная шкала проще для восприятия и часто удобнее в массовых, коротких и мобильных опросах. Она хорошо подходит для ситуаций, где достаточно общей оценки и не требуется очень тонкая статистическая детализация.
Общий вывод такой: нет универсально лучшей шкалы — есть шкала, подходящая для конкретной задачи. Если респонденту нужен честный нейтральный вариант, выбирайте нечётную шкалу. Если задача — подтолкнуть его занять сторону, можно использовать чётную. Главное — чтобы число пунктов, формулировки и способ анализа соответствовали цели исследования.
Практические советы: частые ошибки и как их избежать
Шкала Лайкерта кажется простым инструментом: выбрал число пунктов, подписал крайние значения — и готово. Но именно эта кажущаяся простота приводит к ошибкам, из-за которых данные становятся менее надёжными, плохо интерпретируются или теряют сопоставимость. Разберём самые распространённые.
Ошибка 1. Называть шкалой Лайкерта всё подряд
В классическом смысле шкала Лайкерта измеряет степень согласия или несогласия с утверждением. Например: «Я доволен качеством сервиса» — от «полностью не согласен» до «полностью согласен».
В современной практике термин часто используют шире — для похожих оценочных шкал: удовлетворённости, важности, частоты, вероятности, доверия, сложности. Это нормально, если шкала действительно измеряет степень выраженности признака.
Но шкала Лайкерта не заменяет все типы вопросов. Например, если нужно понять, что для клиента важнее — цена, качество или скорость доставки, одной оценочной шкалы может быть недостаточно. Респондент может поставить высокие оценки всем трём пунктам, и вы не увидите реальный приоритет.
Как правильно:
используйте шкалу Лайкерта и похожие оценочные шкалы, когда нужно измерить степень отношения, согласия, удовлетворённости, важности или частоты. Если нужно заставить респондента выбрать приоритеты, используйте ранжирование, попарное сравнение или выбор ограниченного числа вариантов.
Ошибка 2. Менять шкалу внутри одного смыслового блока
Встречается удивительно часто: в одном блоке вопросов используется пятибалльная шкала, в другом — семибалльная, а дальше вдруг появляется десятибалльная. Респонденту приходится каждый раз перестраиваться: где теперь максимум, где середина, что означает «4» или «6». Это увеличивает когнитивную нагрузку и может ухудшить качество ответов.
Как правильно:
по возможности используйте одну и ту же шкалу внутри одного смыслового блока — особенно если потом собираетесь сравнивать ответы между собой или объединять их в общий показатель.
Если по методологии нужны разные шкалы, разделяйте блоки визуально и заранее предупреждайте респондента о смене формата.
Ошибка 3. Менять шкалу от волны к волне
Это особенно критично для регулярных исследований: ежеквартальных опросов удовлетворённости, eNPS, трекинга бренда, оценки клиентского опыта.
Если в первом квартале вы использовали пятибалльную шкалу, а во втором перешли на семибалльную ради «большей точности», динамику сравнивать уже сложнее. Измениться могли не только оценки клиентов, но и сам инструмент измерения. Данные за разные периоды становятся плохо сопоставимыми.
Как правильно:
зафиксируйте шкалу как стандарт исследования и не меняйте её без серьёзной причины. Если хочется протестировать другой формат, запустите отдельное параллельное исследование или пилот на части аудитории.
Ошибка 4. Не тестировать анкету перед запуском
Составитель опроса обычно понимает свои вопросы правильно — он же их написал. Но респондент может понять их иначе. Это разные вещи.
Запустить опрос на тысячу человек и потом обнаружить, что ключевой вопрос был сформулирован двусмысленно, — неприятная и дорогая ошибка.
Как правильно:
перед запуском протестируйте анкету хотя бы на 5–10 людях, которые не участвовали в её составлении. Попросите их не просто ответить, а вслух комментировать, как они понимают каждый вопрос и почему выбирают тот или иной вариант ответа.
Такой мини-тест помогает увидеть размытые формулировки, непонятные шкалы, слишком похожие варианты ответов и вопросы, которые респондент трактует не так, как задумал исследователь.
Ошибка 5. Смешивать «нейтрально» и «не знаю»
Нейтральный ответ и отсутствие ответа — не одно и то же. «Нейтрально» означает, что респондент не склоняется ни в положительную, ни в отрицательную сторону. «Не знаю» означает, что у него нет информации или опыта, чтобы оценить вопрос.
Если объединить эти варианты в один пункт, данные становится труднее интерпретировать: вы не понимаете, человек действительно нейтрален или просто не может ответить.
Как правильно:
если часть аудитории может не знать ответа, добавьте отдельный вариант «Не знаю / Не могу оценить» за пределами основной шкалы.
⚡ Полезные функции Questionstar
В Questionstar вы найдёте 28 готовых типов шкал — все основные варианты, которые используются в профессиональных опросах. Не нужно настраивать с нуля.
🎆
Волшебная палочка: готовые шкалы
Выбирайте из 28 типов шкал в один клик — не нужно каждый раз настраивать варианты ответов заново.
🔄
Смена типа вопроса в любой момент
Поняли, что другой тип шкалы подходит лучше? Измените его в правой панели свойств — без потери остальных настроек.
⌨️
Быстрые клавиши и горячие функции
Мы собрали все полезные функции в базе знаний — они экономят часы работы при составлении опросов.
Попробуйте прямо сейчас
Создайте свой первый опрос бесплатно
Выберите шкалу, настройте вопросы и получите первые ответы — без оплаты и без ограничений по времени.
1
опрос
бесплатно
50
респон-
дентов
∞
вопросов
∞
по времени
Источники
- Sauro, J., & Lewis, J. R. (2020). Should all scale points be labeled? MeasuringU. https://measuringu.com/scale-points-labeled/
- Marx, P. (2025). Likert scale design principles. Questionstar. https://questionstar.com/blog/likert-scales-everything-you-ever-wanted-to-know-but-never-dared-to-ask/
- Krosnick, J. A., & Fabrigar, L. R. (1997). Survey measurement and process quality. Wiley.
- Weijters, B., Geuens, M., & Schillewaert, N. (2010). The effect of rating scale format on response styles. Journal of Marketing Research, 47(5), 1097–1106.
- Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.
- Questionstar Editorial Team. (2025). Aggregation of multi-item Likert scales. https://questionstar.com/blog/aggregation-of-multi-item-likert-scales/
- Questionstar Editorial Team. (2025). Common Likert scales for surveys. https://questionstar.com/blog/common-likert-scales-for-surveys/
Все рекомендации и практические советы в статье основаны на этих источниках.
