Qu’est-ce qu’un effet plafond ? (Explication & #038; Exemple)

Dans la recherche, un effet plafond se produit lorsqu’il existe une limite supérieure sur une enquête ou un questionnaire et qu’un pourcentage élevé de répondants obtient un score proche de cette limite supérieure.

L’opposé de ceci est connu sous le nom d’ effet de sol .

Un effet de plafond peut entraîner divers problèmes, notamment :

• Cela rend difficile l’obtention d’une mesure précise de la tendance centrale .
• Cela rend difficile l’obtention d’une mesure précise de la dispersion .
• Il est donc difficile de classer les individus selon leur score.
• Cela rend difficile la comparaison des moyennes entre deux groupes.

Ce didacticiel fournit plusieurs exemples d’effets de plafond, des détails sur les raisons pour lesquelles ils posent problème et des moyens de les éviter.

Exemples d’effet de plafond

Les exemples suivants illustrent des scénarios dans lesquels des effets de plafond peuvent se produire dans le cadre de la recherche.

Exemple 1 : Un questionnaire sur le revenu.

Supposons que les chercheurs souhaitent comprendre la répartition des revenus des ménages dans un quartier particulier et créent donc un questionnaire à remettre à chaque ménage. Puisqu’ils veulent éviter les biais de non-réponse , ils décident de demander aux ménages « à quelle tranche de revenu ils appartiennent » et de faire en sorte que la tranche la plus élevée soit de 120 000 $ ou plus .

Dans ce cas, même si les ménages gagnent bien plus de 120 000 $ par an (par exemple, supposons que certains gagnent 150 000 $, 180 000 $, 250 000 $ ou plus), ils seront simplement regroupés dans le groupe des 120 000 $ ou plus . S’il existe de nombreux ménages qui gagnent bien plus de 120 000 $, les chercheurs n’en auront aucune idée et ils sous-estimeront probablement le véritable revenu moyen des ménages du quartier.

Exemple 2 : Une enquête sur la consommation d’alcool

Supposons que les chercheurs souhaitent comprendre les habitudes de consommation d’alcool des étudiants d’un campus particulier. Ils décident d’envoyer par courrier électronique une courte enquête à chaque étudiant pour lui demander combien de verres il consomme par semaine. Pour éviter les biais de non-réponse , ils font la catégorie la plus élevée , 10 boissons ou plus .

Dans ce cas, de nombreux étudiants peuvent en réalité consommer bien plus de 10 verres par semaine, mais la catégorie la plus élevée dans laquelle ils peuvent choisir est de 10 verres ou plus . Cela crée un plafond artificiel et il est probable qu’un pourcentage élevé de répondants entrent dans cette catégorie.

Exemple 3 : un examen facile

Supposons qu’un enseignant fasse passer un examen de QI mesuré sur une échelle de 1 à 50. Sans s’en rendre compte, elle rend l’examen un peu trop facile et un grand pourcentage de la classe obtient un score parfait de 50 ou presque.

Pour cette raison, il lui sera difficile de classer les notes des étudiants dans un ordre quelconque et elle ne sera pas en mesure de distinguer quels étudiants auraient pu obtenir des résultats encore plus élevés à un examen plus difficile.

Problèmes causés par les effets de plafond

Les effets de plafond causent divers problèmes, notamment :

1. Il est difficile d’obtenir une mesure précise de la tendance centrale.

Si un pourcentage important de répondants obtiennent un score égal ou proche de la valeur la plus élevée possible à un examen, un questionnaire ou une enquête, il deviendra difficile d’obtenir une mesure précise de ce que devrait être le score « moyen ».

2. Il est difficile d’obtenir une mesure précise de la dispersion.

De même, si de nombreux répondants obtiennent des résultats proches de la valeur la plus élevée possible à un examen ou à une enquête, cela donnera l’impression qu’il y a moins de dispersion qu’il n’y en a réellement, car il n’est pas possible pour les répondants d’obtenir des résultats anormalement élevés.

3. Il est difficile de classer les individus selon leur score.

Si plusieurs individus obtiennent une note parfaite à un examen, il devient impossible de les classer de quelque manière que ce soit puisque plusieurs d’entre eux ont obtenu la même note.

4. Il est difficile de différencier deux groupes.

Supposons qu’un chercheur veuille savoir si deux techniques d’étude différentes conduisent à des notes moyennes différentes aux examens. Si l’examen est trop facile, la plupart des étudiants de chaque groupe obtiendront des résultats proches de la valeur maximale possible, ce qui rendra impossible la comparaison des résultats moyens aux examens entre chaque groupe pour déterminer si la technique d’étude a fait une différence.

Comment prévenir les effets de plafond

Il existe deux manières courantes de prévenir les effets de plafond :

1. Dans les enquêtes et les questionnaires, garantissez l’anonymat et ne fixez pas de plafond artificiel aux réponses.

Par exemple, dans un questionnaire sur les revenus des ménages, les chercheurs doivent rassurer les répondants sur le fait que leurs réponses seront totalement anonymes et permettre aux répondants d’indiquer leur revenu réel au lieu de les sélectionner entre parenthèses.

Cela augmentera la probabilité que les répondants fournissent leur véritable revenu puisque leur réponse sera anonyme et cela permettra aux chercheurs de comprendre la répartition réelle des revenus sans que les revenus extrêmement élevés soient masqués des réponses.

2. Augmentez la difficulté des examens ou des tests.

Pour les examens et les tests, il est important que les chercheurs augmentent la difficulté afin qu’un plus petit pourcentage d’individus soit capable d’obtenir un score parfait ou proche.

Cela permettra aux chercheurs d’acquérir une compréhension précise de la moyenne et de la dispersion des données.

Cela permettra également aux chercheurs de classer les scores des individus, car moins d’individus sont susceptibles de recevoir le même score.