ما هو تأثير السقف؟ (شرح ومثال)

في البحث، يحدث تأثير السقف عندما يكون هناك حد أعلى للاستبيان أو الاستبيان، وتسجل نسبة عالية من المستجيبين درجات قريبة من هذا الحد الأعلى.

وعكس ذلك يعرف بالتأثير الأرضي .

يمكن أن يسبب تأثير السقف مشاكل مختلفة، بما في ذلك:

• وهذا يجعل من الصعب الحصول على قياس دقيق للنزعة المركزية .
• وهذا يجعل من الصعب الحصول على قياس دقيق للتشتت.
• ولذلك يصعب تصنيف الأفراد حسب درجاتهم.
• وهذا يجعل من الصعب مقارنة الوسائل بين مجموعتين.

يقدم هذا البرنامج التعليمي عدة أمثلة لتأثيرات السقف، وتفاصيل حول سبب كونها مشكلة، وطرق تجنبها.

أمثلة على تأثير السقف

توضح الأمثلة التالية السيناريوهات التي يمكن أن تحدث فيها تأثيرات السقف في البحث.

مثال 1: استبيان الدخل.

لنفترض أن الباحثين يريدون فهم توزيع دخل الأسرة في حي معين، وبالتالي إنشاء استبيان لتقديمه لكل أسرة. وبما أنهم يريدون تجنب التحيز لعدم الاستجابة ، فقد قرروا أن يسألوا الأسر “ما هي فئة الدخل التي تنتمي إليها” ويكسبون الشريحة الأعلى 120 ألف دولار أو أكثر .

في هذه الحالة، حتى لو كانت الأسر تكسب أكثر من 120 ألف دولار سنويًا (على سبيل المثال، لنفترض أن البعض يكسب 150 ألف دولار، أو 180 ألف دولار، أو 250 ألف دولار أو أكثر)، فسيتم تجميعها ببساطة في مجموعة 120 ألف دولار أو أكثر . إذا كان هناك العديد من الأسر التي تكسب أكثر من 120 ألف دولار، فلن يكون لدى الباحثين أي فكرة، ومن المرجح أن يقللوا من متوسط دخل الأسرة الحقيقي في الحي.

مثال 2: دراسة استقصائية عن استهلاك الكحول

لنفترض أن الباحثين يريدون فهم عادات الشرب لدى الطلاب في حرم جامعي معين. قرروا إرسال استبيان قصير عبر البريد الإلكتروني إلى كل طالب يسألهم عن عدد المشروبات التي يستهلكونها في الأسبوع. ولتجنب الانحياز لعدم الاستجابة ، فإنهم يصنعون الفئة الأعلى ، 10 مشروبات أو أكثر .

في هذه الحالة، قد يستهلك العديد من الطلاب في الواقع ما يزيد عن 10 مشروبات أسبوعيًا، ولكن أعلى فئة يمكنهم الاختيار من بينها هي 10 مشروبات أو أكثر . وهذا يخلق سقفًا مصطنعًا ومن المحتمل أن تقع نسبة عالية من المشاركين ضمن هذه الفئة.

مثال 3: امتحان سهل

لنفترض أن أحد المعلمين أجرى اختبار الذكاء على مقياس من 1 إلى 50. دون أن يدرك ذلك، فإنه يجعل الاختبار سهلاً بعض الشيء وتحصل نسبة كبيرة من الفصل على درجة كاملة تبلغ 50 أو تقريبًا.

ولهذا السبب، سيكون من الصعب عليها ترتيب درجات الطلاب بأي ترتيب، ولن تكون قادرة على التمييز بين الطلاب الذين كان من الممكن أن يحصلوا على درجات أعلى في اختبار أكثر صعوبة.

المشاكل الناجمة عن آثار السقف

تسبب تأثيرات السقف مشاكل مختلفة، بما في ذلك:

1. من الصعب الحصول على قياس دقيق للنزعة المركزية.

إذا سجلت نسبة كبيرة من المشاركين أعلى قيمة ممكنة أو بالقرب منها في اختبار أو اختبار أو استطلاع، فسيكون من الصعب الحصول على قياس دقيق لما ينبغي أن تكون عليه الدرجة “المتوسطة”.

2. من الصعب الحصول على قياس دقيق للتشتت.

وبالمثل، إذا سجل العديد من المستجيبين درجات قريبة من أعلى قيمة ممكنة في اختبار أو استطلاع، فإن هذا سيعطي الانطباع بأن هناك تشتتًا أقل مما هو عليه في الواقع، لأنه ليس من الممكن للمستجيبين الحصول على نتائج عالية بشكل غير طبيعي.

3. من الصعب تصنيف الأفراد حسب درجاتهم.

إذا حصل عدة أفراد على الدرجة الكاملة في الامتحان، يصبح من المستحيل تصنيفهم بأي شكل من الأشكال لأن العديد منهم حصلوا على نفس الدرجة.

4. من الصعب التمييز بين مجموعتين.

لنفترض أن أحد الباحثين يريد معرفة ما إذا كانت طريقتان مختلفتان للدراسة تؤديان إلى متوسط درجات مختلفة في الامتحان. إذا كان الاختبار سهلاً للغاية، فإن معظم الطلاب في كل مجموعة سيحصلون على درجات قريبة من الحد الأقصى الممكن للقيمة، مما يجعل من المستحيل مقارنة متوسط درجات الاختبار بين كل مجموعة لتحديد ما إذا كان أسلوب الدراسة قد أحدث فرقًا. اختلاف.

كيفية منع آثار السقف

هناك طريقتان شائعتان لمنع تأثيرات السقف:

1. في الدراسات الاستقصائية والاستبيانات، احرص على عدم الكشف عن هويتك ولا تضع سقفًا مصطنعًا للإجابات.

على سبيل المثال، في استبيان دخل الأسرة، يجب على الباحثين طمأنة المستجيبين بأن إجاباتهم ستكون مجهولة تماما والسماح للمستجيبين بالإشارة إلى دخلهم الفعلي بدلا من تحديده بين قوسين.

سيؤدي هذا إلى زيادة احتمالية قيام المستجيبين بتقديم دخلهم الحقيقي نظرًا لأن إجابتهم ستكون مجهولة المصدر، وسيسمح للباحثين بفهم التوزيع الحقيقي للدخل دون إخفاء الدخل المرتفع للغاية عن الردود.

2. زيادة صعوبة الامتحانات أو الاختبارات.

بالنسبة للامتحانات والاختبارات، من المهم للباحثين زيادة الصعوبة حتى تتمكن نسبة أقل من الأفراد من تحقيق درجة مثالية أو قريبة من المثالية.

وهذا سيسمح للباحثين بالحصول على فهم دقيق لمتوسط البيانات وتشتتها.

سيسمح هذا أيضًا للباحثين بترتيب درجات الأفراد، حيث من المرجح أن يحصل عدد أقل من الأفراد على نفس النتيجة.