Was ist ein deckeneffekt? (erklärung & beispiel)

In der Forschung tritt ein Deckeneffekt auf, wenn es in einer Umfrage oder einem Fragebogen eine Obergrenze gibt und ein hoher Prozentsatz der Befragten nahe dieser Obergrenze punktet.

Das Gegenteil davon wird als Bodeneffekt bezeichnet.

Ein Deckeneffekt kann verschiedene Probleme verursachen, darunter:

• Dies macht es schwierig, ein genaues Maß für die zentrale Tendenz zu erhalten.
• Dies macht es schwierig, eine genaue Messung der Dispersion zu erhalten.
• Daher ist es schwierig, Einzelpersonen nach ihrem Score zu klassifizieren.
• Dies macht es schwierig, Mittelwerte zwischen zwei Gruppen zu vergleichen.

Dieses Tutorial enthält mehrere Beispiele für Deckeneffekte, Einzelheiten dazu, warum sie ein Problem darstellen, und Möglichkeiten, sie zu vermeiden.

Beispiele für Deckeneffekte

Die folgenden Beispiele veranschaulichen Szenarien, in denen Deckeneffekte in der Forschung auftreten können.

Beispiel 1: Ein Einkommensfragebogen.

Angenommen, Forscher möchten die Verteilung des Haushaltseinkommens in einer bestimmten Nachbarschaft verstehen und erstellen daher einen Fragebogen, den sie jedem Haushalt geben. Da sie einen Non-Response-Bias vermeiden wollen, beschließen sie, die Haushalte zu fragen, „in welcher Einkommensklasse sie sich befinden“ und geben für die höchste Einkommensklasse 120.000 US-Dollar oder mehr an.

Selbst wenn Haushalte in diesem Fall weit über 120.000 US-Dollar pro Jahr verdienen (angenommen, einige verdienen beispielsweise 150.000 US-Dollar, 180.000 US-Dollar, 250.000 US-Dollar oder mehr), werden sie einfach in die Gruppe mit 120.000 US-Dollar oder mehr eingeordnet. Wenn es viele Haushalte gibt, die weit über 120.000 US-Dollar verdienen, haben die Forscher keine Ahnung und werden wahrscheinlich das tatsächliche durchschnittliche Haushaltseinkommen in der Nachbarschaft unterschätzen.

Beispiel 2: Eine Umfrage zum Alkoholkonsum

Angenommen, Forscher möchten die Trinkgewohnheiten von Studenten auf einem bestimmten Campus verstehen. Sie beschließen, jedem Schüler per E-Mail eine kurze Umfrage zu schicken, in der er gefragt wird, wie viele Getränke er pro Woche konsumiert. Um Non-Response-Bias zu vermeiden, stellen sie die höchste Kategorie her , also 10 oder mehr Getränke .

In diesem Fall konsumieren viele Studierende tatsächlich weit über 10 Getränke pro Woche, die höchste Kategorie, aus der sie wählen können, ist jedoch 10 Getränke oder mehr . Dadurch entsteht eine künstliche Obergrenze und es ist wahrscheinlich, dass ein hoher Prozentsatz der Befragten in diese Kategorie fällt.

Beispiel 3: eine einfache Prüfung

Angenommen, eine Lehrerin führt einen IQ-Test durch, der auf einer Skala von 1 bis 50 gemessen wird. Ohne es zu merken, macht sie den Test etwas zu einfach und ein großer Prozentsatz der Klasse erreicht eine perfekte Punktzahl von 50 oder fast.

Aus diesem Grund wird es für sie schwierig sein, die Ergebnisse der Schüler in irgendeiner Reihenfolge zu ordnen, und sie wird nicht in der Lage sein, zu unterscheiden, welche Schüler bei einer schwierigeren Prüfung noch bessere Ergebnisse hätten erzielen können.

Probleme durch Deckeneffekte

Deckeneffekte verursachen verschiedene Probleme, darunter:

1. Es ist schwierig, ein genaues Maß für die zentrale Tendenz zu erhalten.

Wenn ein großer Prozentsatz der Befragten bei einer Prüfung, einem Quiz oder einer Umfrage den höchstmöglichen Wert erreicht oder annähernd erreicht, wird es schwierig, ein genaues Maß für die „durchschnittliche“ Punktzahl zu erhalten.

2. Es ist schwierig, eine genaue Messung der Streuung zu erhalten.

Wenn viele Befragte bei einem Test oder einer Umfrage nahe dem höchstmöglichen Wert abschneiden, entsteht der Eindruck, dass die Streuung geringer ist als tatsächlich der Fall ist, da es für die Befragten nicht möglich ist, ungewöhnlich hohe Ergebnisse zu erzielen.

3. Es ist schwierig, Einzelpersonen nach ihrer Punktzahl einzustufen.

Wenn mehrere Personen bei einer Prüfung die perfekte Punktzahl erreichen, ist es unmöglich, sie in eine Rangfolge zu bringen, da mehrere von ihnen die gleiche Punktzahl erreicht haben.

4. Es ist schwierig, zwei Gruppen zu unterscheiden.

Angenommen, ein Forscher möchte wissen, ob zwei unterschiedliche Lerntechniken zu unterschiedlichen durchschnittlichen Prüfungsergebnissen führen. Wenn die Prüfung zu einfach ist, erzielen die meisten Schüler jeder Gruppe ein Ergebnis nahe dem maximal möglichen Wert, sodass es unmöglich ist, die durchschnittlichen Prüfungsergebnisse zwischen den einzelnen Gruppen zu vergleichen, um festzustellen, ob die Lerntechnik einen Unterschied gemacht hat. Unterschied.

So verhindern Sie Deckeneffekte

Es gibt zwei gängige Möglichkeiten, Deckeneffekte zu verhindern:

1. Gewährleisten Sie bei Umfragen und Fragebögen die Anonymität und legen Sie keine künstliche Obergrenze für die Antworten fest.

Beispielsweise sollten Forscher in einem Fragebogen zum Haushaltseinkommen den Befragten versichern, dass ihre Antworten völlig anonym sind, und den Befragten die Möglichkeit geben, ihr tatsächliches Einkommen anzugeben, anstatt es in Klammern anzugeben.

Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Befragten ihr wahres Einkommen angeben, da ihre Antwort anonym ist, und ermöglicht es den Forschern, die wahre Einkommensverteilung zu verstehen, ohne dass extrem hohe Einkommen in den Antworten verborgen bleiben.

2. Erhöhen Sie den Schwierigkeitsgrad von Prüfungen oder Tests.

Bei Prüfungen und Tests ist es für Forscher wichtig, den Schwierigkeitsgrad zu erhöhen, damit ein kleinerer Prozentsatz der Personen eine perfekte oder nahezu perfekte Punktzahl erreichen kann.

Dies wird es den Forschern ermöglichen, ein genaues Verständnis des Mittelwerts und der Streuung der Daten zu erlangen.

Dies wird es den Forschern auch ermöglichen, die Bewertungen einzelner Personen zu bewerten, da wahrscheinlich weniger Personen dieselbe Bewertung erhalten.