सीलिंग प्रभाव क्या है? (स्पष्टीकरण एवं उदाहरण)

शोध में, सीलिंग प्रभाव तब होता है जब किसी सर्वेक्षण या प्रश्नावली पर ऊपरी सीमा होती है और उत्तरदाताओं का उच्च प्रतिशत उस ऊपरी सीमा के करीब होता है।

इसके विपरीत को जमीनी प्रभाव के रूप में जाना जाता है।

सीलिंग प्रभाव विभिन्न समस्याओं का कारण बन सकता है, जिनमें शामिल हैं:

• इससे केंद्रीय प्रवृत्ति का सटीक माप प्राप्त करना कठिन हो जाता है।
• इससे फैलाव का सटीक माप प्राप्त करना कठिन हो जाता है।
• इसलिए व्यक्तियों को उनके स्कोर के अनुसार वर्गीकृत करना कठिन है।
• इससे दो समूहों के बीच साधनों की तुलना करना कठिन हो जाता है।

यह ट्यूटोरियल सीलिंग प्रभावों के कई उदाहरण, वे एक समस्या क्यों हैं, इसका विवरण और उनसे बचने के तरीके प्रदान करता है।

छत प्रभाव उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण उन परिदृश्यों को दर्शाते हैं जहां अनुसंधान में सीलिंग प्रभाव हो सकते हैं।

उदाहरण 1: एक आय प्रश्नावली।

मान लीजिए कि शोधकर्ता किसी विशेष पड़ोस में घरेलू आय के वितरण को समझना चाहते हैं और इसलिए प्रत्येक घर को देने के लिए एक प्रश्नावली बनाते हैं। चूँकि वे गैर-प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह से बचना चाहते हैं, इसलिए वे परिवारों से यह पूछने का निर्णय लेते हैं कि “वे किस आय वर्ग में हैं” और उच्चतम वर्ग को $120,000 या अधिक बनाते हैं।

इस मामले में, भले ही परिवार प्रति वर्ष $120,000 से अधिक कमाते हों (उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि कुछ लोग $150,000, $180,000, $250,000 या अधिक कमाते हैं), उन्हें आसानी से 120,000 डॉलर या अधिक समूह में डाल दिया जाएगा। यदि ऐसे कई घर हैं जो $120,000 से अधिक कमाते हैं, तो शोधकर्ताओं को कोई अंदाज़ा नहीं होगा, और वे संभवतः पड़ोस में वास्तविक औसत घरेलू आय को कम आंकेंगे।

उदाहरण 2: शराब की खपत पर एक सर्वेक्षण

मान लीजिए कि शोधकर्ता किसी विशेष परिसर में छात्रों की शराब पीने की आदतों को समझना चाहते हैं। वे प्रत्येक छात्र को एक संक्षिप्त सर्वेक्षण ईमेल करने का निर्णय लेते हैं जिसमें पूछा जाता है कि वे प्रति सप्ताह कितने पेय का सेवन करते हैं। गैर-प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह से बचने के लिए, वे उच्चतम श्रेणी , 10 या अधिक पेय बनाते हैं।

इस मामले में, कई छात्र वास्तव में प्रति सप्ताह 10 से अधिक पेय का सेवन कर सकते हैं, लेकिन वे जिस उच्चतम श्रेणी को चुन सकते हैं वह 10 पेय या अधिक है। यह एक कृत्रिम सीमा बनाता है और संभावना है कि उत्तरदाताओं का एक उच्च प्रतिशत इस श्रेणी में आता है।

उदाहरण 3: एक आसान परीक्षा

मान लीजिए कि एक शिक्षक 1 से 50 के पैमाने पर मापा गया आईक्यू परीक्षण देता है। इसे समझे बिना, वह परीक्षण को थोड़ा आसान बना देती है और कक्षा के एक बड़े प्रतिशत को 50 या लगभग का पूर्ण स्कोर मिलता है।

इस कारण से, उसके लिए छात्रों के अंकों को किसी भी क्रम में रैंक करना मुश्किल होगा और वह यह भेद नहीं कर पाएगी कि कौन से छात्र अधिक कठिन परीक्षा में और भी अधिक अंक प्राप्त कर सकते थे।

छत के प्रभाव से उत्पन्न समस्याएँ

छत के प्रभाव विभिन्न समस्याओं का कारण बनते हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. केंद्रीय प्रवृत्ति का सटीक माप प्राप्त करना कठिन है।

यदि उत्तरदाताओं का एक बड़ा प्रतिशत किसी परीक्षा, प्रश्नोत्तरी या सर्वेक्षण में उच्चतम संभव मूल्य पर या उसके आसपास स्कोर करता है, तो “औसत” स्कोर क्या होना चाहिए, इसका सटीक माप प्राप्त करना मुश्किल हो जाएगा।

2. फैलाव का सटीक माप प्राप्त करना कठिन है।

इसी तरह, यदि कई उत्तरदाता किसी परीक्षण या सर्वेक्षण में उच्चतम संभावित मूल्य के करीब स्कोर करते हैं, तो इससे यह आभास होगा कि वास्तव में जितना है उससे कम फैलाव है, क्योंकि उत्तरदाताओं के लिए असामान्य रूप से उच्च परिणाम प्राप्त करना संभव नहीं है।

3. व्यक्तियों को उनके स्कोर के अनुसार रैंक करना कठिन है।

यदि कई व्यक्तियों को एक परीक्षा में पूर्ण अंक प्राप्त होते हैं, तो उन्हें किसी भी तरह से रैंक करना असंभव हो जाता है क्योंकि उनमें से कई ने समान अंक प्राप्त किए हैं।

4. दो समूहों में अंतर करना कठिन है।

मान लीजिए कि एक शोधकर्ता जानना चाहता है कि क्या दो अलग-अलग अध्ययन तकनीकों से अलग-अलग औसत परीक्षा अंक प्राप्त होते हैं। यदि परीक्षा बहुत आसान है, तो प्रत्येक समूह के अधिकांश छात्र अधिकतम संभव मूल्य के करीब अंक प्राप्त करेंगे, जिससे यह निर्धारित करने के लिए प्रत्येक समूह के बीच औसत परीक्षा अंकों की तुलना करना असंभव हो जाएगा कि अध्ययन तकनीक में कोई अंतर आया या नहीं। अंतर।

छत के प्रभाव को कैसे रोकें

छत के प्रभाव को रोकने के दो सामान्य तरीके हैं:

1. सर्वेक्षणों और प्रश्नावली में, गुमनामी की गारंटी दें और प्रतिक्रियाओं पर कृत्रिम सीमा निर्धारित न करें।

उदाहरण के लिए, घरेलू आय प्रश्नावली में, शोधकर्ताओं को उत्तरदाताओं को आश्वस्त करना चाहिए कि उनकी प्रतिक्रियाएँ पूरी तरह से गुमनाम होंगी और उत्तरदाताओं को कोष्ठक में चयन करने के बजाय अपनी वास्तविक आय को इंगित करने की अनुमति देनी चाहिए।

इससे संभावना बढ़ जाएगी कि उत्तरदाता अपनी वास्तविक आय प्रदान करेंगे क्योंकि उनकी प्रतिक्रिया गुमनाम होगी और यह शोधकर्ताओं को प्रतिक्रियाओं से अत्यधिक उच्च आय छिपाए बिना वास्तविक आय वितरण को समझने की अनुमति देगा।

2. परीक्षा या परीक्षण की कठिनाई बढ़ाना.

परीक्षाओं और परीक्षणों के लिए, शोधकर्ताओं के लिए कठिनाई बढ़ाना महत्वपूर्ण है ताकि कुछ प्रतिशत व्यक्ति पूर्ण या लगभग पूर्ण अंक प्राप्त करने में सक्षम हो सकें।

इससे शोधकर्ताओं को डेटा के माध्य और फैलाव की सटीक समझ प्राप्त करने की अनुमति मिलेगी।

इससे शोधकर्ताओं को व्यक्तियों के स्कोर को रैंक करने की भी अनुमति मिलेगी, क्योंकि कम व्यक्तियों को समान स्कोर प्राप्त होने की संभावना है।