Apa itu efek dasar? (penjelasan & contoh)

Dalam penelitian, efek dasar (terkadang disebut “efek dasar”) terjadi ketika terdapat batas bawah pada survei atau kuesioner dan persentase skor responden yang tinggi mendekati batas bawah tersebut. Kebalikan dari hal ini dikenal sebagai efek langit-langit .

Ground effect dapat menimbulkan berbagai masalah, antara lain:

• Hal ini menyulitkan untuk memperoleh ukuran tendensi sentral yang akurat .
• Hal ini membuat sulit untuk mendapatkan pengukuran dispersi yang akurat.
• Oleh karena itu sulit untuk mengklasifikasikan individu berdasarkan skornya.
• Hal ini membuat sulit untuk membandingkan rata-rata antara dua kelompok.

Tutorial ini memberikan beberapa contoh keseimbangan tanah, rincian mengapa hal tersebut menjadi masalah, dan cara untuk menghindarinya.

Contoh Efek Tanah

Contoh berikut mengilustrasikan skenario dimana efek dasar dapat terjadi dalam penelitian.

Contoh 1: Kuesioner pendapatan.

Misalkan peneliti ingin memahami distribusi pendapatan rumah tangga di lingkungan tertentu dan oleh karena itu membuat kuesioner untuk diberikan kepada setiap rumah tangga. Karena mereka ingin menghindari bias non-respons , mereka memutuskan untuk menanyakan rumah tangga “berapa kelompok pendapatan mereka” dan menetapkan kelompok pendapatan terendah sebesar $30.000 atau kurang .

Dalam kasus ini, meskipun rumah tangga berpenghasilan di bawah $30.000 per tahun, mereka akan dikelompokkan dalam kelompok $30.000 atau kurang . Jika banyak rumah tangga yang termasuk dalam kelompok ini, dan jika banyak rumah tangga berpenghasilan jauh lebih rendah dari jumlah tersebut, maka peneliti tidak akan memiliki gambaran yang jelas mengenai distribusi pendapatan rumah tangga.

Contoh 2: Tes IQ yang Sulit

Misalkan seorang guru kelas satu memberikan tes IQ kepada siswanya yang sebenarnya dirancang untuk orang dewasa. Kemungkinan besar setiap siswa akan mendapatkan nilai serendah mungkin atau mendekatinya hanya karena ujiannya terlalu sulit bagi mereka.

Oleh karena itu, akan sulit bagi guru untuk mengurutkan nilai siswa dalam urutan apa pun dan dia tidak akan dapat memperoleh gambaran yang jelas tentang distribusi nilai IQ yang sebenarnya di antara siswa.

Masalah yang disebabkan oleh efek tanah

Efek tanah menimbulkan berbagai masalah, antara lain:

1. Sulit untuk mendapatkan ukuran tendensi sentral yang akurat.

Jika sebagian besar responden mendapat nilai pada atau mendekati nilai serendah mungkin dalam suatu ujian, kuis, atau survei, maka akan sulit untuk memperoleh ukuran yang akurat mengenai nilai “rata-rata” yang seharusnya.

2. Sulit mendapatkan pengukuran dispersi yang akurat.

Demikian pula, jika banyak responden yang mendapat nilai mendekati nilai terendah dalam suatu ujian atau survei, hal ini akan memberikan kesan bahwa sebarannya lebih kecil dari yang sebenarnya.

3. Sulit untuk mengurutkan individu berdasarkan skornya.

Jika beberapa individu memperoleh nilai serendah mungkin dalam suatu ujian, mustahil untuk menentukan peringkat mereka dengan cara apa pun karena beberapa dari mereka memperoleh nilai yang sama.

4. Sulit membedakan dua kelompok.

Misalkan seorang profesor ingin mengetahui apakah dua teknik belajar yang berbeda menghasilkan nilai rata-rata yang berbeda pada ujian. Jika ujiannya terlalu sulit, sebagian besar siswa di setiap kelompok akan mendapat nilai mendekati nilai serendah mungkin, sehingga tidak mungkin membandingkan nilai rata-rata ujian antara masing-masing kelompok untuk menentukan apakah teknik belajar menghasilkan perbedaan.

Bagaimana mencegah efek tanah

Ada dua cara umum untuk mencegah efek tanah:

1. Dalam survei dan kuesioner, pastikan anonimitas dan jangan menetapkan ambang batas yang dibuat-buat untuk memberikan tanggapan.

Misalnya, dalam kuesioner pendapatan rumah tangga, peneliti harus meyakinkan responden bahwa jawaban mereka sepenuhnya anonim dan memungkinkan responden untuk menunjukkan pendapatan aktual mereka daripada memilihnya dalam tanda kurung.

Hal ini akan meningkatkan kemungkinan bahwa responden akan memberikan pendapatan mereka yang sebenarnya karena tanggapan mereka akan bersifat anonim dan akan memungkinkan peneliti untuk memahami distribusi pendapatan yang sebenarnya tanpa menyembunyikan pendapatan yang sangat rendah dari tanggapan.

2. Mempermudah ujian atau ulangan agar responden dapat memperoleh variasi nilai yang lebih luas.

Untuk ujian dan tes, penting bagi peneliti untuk meningkatkan tingkat kesulitannya sehingga persentase individu yang mampu mencapai nilai sempurna atau mendekati sempurna lebih kecil.

Hal ini akan memungkinkan peneliti memperoleh pemahaman yang tepat tentang mean dan sebaran data. Hal ini juga memungkinkan peneliti untuk menentukan peringkat skor individu, karena lebih sedikit individu yang cenderung menerima skor yang sama.