Cos'è l'effetto suolo? (spiegazione ed esempio)

Nella ricerca, un effetto pavimento (a volte chiamato “effetto seminterrato”) si verifica quando è presente un limite inferiore in un sondaggio o in un questionario e un’alta percentuale di intervistati ottiene un punteggio vicino a tale limite inferiore. L’opposto di questo è noto come effetto soffitto .

L’effetto suolo può causare vari problemi, tra cui:

• Ciò rende difficile ottenere una misura accurata della tendenza centrale .
• Ciò rende difficile ottenere una misurazione accurata della dispersione.
• È quindi difficile classificare gli individui in base al loro punteggio.
• Ciò rende difficile confrontare le medie tra due gruppi.

Questo tutorial fornisce diversi esempi di bilanciamento del terreno, dettagli sul motivo per cui rappresentano un problema e modi per evitarli.

Esempi di effetto suolo

Gli esempi seguenti illustrano scenari in cui possono verificarsi effetti floor nella ricerca.

Esempio 1: un questionario sul reddito.

Supponiamo che i ricercatori vogliano comprendere la distribuzione del reddito familiare in un particolare quartiere e quindi creare un questionario da somministrare a ciascuna famiglia. Poiché vogliono evitare errori dovuti alla mancata risposta , decidono di chiedere alle famiglie “in quale fascia di reddito si trovano” e fissano la fascia più bassa a $ 30.000 o meno .

In questo caso, anche se le famiglie guadagnano ben meno di 30.000 dollari all’anno, verranno raggruppate nel gruppo dei 30.000 dollari o meno . Se molte famiglie rientrano in questo gruppo e se molte famiglie guadagnano molto meno di tale importo, i ricercatori non avranno un quadro chiaro della distribuzione del reddito familiare.

Esempio 2: un test del QI difficile

Supponiamo che un insegnante di prima elementare dia ai suoi studenti un test del QI che in realtà è progettato per gli adulti. È più che probabile che ogni studente ottenga il punteggio più basso possibile o si avvicini ad esso semplicemente perché l’esame è troppo difficile per lui.

Per questo motivo, l’insegnante avrà difficoltà a classificare i punteggi degli studenti in qualsiasi ordine e non sarà in grado di farsi un’idea chiara dell’effettiva distribuzione dei punteggi del QI tra gli studenti.

Problemi causati dagli effetti suolo

Gli effetti del suolo causano vari problemi, tra cui:

1. È difficile ottenere una misura accurata della tendenza centrale.

Se un’ampia percentuale di intervistati ottiene un punteggio pari o vicino al valore più basso possibile in un esame, quiz o sondaggio, diventerà difficile ottenere una misura accurata di quale dovrebbe essere il punteggio “medio”.

2. È difficile ottenere una misurazione accurata della dispersione.

Allo stesso modo, se molti intervistati ottengono un punteggio vicino al valore più basso possibile in un esame o in un sondaggio, ciò darà l’impressione che ci sia meno dispersione di quanto non sia in realtà.

3. È difficile classificare gli individui in base al loro punteggio.

Se più individui ottengono il punteggio più basso possibile in un esame, diventa impossibile classificarli in alcun modo poiché molti di loro hanno ottenuto lo stesso punteggio.

4. È difficile distinguere due gruppi.

Supponiamo che un professore voglia sapere se due diverse tecniche di studio portano a voti medi diversi agli esami. Se l’esame è troppo difficile, la maggior parte degli studenti di ciascun gruppo otterrà un punteggio vicino al valore più basso possibile, rendendo impossibile confrontare i punteggi medi degli esami tra ciascun gruppo per determinare se la tecnica di studio fa la differenza.

Come prevenire gli effetti suolo

Esistono due modi comuni per prevenire gli effetti del suolo:

1. Nei sondaggi e nei questionari, garantire l’anonimato e non fissare soglie artificiali per le risposte.

Ad esempio, in un questionario sul reddito familiare, i ricercatori dovrebbero rassicurare gli intervistati che le loro risposte saranno completamente anonime e consentire agli intervistati di indicare il loro reddito effettivo invece di selezionarlo tra parentesi.

Ciò aumenterà la probabilità che gli intervistati forniscano il loro reddito reale poiché la loro risposta sarà anonima e consentirà ai ricercatori di comprendere la reale distribuzione del reddito senza che i redditi estremamente bassi vengano nascosti dalle risposte.

2. Rendere gli esami o i test meno difficili in modo che gli intervistati possano ottenere una più ampia varietà di punteggi.

Per gli esami e i test, è importante che i ricercatori aumentino la difficoltà in modo che una percentuale minore di individui sia in grado di ottenere un punteggio perfetto o quasi perfetto.

Ciò consentirà ai ricercatori di acquisire una comprensione precisa della media e della dispersione dei dati. Ciò consente inoltre ai ricercatori di classificare i punteggi dei singoli individui, poiché è probabile che meno individui ricevano lo stesso punteggio.