地面効果とは何ですか? (説明と例)

研究では、アンケートやアンケートに下限があり、回答者の高い割合がその下限に近いスコアを獲得した場合に、フロア効果(「ベースメント効果」と呼ばれることもあります) が発生します。これの逆は、シーリング効果として知られています。

地面効果は、次のようなさまざまな問題を引き起こす可能性があります。

• このため、 中心傾向の正確な測定値を取得することが困難になります。
• このため、分散を正確に測定することが困難になります。
• したがって、スコアに基づいて個人を分類することは困難です。
• これにより、2 つのグループ間の平均を比較することが困難になります。

このチュートリアルでは、グランド バランスの例をいくつか示し、それらが問題となる理由の詳細と、それらを回避する方法を示します。

地面効果の例

次の例は、研究においてフロア効果が発生する可能性があるシナリオを示しています。

例 1: 収入に関するアンケート。

研究者が特定の地域の世帯収入の分布を把握し、各世帯に与えるアンケートを作成したいとします。 無回答バイアスを避けたいため、彼らは世帯に「どの所得階層に属しているか」を尋ね、最も低い階層を 30,000 ドル以下に設定することにしました。

この場合、世帯の年収が 30,000 ドル未満であっても、 30,000 ドル以下のグループに分類されます。多くの世帯がこのグループに該当し、多くの世帯の収入がこの金額よりはるかに少ない場合、研究者は世帯収入の分布を明確に把握できなくなります。

例 2: 難しい IQ テスト

1 年生の教師が生徒たちに、実際には大人向けに設計された IQ テストを課したとします。試験が彼らにとって難しすぎるという理由だけで、すべての学生が可能な限り最低のスコア、またはそれに近いスコアを取得する可能性が高くなります。

このため、教師が生徒のスコアをどのような順序でもランク付けすることは困難であり、生徒間の IQ スコアの実際の分布を明確に把握することはできません。

地面の影響によって引き起こされる問題

地面の影響は、次のようなさまざまな問題を引き起こします。

1. 中心傾向を正確に測定することは困難です。

回答者の大部分が試験、クイズ、アンケートで最低値またはそれに近いスコアを獲得した場合、「平均」スコアを正確に測定することが困難になります。

2. 分散を正確に測定することは困難です。

同様に、多くの回答者が試験やアンケートで可能な限り最低値に近いスコアを獲得した場合、実際よりもばらつきが少ないという印象を与えます。

3. スコアに基づいて個人をランク付けすることは困難です。

複数の人が試験で可能な限り最低のスコアを取得した場合、何人かが同じスコアを取得しているため、いかなる方法でもランク付けすることは不可能になります。

4. 2 つのグループを区別するのは困難です。

教授が、2 つの異なる勉強法が試験の平均点の違いにつながるかどうかを知りたいと考えているとします。試験が難しすぎる場合、各グループのほとんどの生徒の得点が最低値近くになるため、各グループ間で試験の平均点を比較して、学習手法に違いがあるかどうかを判断することができなくなります。

グラウンドエフェクトを防ぐ方法

地面の影響を防ぐ一般的な方法は 2 つあります。

1. 調査やアンケートでは、匿名性を確保し、回答に対して人為的な閾値を設定しないでください。

たとえば、世帯収入のアンケートでは、研究者は回答が完全に匿名であり、回答者が括弧内で収入を選択する代わりに実際の収入を示すことができることを回答者に安心させる必要があります。

これにより、回答者は匿名で回答できるため、本当の収入を提供する可能性が高まり、研究者は極端に低い収入が回答から隠蔽されることなく、本当の収入分布を把握できるようになります。

2. 試験やテストの難易度を下げて、回答者がより幅広いスコアを取得できるようにします。

試験やテストの場合、研究者にとって、より少ない割合の人が完璧またはほぼ完璧なスコアを達成できるように難易度を上げることが重要です。

これにより、研究者はデータの平均と分散を正確に理解できるようになります。これにより、同じスコアを受け取る個人が少なくなる可能性が高いため、研究者は個人のスコアをランク付けすることもできます。