天井効果とは何ですか？ (説明と例)

研究では、調査やアンケートに上限があり、回答者の高い割合がその上限に近いスコアを獲得した場合にシーリング効果が発生します。

これの逆は、地面効果として知られています。

天井効果は、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、天井効果のいくつかの例、それが問題となる理由の詳細、および天井効果を回避する方法を示します。

天井効果の例

次の例は、研究で天井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、最も高い階層を12万ドル以上とすることにした。

この場合、世帯の年間収入が 120,000 ドルをはるかに超えていたとしても (たとえば、150,000 ドル、180,000 ドル、250,000 ドル以上の収入がある世帯があるとします)、それらは単に120,000ドル以上のグループに分類されます。 12万ドルをはるかに超える収入を得ている世帯が多数あるとしても、研究者には見当がつかず、近隣の本当の平均世帯収入を過小評価する可能性が高い。

例2：飲酒量に関する調査

研究者が特定のキャンパスの学生の飲酒習慣を理解したいと考えているとします。彼らは、各生徒に週に何杯の飲み物を摂取するかを尋ねる簡単なアンケートを電子メールで送信することにしました。 無回答バイアスを避けるため、最高カテゴリーの10 杯以上のドリンクを作ります。

この場合、多くの学生は実際に週に 10 杯をはるかに超える飲み物を消費する可能性がありますが、選択できる最高のカテゴリは10 杯以上です。これにより人為的な上限が形成され、高い割合の回答者がこのカテゴリに分類される可能性があります。

例 3: 簡単な試験

教師が 1 から 50 のスケールで測定される IQ テストを行うとします。教師は、それに気づかずにテストを少し簡単にしすぎて、クラスの大部分が 50 点またはほぼ満点のスコアを取得します。

このため、生徒の得点を任意の順序でランク付けすることは難しく、より難しい試験でどの生徒がさらに高い得点を獲得できたのかを区別することもできなくなります。

天井効果による問題

天井効果は、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、またはアンケートで最高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、多くの回答者がテストやアンケートで最高値に近いスコアを獲得した場合、回答者が異常に高い結果を得る可能性はないため、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。

複数の人が試験で満点を獲得した場合、そのうちの何人かが同じスコアを獲得しているため、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。

研究者が、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。試験が簡単すぎる場合、各グループのほとんどの生徒が可能な最大値に近い得点を獲得するため、各グループ間で試験の平均点を比較して、学習手法が違いを生んだかどうかを判断することができなくなります。違い。

天井効果を防ぐ方法

天井効果を防ぐ一般的な方法は 2 つあります。

1. アンケートやアンケートでは匿名性を保証し、回答数に人為的な上限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、研究者は極端に高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上げる。

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、同じスコアを取得する個人が少なくなる可能性が高いため、研究者が個人のスコアをランク付けすることも可能になります。