천장효과란? (설명 및 예)

연구에서 천장 효과는 설문 조사나 설문지에 상한선이 있고 높은 비율의 응답자가 해당 상한선에 가까운 점수를 받을 때 발생합니다.

이와 반대되는 현상을 지면 효과 라고 합니다.

천장 효과는 다음과 같은 다양한 문제를 일으킬 수 있습니다.

• 이로 인해 중심 경향을 정확하게 측정 하기가 어렵습니다.
• 이로 인해 정확한 분산 측정이 어려워집니다.
• 따라서 점수에 따라 개인을 분류하는 것은 어렵습니다.
• 이로 인해 두 그룹 간의 평균을 비교하기가 어렵습니다.

이 튜토리얼에서는 천장 효과의 몇 가지 예, 문제가 되는 이유에 대한 세부 정보 및 이를 방지하는 방법을 제공합니다.

천장 효과의 예

다음 예는 연구에서 천장 효과가 발생할 수 있는 시나리오를 보여줍니다.

예시 1: 소득 설문지.

연구자가 특정 지역의 가계 소득 분포를 이해하고 이에 따라 각 가구에 제공할 설문지를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 무응답 편향을 피하기 위해 가구에 “어떤 소득 계층에 속하는지” 묻고 가장 높은 계층을 $120,000 이상 으로 설정하기로 결정했습니다.

이 경우, 가구의 연간 소득이 $120,000를 훨씬 초과하더라도(예를 들어 일부 소득이 $150,000, $180,000, $250,000 이상이라고 가정), 그들은 단순히 $ 120,000 그룹에 포함됩니다. $120,000를 훨씬 넘는 소득을 올리는 가구가 많다면 연구자들은 전혀 알 수 없으며 해당 지역의 실제 평균 가구 소득을 과소평가할 가능성이 높습니다.

사례 2: 음주량 조사

연구자가 특정 캠퍼스에 있는 학생들의 음주 습관을 이해하고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 각 학생에게 일주일에 몇 잔의 음료수를 소비하는지 묻는 간단한 설문조사를 이메일로 보내기로 결정했습니다. 무응답 편향을 피하기 위해 가장 높은 카테고리 인 10잔 이상의 음료를 만듭니다.

이 경우 많은 학생들이 실제로 일주일에 10잔이 넘는 음료를 마실 수 있지만, 그들이 선택할 수 있는 가장 높은 범주는 10잔 이상 입니다. 이로 인해 인위적인 천장이 생성되며 높은 비율의 응답자가 이 범주에 속할 가능성이 높습니다.

예시 3: 쉬운 시험

교사가 1부터 50까지 측정된 IQ 테스트를 한다고 가정해 보겠습니다. 교사는 자신도 모르게 테스트를 너무 쉽게 만들어 학급의 상당수가 50점 또는 거의 만점을 받습니다.

이러한 이유로 그녀는 어떤 순서로든 학생들의 점수를 매기는 것이 어려울 것이며 더 어려운 시험에서 어떤 학생이 더 높은 점수를 받았는지 구별할 수 없을 것입니다.

천장 효과로 인한 문제

천장 효과는 다음과 같은 다양한 문제를 야기합니다.

1. 중심경향을 정확하게 측정하는 것이 어렵다.

대다수의 응답자가 시험, 퀴즈 또는 설문조사에서 가능한 최고점 또는 그에 가까운 점수를 얻은 경우 “평균” 점수가 얼마인지에 대한 정확한 측정값을 얻는 것이 어려워집니다.

2. 정확한 분산 측정이 어렵습니다.

마찬가지로 많은 응답자가 테스트나 설문조사에서 가능한 가장 높은 값에 가까운 점수를 얻은 경우 응답자가 비정상적으로 높은 결과를 얻을 수 없기 때문에 실제보다 분산이 덜하다는 인상을 받게 됩니다.

3. 점수에 따라 개인의 순위를 매기는 것은 어렵습니다.

여러 사람이 시험에서 만점을 얻은 경우, 여러 사람이 같은 점수를 얻었으므로 어떤 식으로든 순위를 매기는 것이 불가능해집니다.

4. 두 그룹을 구별하는 것은 어렵습니다.

연구자가 두 가지 서로 다른 학습 방법으로 인해 평균 시험 점수가 달라지는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 시험이 너무 쉬우면 각 그룹의 대부분의 학생들이 가능한 최대값에 가까운 점수를 받게 되므로 학습 방법에 차이가 있는지 확인하기 위해 각 그룹 간의 평균 시험 점수를 비교할 수 없습니다. 차이점.

천장 효과를 방지하는 방법

천장 효과를 방지하는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다.

1. 설문조사 및 설문조사에서는 익명성을 보장하고 응답에 인위적인 상한선을 설정하지 않습니다.

예를 들어, 가계 소득 설문지에서 연구자는 응답자의 응답이 완전히 익명으로 처리될 것이며 응답자가 괄호 안에 실제 소득을 선택하는 대신 실제 소득을 표시할 수 있도록 보장해야 합니다.

이렇게 하면 응답자의 응답이 익명으로 처리되므로 응답자가 실제 소득을 제공할 가능성이 높아지고 연구자는 응답에서 극도로 높은 소득을 숨기지 않고도 실제 소득 분포를 이해할 수 있습니다.

2. 시험이나 테스트의 난이도를 높입니다.

시험과 테스트의 경우, 더 적은 비율의 개인이 완벽하거나 거의 만점에 가까운 점수를 얻을 수 있도록 연구자가 난이도를 높이는 것이 중요합니다.

이를 통해 연구자는 데이터의 평균과 분산을 정확하게 이해할 수 있습니다.

또한 동일한 점수를 받는 개인이 더 적기 때문에 연구자는 개인의 점수 순위를 매길 수도 있습니다.