Що таке граунд-ефект? (пояснення та приклад)

У дослідженнях ефект дна (іноді званий «ефектом підвалу») виникає, коли в опитуванні чи анкеті є нижня межа, і високий відсоток респондентів набирає оцінки, близькі до цієї нижньої межі. Протилежність цього відома як ефект стелі .

Ефект землі може спричинити різні проблеми, зокрема:

• Це ускладнює отримання точного вимірювання центральної тенденції .
• Це ускладнює отримання точного вимірювання дисперсії.
• Тому важко класифікувати людей за їхніми балами.
• Це ускладнює порівняння середніх значень між двома групами.

У цьому підручнику наведено кілька прикладів балансу грунту, деталі того, чому вони є проблемою, і способи їх уникнення.

Приклади ефекту землі

Наведені нижче приклади ілюструють сценарії, коли під час дослідження може виникнути вплив підлоги.

Приклад 1: Анкета про доходи.

Припустімо, що дослідники хочуть зрозуміти розподіл доходів домогосподарств у певному районі, а тому створюють анкету для кожного домогосподарства. Оскільки вони хочуть уникнути упередженості через відсутність відповідей , вони вирішують запитати домогосподарства, «до якої групи доходів вони належать» і встановлюють найнижчу групу на рівні 30 000 доларів США або менше .

У цьому випадку, навіть якщо домогосподарства заробляють значно менше 30 000 доларів США на рік, вони будуть згруповані в групу з 30 000 доларів США або менше . Якщо до цієї групи потрапляє багато домогосподарств і якщо багато домогосподарств заробляють набагато менше цієї суми, то дослідники не матимуть чіткої картини розподілу доходу домогосподарства.

Приклад 2: складний тест IQ

Припустімо, що вчитель першого класу дає своїм учням тест IQ, який насправді розроблений для дорослих. Більш ніж ймовірно, що кожен студент отримає найнижчий можливий бал або близько до нього просто тому, що іспит для нього надто складний.

З цієї причини вчителю буде важко ранжувати бали учнів у будь-якому порядку, і вона не зможе отримати чітке уявлення про фактичний розподіл балів IQ серед учнів.

Проблеми, спричинені впливом землі

Наземні ефекти викликають різні проблеми, зокрема:

1. Важко отримати точну міру центральної тенденції.

Якщо великий відсоток респондентів на іспиті, вікторині чи опитуванні набирає найнижчу можливу оцінку або наближається до неї, буде важко точно визначити, якою має бути «середня» оцінка.

2. Важко отримати точне вимірювання дисперсії.

Подібним чином, якщо багато респондентів отримають майже найнижче можливе значення на іспиті чи опитуванні, це створить враження, що дисперсія менша, ніж є насправді.

3. Важко ранжувати людей за їхніми балами.

Якщо кілька осіб отримують найнижчу можливу оцінку на іспиті, їх стає неможливим будь-яким чином оцінити, оскільки кілька з них отримали однаковий бал.

4. Важко розрізнити дві групи.

Припустимо, професор хоче знати, чи призводять дві різні методи навчання до різних середніх оцінок на іспитах. Якщо іспит надто складний, більшість студентів у кожній групі отримають майже найнижче можливе значення, що унеможливлює порівняння середніх іспитових балів між кожною групою, щоб визначити, чи має значення методика навчання.

Як запобігти впливу землі

Існує два поширених способи запобігання впливу землі:

1. В опитуваннях і анкетах забезпечуйте анонімність і не встановлюйте штучних порогів для відповідей.

Наприклад, в анкеті щодо доходу домогосподарства дослідники повинні запевнити респондентів, що їхні відповіді будуть повністю анонімними , і дозволити респондентам вказати свій фактичний дохід замість того, щоб вибирати його в дужках.

Це збільшить ймовірність того, що респонденти нададуть свої справжні доходи, оскільки їхні відповіді будуть анонімними, і це дозволить дослідникам зрозуміти справжній розподіл доходів, не приховуючи у відповідях надзвичайно низькі доходи.

2. Зробіть іспити або тести менш складними, щоб респонденти могли отримувати більше балів.

Для іспитів і тестів важливо, щоб дослідники збільшували складність, щоб менший відсоток осіб міг отримати ідеальний або майже ідеальний бал.

Це дозволить дослідникам отримати точне розуміння середнього значення та дисперсії даних. Це також дозволяє дослідникам ранжувати бали окремих осіб, оскільки менша кількість людей, ймовірно, отримає той самий бал.