Що таке ефект стелі? (пояснення та приклад)

У дослідженнях ефект верхньої межі виникає, коли існує верхня межа в опитуванні чи анкеті, і високий відсоток респондентів оцінюється близько до цієї верхньої межі.

Протилежне цьому відоме як ефект землі .

Ефект стелі 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 ефектів стелі, детально описано, чому вони є проблемою, і способи їх уникнення.

Приклади ефекту стелі

Наведені нижче приклади ілюструють сценарії, коли під час дослідження можуть виникати ефекти обмеження.

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 зробити найвищу групу 120 000 доларів або більше .

У цьому випадку, навіть якщо домогосподарства заробляють значно більше 120 000 доларів США на рік (наприклад, припустімо, що деякі заробляють 150 000, 180 000, 250 000 доларів або більше), їх просто об’єднають у групу 120 000 доларів або більше . Якщо є багато домогосподарств, які заробляють значно більше ніж 120 000 доларів США, дослідники не матимуть жодного уявлення, і вони, ймовірно, недооцінять справжній середній дохід родини в цьому районі.

Приклад 2: Опитування щодо споживання алкоголю

Припустімо, що дослідники хочуть зрозуміти звички студентів до вживання алкоголю в певному кампусі. Вони вирішили надіслати кожному студенту електронною поштою коротке опитування із запитанням, скільки напоїв вони вживають на тиждень. Щоб уникнути упередженості через відсутність відповіді , вони роблять найвищу категорію , 10 або більше напоїв .

У цьому випадку багато студентів можуть фактично вживати більше 10 напоїв на тиждень, але найвища категорія, з якої вони можуть вибрати, це 10 напоїв або більше . Це створює штучну стелю, і ймовірно, що високий відсоток респондентів потрапляє до цієї категорії.

Приклад 3: легкий іспит

Припустімо, що вчитель дає тест IQ, оцінений за шкалою від 1 до 50. Не усвідомлюючи цього, вона робить тест надто легким, і великий відсоток класу отримує ідеальний бал 50 або майже.

З цієї причини їй буде важко ранжувати бали студентів у будь-якому порядку, і вона не зможе розрізнити, які студенти могли б отримати навіть вищі бали на складнішому іспиті.

Проблеми, спричинені впливом стелі

Ефекти стелі викликають різні проблеми, зокрема:

1. Важко отримати точну міру центральної тенденції.

Якщо великий відсоток респондентів на іспиті, вікторині чи опитуванні набирає або наближається до найвищого можливого значення, буде важко точно визначити, яким повинен бути «середній» бал.

2. Важко отримати точне вимірювання дисперсії.

Подібним чином, якщо багато респондентів отримують оцінки, близькі до найвищого можливого значення в тесті чи опитуванні, це створить враження, що дисперсія менша, ніж є насправді, оскільки респонденти не можуть отримати аномально високі результати.

3. Важко ранжувати людей за їхніми балами.

Якщо кілька осіб отримують ідеальний бал на іспиті, їх неможливо будь-яким чином оцінити, оскільки кілька з них отримали однаковий бал.

4. Важко розрізнити дві групи.

Припустімо, дослідник хоче знати, чи призводять дві різні методики навчання до різних середніх балів за іспит. Якщо іспит буде надто легким, більшість студентів у кожній групі отримають оцінки, близькі до максимально можливого значення, що унеможливить порівняння середніх балів за іспит між кожною групою, щоб визначити, чи вплинула методика навчання. різниця.

Як запобігти впливу стелі

Є два поширених способи запобігти ефекту стелі:

1. В опитуваннях і анкетах гарантуйте анонімність і не встановлюйте штучну стелю 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 підвищить 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 високі доходи.

2. Підвищити складність іспитів або заліків.

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 дозволить дослідникам ранжувати бали окремих осіб, оскільки менша кількість людей, ймовірно, отримає той самий бал.