사회 과학 연구 방법의 SAGE 백과 사전에 따르면 …
[a] 상한 효과는 측정 값이 잠재적 인 반응에 대한 뚜렷한 상한을 보유하고 참가자의이 집중도가이 한도 또는 그 근처에있을 때 발생합니다. 스케일 감쇠는 이러한 방식으로 분산이 제한 될 때마다 발생하는 방법 론적 문제입니다. … 예를 들어, 높은 점수는 좋은 태도를 나타내고 높은 응답은 가능한 가장 긍정적 인 평가를 얻지 못하는 태도의 측정으로 상한 효과가 발생할 수 있습니다. … 천장 효과 문제에 대한 최상의 솔루션은 파일럿 테스트로 문제를 조기에 식별 할 수 있습니다 . 상한 효과 가 발견 되고 결과 측정 값이 작업 수행 능력 인 경우 작업이 잠재적 인 응답 범위를 늘리기가 더 어려워 질 수 있습니다. 1 [강조 추가]
있는 것으로 보인다 제비 의 조언 과 질문 ( 여기 위의 인용에서 설명한 것과 유사한 천장 효과를 보여주는 데이터를 분석 처리).
내 질문은 간단하거나 순진 할 수 있지만 실제로 데이터에 상한 효과가 있음을 어떻게 감지 합니까? 보다 구체적으로, 심리 테스트가 작성되어 상한 효과 (시력 검사에만 해당)로 이어지고 더 큰 범위의 값을 생성하도록 테스트가 수정되었다고 가정하십시오. 수정 된 테스트로 인해 생성 된 데이터에서 상한 효과가 제거되었음을 어떻게 알 수 있습니까? 데이터 세트 a에 천장 효과 가 있지만 데이터 세트 b 에 천장 효과는 없음 을 나타내는 테스트가 있습니까?
내 순진한 접근 방식은 분포 왜곡을 검사하고 기울어지지 않으면 천장 효과가 없다고 결론 내릴 것입니다. 지나치게 단순합니까?
편집하다
좀 더 구체적인 예를 추가하기 위해, 나이가 들어감에 따라 증가하지만 결국 레벨이 낮아지고 노후에 떨어지기 시작하는 잠재적 특성 x 를 측정하는 도구를 개발한다고 가정 합니다. 나는 1-14의 범위를 가진 첫 번째 버전을 만들고, 일부 파일럿을 수행하고, 그것은 천장 효과 (최대 14에서 또는 그 근처에서 많은 반응이있을 수 있음)가있는 것처럼 보입니다. 왜 그런 주장을 뒷받침하는 엄격한 방법이 있습니까?
그런 다음 측정 값을 1-20 범위로 수정하고 더 많은 데이터를 수집합니다. 트렌드가 내 예상과 더 가깝다는 것을 알지만 측정 범위가 충분히 크다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 다시 수정해야합니까? 시각적으로 괜찮은 것 같지만 의심을 확인하기 위해 테스트하는 방법이 있습니까?
이 천장 효과를 단순히 보는 것이 아니라 데이터에서 어떻게 감지 할 수 있는지 알고 싶습니다. 그래프는 이론이 아닌 실제 데이터를 나타냅니다. 계측기의 범위를 확장하면 더 나은 데이터 분산이 가능하지만 충분합니까? 어떻게 테스트 할 수 있습니까?
1 Hessling, R., Traxel, N. & Schmidt, T. (2004). 천장 효과. Michael S. Lewis-Beck, A. Bryman 및 Tim Futing Liao (Eds.), SAGE 사회 과학 연구 백과 사전 . (p. 107). 사우 전드 옥스, 캘리포니아 : Sage Publications, Inc. doi : 10.4135 / 9781412950589.n102