Ein Deckeneffekt bei der Datenerhebung, bei dem die Varianz einer abhängigen Variable oberhalb eines bestimmten Niveaus nicht gemessen oder geschätzt wird, ist ein häufig anzutreffendes praktisches Problem bei der Datenerhebung in vielen wissenschaftlichen Disziplinen. Ein solcher Effekt ist häufig das Ergebnis von Beschränkungen der Datenerhebungsinstrumente. Wenn ein Deckeneffekt bei der Datenerhebung auftritt, kommt es zu einer Häufung von Werten auf der oberen Ebene, die von einem Instrument gemeldet werden.
AntwortverzerrungenEdit
Antwortverzerrungen treten häufig bei Forschungsarbeiten zu Themen auf, die ethische Grundlagen haben oder allgemein als negativ empfunden werden. Die Teilnehmer reagieren möglicherweise nicht angemessen auf eine Maßnahme, weil sie glauben, dass die richtige Antwort als negativ angesehen wird. Eine Bevölkerungsumfrage zu Lebensstilvariablen, die sich auf die Gesundheit auswirken, könnte eine Frage zu den Rauchgewohnheiten enthalten. Um der Möglichkeit vorzubeugen, dass ein Befragter, der starker Raucher ist, sich weigern könnte, eine genaue Antwort über das Rauchen zu geben, könnte der höchste Grad des Rauchens, nach dem im Erhebungsinstrument gefragt wird, „zwei Päckchen pro Tag oder mehr“ sein. Dies führt zu einem Deckeneffekt, da Personen, die drei Päckchen oder mehr am Tag rauchen, nicht von Personen unterschieden werden, die genau zwei Päckchen rauchen. Bei einer Bevölkerungsumfrage über das Einkommen könnte die höchste Antwortstufe „100.000 Dollar pro Jahr oder mehr“ lauten, anstatt höhere Einkommensspannen einzubeziehen, da die Befragten sich weigern könnten, überhaupt zu antworten, wenn die Umfragefragen ihr Einkommen zu spezifisch angeben. Auch dies führt zu einem Plafond-Effekt, da Personen mit einem Einkommen von 500.000 Dollar pro Jahr oder mehr nicht von Personen mit einem Einkommen von genau 100.000 Dollar pro Jahr unterschieden werden. Die Rolle der Antwortverzerrung bei der Verursachung von Deckeneffekten wird am Beispiel der Befragten deutlich, die glauben, dass die gewünschte Antwort der maximal zu berichtende Wert ist, was zu einer Häufung von Datenpunkten führt. Der Versuch, Antwortverzerrungen zu vermeiden, führt im Fall der Erhebung über die Rauchgewohnheiten zu Deckeneffekten durch das grundlegende Design der Maßnahme.
Beschränkungen des InstrumentenbereichsBearbeiten
Der Bereich der Daten, die mit einem bestimmten Instrument erfasst werden können, kann durch inhärente Grenzen im Design des Instruments eingeschränkt sein. Bei der Konzeption eines bestimmten Instruments müssen häufig Kompromisse zwischen Ober- und Untergrenzen eingegangen werden. Wenn eine abhängige Variable, die auf einer Nominalskala gemessen wird, keine Antwortkategorien hat, die das obere Ende der Verteilung der Stichprobe angemessen abdecken, muss die Antwort auf den Maximalwert alle Werte über dem Ende der Skala umfassen. Dies führt zu einem Deckeneffekt, da die Befragten in eine einzige maximale Kategorie eingeteilt werden, was eine genaue Darstellung der Abweichung über diesen Punkt hinaus verhindert. Dieses Problem tritt bei vielen Arten von Umfragen auf, bei denen Antworten in Form von Klammern vorgegeben werden. Wenn viele Probanden bei einer Variablen Werte an der Obergrenze dessen haben, was ein Instrument anzeigt, liefert die Datenanalyse ungenaue Informationen, da ein Teil der tatsächlichen Variation in den Daten nicht in den von diesem Instrument erhaltenen Werten widergespiegelt wird.
Ein Deckeneffekt tritt auf, wenn ein hoher Anteil der Probanden in einer Studie maximale Werte für die beobachtete Variable hat. Dies macht eine Unterscheidung zwischen Probanden am oberen Ende der Skala unmöglich. So kann beispielsweise eine Prüfungsarbeit dazu führen, dass 50 % der Studenten 100 % der Punkte erreichen. Eine solche Arbeit kann zwar als nützlicher Schwellentest dienen, ermöglicht aber keine Einstufung der besten Leistungen. Aus diesem Grund wird bei der Validierung von Instrumenten, die z. B. zur Messung der Lebensqualität verwendet werden, häufig auf einen möglichen Deckeneffekt und den umgekehrten Bodeneffekt geachtet.
In einem solchen Fall verhindert der Deckeneffekt, dass das Instrument einen Messwert oder eine Schätzung feststellt, der bzw. die über einen Grenzwert hinausgeht, der nicht mit dem zu beobachtenden Phänomen, sondern vielmehr mit der Konstruktion des Instruments zusammenhängt. Ein grobes Beispiel wäre die Messung der Höhe von Bäumen mit einem Lineal, das nur 20 Meter lang ist, wenn es aufgrund anderer Anhaltspunkte offensichtlich ist, dass es Bäume gibt, die viel höher als 20 Meter sind. Die Verwendung des 20-Meter-Lineals als einziges Mittel zur Messung von Bäumen würde die Erfassung von Daten über die Baumhöhe einschränken. Sowohl der Deckeneffekt als auch der Bodeneffekt schränken den Bereich der vom Instrument gemeldeten Daten ein und verringern die Variabilität der erfassten Daten. Eine begrenzte Variabilität der zu einer Variablen erfassten Daten kann die Aussagekraft von Statistiken über Korrelationen zwischen dieser und einer anderen Variablen verringern.
Zulassungstests für HochschulenBearbeiten
In den verschiedenen Ländern, die Zulassungstests als Hauptelement oder als wichtiges Element zur Bestimmung der Eignung für ein College- oder Universitätsstudium verwenden, beziehen sich die erfassten Daten auf die unterschiedlichen Leistungsniveaus der Bewerber in diesen Tests. Wenn ein Hochschulzulassungstest eine maximale Punktzahl vorsieht, die ohne perfekte Leistung bei den Testaufgaben erreicht werden kann, hat die Bewertungsskala des Tests einen Deckeneffekt. Wenn der Testinhalt für viele Testteilnehmer einfach ist, spiegelt der Test möglicherweise nicht die tatsächlichen Leistungsunterschiede zwischen den Testteilnehmern am oberen Ende des Leistungsspektrums wider (wie es bei anderen Instrumenten der Fall wäre). Mathematik-Tests für die College-Zulassung in den Vereinigten Staaten und ähnliche Tests für die Hochschulzulassung in Großbritannien veranschaulichen beide Phänomene.
Kognitive PsychologieBearbeiten
In der kognitiven Psychologie werden mentale Prozesse wie Problemlösung und Gedächtnisleistung experimentell untersucht, indem operative Definitionen verwendet werden, die klare Messungen ermöglichen. Eine häufig verwendete Messgröße ist die Zeit, die benötigt wird, um auf einen bestimmten Stimulus zu reagieren. Bei der Untersuchung dieser Variable kann eine Obergrenze die niedrigste mögliche Zahl sein (die wenigsten Millisekunden bis zu einer Reaktion) und nicht der höchste Wert, wie es die übliche Interpretation von „Obergrenze“ ist. Bei Studien zur Reaktionszeit kann es den Anschein haben, dass eine Obergrenze bei den Messungen aufgetreten ist, weil sich eine scheinbare Häufung um eine Mindestzeit (z. B. die schnellste in einem Experiment aufgezeichnete Zeit) gebildet hat. Diese Häufung könnte jedoch tatsächlich eine natürliche physiologische Grenze der Reaktionszeit darstellen und nicht ein Artefakt der Empfindlichkeit der Stoppuhr (was natürlich ein Deckeneffekt wäre). Weitere statistische Untersuchungen und ein wissenschaftliches Urteil können klären, ob die Beobachtungen auf einen Ceiling-Effekt zurückzuführen sind oder der Wahrheit entsprechen.
Gültigkeit von InstrumentenbeschränkungenBearbeiten
IQ-TestsBearbeiten
Einige Autoren über Begabtenförderung schreiben, dass Ceiling-Effekte bei IQ-Tests negative Folgen für den Einzelnen haben. Diese Autoren behaupten manchmal, dass solche Obergrenzen zu einer systematischen Unterschätzung des IQs von intellektuell begabten Menschen führen. In diesem Fall ist es notwendig, sorgfältig zwischen zwei verschiedenen Arten zu unterscheiden, wie der Begriff „Obergrenze“ in Schriften über IQ-Tests verwendet wird.
| Schüler | KABC-II | WISC-III | WJ-III |
|---|---|---|---|
| Asher | 90 | 95 | 111 |
| Brianna | 125 | 110 | 105 |
| Colin | 100 | 93 | 101 |
| Danica | 116 | 127 | 118 |
| Elpha | 93 | 105 | 93 |
| Fritz | 106 | 105 | 105 |
| Georgi | 95 | 100 | 90 |
| Hector | 112 | 113 | 103 |
| Imelda | 104 | 96 | 97 |
| Jose | 101 | 99 | 86 |
| Keoku | 81 | 78 | 75 |
| Leo | 116 | 124 | 102 |
Die Obergrenzen der IQ-Untertests werden durch die Spannweite der zunehmend schwierigeren Aufgaben festgelegt. Ein IQ-Test mit einem breiten Spektrum an zunehmend schwierigeren Fragen hat eine höhere Obergrenze als ein Test mit einem engen Spektrum und wenigen schwierigen Aufgaben. Deckeneffekte führen dazu, dass erstens nicht zwischen Hochbegabten (mäßig Begabten, Hochbegabten usw.) unterschieden werden kann und zweitens einige Hochbegabte fälschlicherweise als überdurchschnittlich, aber nicht hochbegabt eingestuft werden.
Angenommen, ein IQ-Test hat drei Untertests: Wortschatz, Rechnen und Bildanalogien. Die Ergebnisse der einzelnen Untertests werden normalisiert (siehe Standardwert) und dann addiert, um einen zusammengesetzten IQ-Wert zu erhalten. Nehmen wir nun an, dass Joe im Rechentest die maximale Punktzahl von 20 erreicht, im Wortschatz- und Analogietest aber nur 10 von 20 Punkten. Kann man dann sagen, dass Joes Gesamtpunktzahl von 20+10+10, also 40, seine Gesamtfähigkeit widerspiegelt? Die Antwort lautet nein, denn Joe hat im Rechentest die maximal mögliche Punktzahl von 20 erreicht. Hätte der Rechentest zusätzliche, schwierigere Aufgaben enthalten, hätte Joe vielleicht 30 Punkte in diesem Untertest erreicht, was eine „wahre“ Punktzahl von 30+10+10 oder 50 ergeben hätte. Vergleichen Sie Joes Leistung mit der von Jim, der 15+15+15 = 45 Punkte erreicht hat, ohne auf irgendwelche Obergrenzen im Untertest zu stoßen. In der ursprünglichen Testformulierung hat Jim besser abgeschnitten als Joe (45 gegenüber 40), während Joe bei einem neu formulierten Test, der schwierigere arithmetische Aufgaben enthält, eigentlich die höhere „Gesamt“-Intelligenznote als Jim hätte erreichen müssen (50 für Joe gegenüber 45 für Jim).
Schriften über Begabtenförderung nennen zwei Gründe für die Annahme, dass einige IQ-Werte die Intelligenz eines Testteilnehmers unterschätzen:
- sie neigen dazu, in allen Untertests besser abzuschneiden als weniger begabte Menschen;
- sie neigen dazu, in einigen Untertests viel besser abzuschneiden als in anderen, was die Variabilität zwischen den Untertests und die Wahrscheinlichkeit erhöht, auf eine Obergrenze zu stoßen.
Statistische AnalyseBearbeiten
Deckeneffekte bei der Messung beeinträchtigen die wissenschaftliche Wahrheit und das Verständnis durch eine Reihe damit zusammenhängender statistischer Fehler.
Erstens beeinträchtigen Deckeneffekte die Fähigkeit der Forscher, die zentrale Tendenz der Daten zu bestimmen. Wenn sich ein Ceiling-Effekt auf Daten bezieht, die für eine abhängige Variable gesammelt wurden, kann die Nichtbeachtung dieses Ceiling-Effekts „zu der falschen Schlussfolgerung führen, dass die unabhängige Variable keine Wirkung hat.“ Aus mathematischen Gründen, die den Rahmen dieses Artikels sprengen würden (siehe Varianzanalyse), verringert diese gehemmte Varianz die Empfindlichkeit wissenschaftlicher Experimente, mit denen festgestellt werden soll, ob sich der Durchschnitt einer Gruppe signifikant vom Durchschnitt einer anderen Gruppe unterscheidet. Zum Beispiel kann eine Behandlung, die einer Gruppe verabreicht wird, einen Effekt hervorrufen, aber der Effekt kann der Entdeckung entgehen, weil der Mittelwert der behandelten Gruppe sich nicht genügend vom Mittelwert der unbehandelten Gruppe unterscheidet.
Daher sind „Deckeneffekte ein komplexer Sachverhalt und ihre Vermeidung eine Frage der sorgfältigen Bewertung einer Reihe von Fragen.“
VorbeugungBearbeiten
Da Deckeneffekte eine genaue Interpretation der Daten verhindern, ist es wichtig zu versuchen, das Auftreten von Deckeneffekten zu verhindern oder das Vorhandensein von Deckeneffekten zu nutzen, um die verwendeten Instrumente und Verfahren anzupassen. Forscher können versuchen, das Auftreten von Ceiling-Effekten durch eine Reihe von Methoden zu verhindern. Die erste Methode ist die Auswahl eines zuvor validierten Maßes, indem frühere Forschungsergebnisse überprüft werden. Wenn es keine validierten Messgrößen gibt, können Pilotversuche mit den vorgeschlagenen Methoden durchgeführt werden. Pilotversuche oder die Durchführung eines Pilotexperiments beinhalten die Erprobung von Instrumenten und Verfahren in kleinem Maßstab vor dem eigentlichen Experiment, so dass erkannt werden kann, dass Anpassungen vorgenommen werden sollten, um eine möglichst effiziente und genaue Datenerhebung zu ermöglichen. Wenn Forscher ein Design verwenden, das zuvor nicht validiert wurde, kann eine Kombination von Erhebungen verwendet werden, die die ursprünglich vorgeschlagene und eine andere, die durch die bisherige Literatur unterstützt wird, einschließt, um das Vorhandensein von Deckeneffekten zu bewerten. Wenn eine Untersuchung, insbesondere die Pilotstudie, einen Ceiling-Effekt zeigt, sollten Anstrengungen unternommen werden, um das Instrument so anzupassen, dass der Effekt abgeschwächt wird und informative Untersuchungen durchgeführt werden können.