データ収集における天井効果とは、従属変数の分散があるレベル以上では測定または推定されないというもので、多くの科学分野でデータ収集においてよく遭遇する実際的な問題である。 このような効果は、多くの場合、データ収集機器の制約の結果として生じる。 4906>
Response Bias constraintsEdit
Response Biasは、倫理的根拠を持ちうる問題や、一般的にネガティブな意味合いを持つものとして認識されている問題に関する研究でよく発生するものである。 参加者は、正確な回答が否定的に捉えられると考えるかどうかに基づいて、測定に適切に回答しないことがある。 健康状態に影響を与えるライフスタイルの変数に関する人口調査には、喫煙習慣に関する質問が含まれるかもしれません。 ヘビースモーカーの回答者が喫煙に関する正確な回答を拒否する可能性に備えて、調査票の中で尋ねられる喫煙の最高レベルは「1日2箱以上」であるかもしれません。 その結果、1日に3箱以上吸う人は、ちょうど2箱吸う人と区別がつかないという天井効果が生じます。 同様に、所得に関する人口調査でも、回答レベルの最高値を「年間10万ドル以上」とし、それ以上の所得範囲を含めることはしないかもしれません。なぜなら、調査の質問で所得をあまりに具体的に特定すると、回答者がまったく回答しなくなる可能性があるからです。 この場合も、年収50万ドル以上の人と年収10万ドルちょうどの人を区別することができず、シーリング効果が生じてしまう。 回答バイアスが天井効果を引き起こすことは、調査回答者が望ましい回答を報告可能な最大値であると信じ、データポイントの集積を引き起こす例からも明らかです。
機器の範囲に関する制約編集
特定の機器によって収集できるデータの範囲は、機器の設計における固有の制限によって制約されることがある。 多くの場合、特定の装置の設計には、上限効果と下限効果の間のトレードオフが含まれます。 名目尺度で測定される従属変数が、サンプルの分布の上端を適切にカバーする回答カテゴリーを持たない場合、最大値の回答は尺度の上限を超えるすべての値を含まなければならなくなります。 これは、回答者が単一の最大カテゴリーにグループ化されることによる天井効果をもたらし、その点を超える偏差の正確な表現を妨げます。 この問題は、あらかじめ決められたブラケット形式の回答を使用する多くの種類の調査で発生します。 4906>
天井効果は、調査対象者の多くが観察された変数の最大スコアを持っている場合に起こると言われている。 これによって、上位に位置する被験者間の差別が不可能になります。 例えば、ある試験問題で、例えば50%の生徒が100%の得点を取るようになることがあります。 このようなペーパーは、閾値テストとしては有用かもしれないが、上位者の順位付けはできない。 このような場合、天井効果により、測定器は、観察される現象に関係なく、むしろ測定器の設計に関係するある限界よりも高い測定値または推定値を表記することができなくなります。 例えば、20mよりずっと高い木があることが他の証拠から明らかな場合に、20mしかない定規で木の高さを測定するようなものです。 20メートルの定規を唯一の測定手段として使用すると、樹木の高さに関するデータを収集することができなくなる。 天井効果と床効果の両方が、測定器が報告するデータの範囲を制限し、収集されたデータのばらつきを減少させる。 4906>
College admission testsEdit
大学進学のための資格を決定する主な要素または重要な要素として入学試験を使用するさまざまな国で、集められたデータは試験で受験者の成績レベルの違いに関連する。 大学入学共通テストに、テスト内容を完璧にこなさなければ到達できない最高得点がある場合、テストの採点基準には天井効果がある。 さらに、テストの内容が多くの受験者にとって簡単な場合、テストは、テストの成績範囲の高い方の受験者間の実際の成績の差（他の測定器で検出されるような）を反映しないことがあります。 4906>
認知心理学編集部
認知心理学では、問題解決や暗記などの精神的プロセスを、明確な測定を可能にする運用上の定義を使用して実験的に研究する。 よくある興味ある測定は、与えられた刺激に反応するのにかかる時間である。 この変数の研究では、「天井」の通常の解釈である最高値ではなく、可能な限り低い数値（反応までの最少ミリ秒）を天井とする場合がある。 反応時間の研究では、ある最小限の時間（実験で記録された最速の時間など）の周りに見かけ上集まっているために、測定にシーリングが発生したように見えることがあります。 しかし、この集積は、ストップウォッチの感度のアーチファクト（もちろん天井効果であろう）ではなく、実際には反応時間の自然な生理学的限界を表している可能性がある。
Validity of instrument constraintsEdit
IQ testing Edit
英才教育に関する著者の中には、IQテストにおける天井効果が個人に対して悪影響を与えていると書いている人もいる。 それらの著者は、そのような天井が知的才能のある人々のIQの体系的な過小評価を生み出すと主張することがあります。 この場合、「天井」という用語がIQテストに関する著作で使用されている2つの異なる方法を注意深く区別する必要がある。
IQテスト（12～13歳）では、同じ個人でもある程度得点が異なることがある。 (IQスコア表のデータおよび生徒の仮名は、Kaufman 2009に引用されているKABC-II規範化研究の記述から引用しています。) 生徒 KABC-II WISC-III WJ-> Pupil KABC-II WISC-III Pupil アッシャー 90 95 111 ブリアンナ 125 110 105 Colin 100 93 101 の順となります。 Danica 116 127 118 Elpha 93 105 93 フリッツ 106 105 Georgi 95 100 90 Hector 112 113 イメルダ の場合
104 96 97 Jose 101 99 86 Keoku 81 78 75 Leo 116 124 102 IQ サブテストは徐々に難しい項目の範囲で上限を課している。 徐々に難しくなる問題の範囲が広いIQテストは、範囲が狭く難しい項目が少ないテストよりも高い天井を持つことになる。
あるIQテストに語彙、算数、絵の類推の3つの下位試験があるとする。 それぞれの下位検査の得点は正規化され（標準得点参照）、その後合計されて総合IQスコアが作られます。 ここで、ジョーが算数のテストで最高点の20点を取ったが、語彙と類推のテストでは20点中10点を取ったとします。 20+10+10、つまり40点がジョーの総合的な能力を表していると言っていいのでしょうか？ 答えはノーです。なぜなら、ジョーは算数のテストで最大限の20点を獲得したからです。 もし，算数のテストにもっと難しい問題が含まれていたら，ジョーはその小テストで30点を取って，30+10+10の50点が「本当の」得点になっていたかもしれません． この点数を、小テストの天井がなく、15+15+15=45点を取ったジムと比較してみましょう。 しかし、より難しい算数項目を含む再定式化されたテストでは、ジョーがジムより高い「総合」知能指数を得るはずでした（ジョーが50点で、ジムが45点）。
英才教育に関する論文では、IQスコアが受験者の知能を過小評価していると仮定する2つの理由が挙げられています：
- 彼らは才能のない人よりもすべての下位テストをよく行う傾向がある。
Statistical analysisEdit
Ceiling effects on measurement is compromised scientific truth and understanding through a number of related statistical aberrations.
First, ceilings impair the ability of investigators to determine the central tendency of the data.
1). 天井効果が従属変数について集められたデータに関係する場合、その天井効果を認識できないと、「独立変数には効果がないという誤った結論に至る」可能性がある。 この記事の範囲外の数学的理由（分散分析を参照）により、この抑制された分散は、あるグループの平均が他のグループの平均と有意に異なるかどうかを決定するために設計された科学実験の感度を低下させる。 例えば、あるグループに与えられた治療が効果を生むかもしれないが、治療されたグループの平均が治療されていないグループの平均と十分に異なって見えないため、その効果は検出されないかもしれない」
このように「天井効果は複合的な問題であり、その回避はさまざまな問題を慎重に評価する問題である。”
PreventionEdit
天井効果はデータの正確な解釈を妨げるので、効果の発生を防ごうとするか、効果の存在を利用して使用した器具や手順を調整することが重要である。 研究者は、いくつかの方法を用いて、天井効果の発生を防ごうとすることができます。 その第一は、過去の研究をレビューすることによって、以前に検証された尺度を選択することである。 検証済みの尺度が存在しない場合は、提案された方法を用いてパイロットテストを実施することができる。 パイロットテスト、またはパイロット実験の実施では、実際の実験に先立ち、機器や手順を小規模に試行し、最も効率的で正確なデータ収集のために調整を行うべきことを認識することができる。 研究者が過去に検証されていない調査計画を使用する場合、天井効果の存在を評価するために、当初提案された調査と過去の文献で支持された調査を組み合わせて使用することができる。 研究、特にパイロット研究で天井効果が見られた場合、その効果を軽減し、有益な研究を実施できるよう、調査票を調整する努力が必要である
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