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看完那就理解了(天花板效应)

关注:56 发布时间:2022-05-01 07:17:05

1.天花板效应,又称上限效应,是指试题太容易,导致大部分个体得分偏高的现象。

2.天花板效应和地板效应在心理学实验中,我们经常会遇到因变量的水平趋于完美(接近量表的“天花板”)或者趋于零效应的现象。这些效应被称为尺度衰减效应(或者更通俗地说,天花板和地板效应)。当这种情况发生时,研究人员应该如何解释?

天花板效应

3.在影响指标有效性的各种因素中,天花板效应和地板效应尤为典型。这两种效应意味着反应指数的范围不够大,导致反应停留在指数尺度的顶部或底部,从而失去指数的有效性。

4.我们先来看一个天花板效应的例子。假设一个研究者想比较游泳和跑步的效果。他招募了两个肥胖的人作为实验对象,首先用平台秤称他们的体重,发现两个实验对象的体重都正好是300磅。然后,两个受试者开始了计划,一个通过跑步,一个通过游泳。几个月后,两个人又在同一个秤上称重,发现两个人都重250斤。研究人员认为,两个人都减掉了50磅,因此他们得出结论,跑步和游泳具有相同的效果。但是研究人员忽略了一个严重的问题,就是它使用的秤的量程在0 ~ 300斤之间,无法准确称量这两个人的体重。(如果使用量程足够大的秤来称重,一个受试者300磅,另一个350磅。跑步的人瘦了50斤,游泳的人瘦了100斤。)因为两个受试者的体重都达到了反应指数区间的顶端,所以各自的效果并没有真正体现出来。这是天花板效应的问题。

5.我们再来看一个地板效应的例子。假设你教一个不和谐的朋友打保龄球。你认为奖励可以提高你的家庭作业,所以每当他遇到完美的匹配时,你就给他买一杯啤酒。然而,你的朋友把所有的球都扔进了沟里。这样你就不能提供奖励,你期待他的作业水平随着练习次数的增加而降低。但是因为没有比沟里的球低一级的,所以你观察不到成绩有下降。此时你朋友的工作水平已经到了回应指数区间的底部。这就是地板效应。

6.上限效应和下限效应都阻碍因变量对自变量的准确反映,在选择反应指标时应避免。那么如何避免呢?通常的方法是通过实验设计尽量避免极端反应,然后通过测试少量初步被试来检验他们对任务操作的反应。如果受试者的反应接近指标范围的顶部或底部,则需要修改实验任务。比如在一个记忆实验中,如果记忆成绩太好,就有可能增加呈现的材料来降低作业水平。同样,如果受试者太差而不能记住东西,就有必要通过减少记忆材料和减慢呈现速度来使任务变得更容易。设计实验任务和反应指标的指导思想是使被试的反应情况分布在指标范围的中间范围。然后,当操作自变量时,可以观察到反应水平的增加或减少。谨慎的研究人员在进行可能被天花板或地板效应污染的实验之前,应该做好准备。预备实验可以帮助研究人员理解设计或实验程序中的问题。

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