El " efecto techo " es un tipo de efecto de atenuación de escala; [1] el otro efecto de atenuación de escala es el " efecto suelo ". El efecto techo se observa cuando una variable independiente ya no tiene efecto sobre una variable dependiente , o el nivel por encima del cual la varianza en una variable independiente ya no es medible. [2] La aplicación específica varía ligeramente al diferenciar entre dos áreas de uso para este término: farmacológico o estadístico. Un ejemplo de uso en la primera área, un efecto techo en el tratamiento, es el alivio del dolor por algunos tipos de medicamentos analgésicos , que no tienen más efecto sobre el dolor por encima de un nivel de dosis particular (ver también: efecto techo en farmacología ). Un ejemplo de uso en la segunda área, un efecto techo en la recopilación de datos, es una encuesta que agrupa a todos los encuestados en categorías de ingresos, sin distinguir los ingresos de los encuestados por encima del nivel más alto medido en el instrumento de encuesta. El nivel máximo de ingresos que se puede informar crea un "techo" que da como resultado una inexactitud de la medición, ya que el rango de la variable dependiente no incluye los valores reales por encima de ese punto. El efecto techo puede ocurrir en cualquier momento cuando una medida involucra un rango establecido en el cual una distribución normal predice múltiples puntuaciones iguales o superiores al valor máximo de la variable dependiente.
Un efecto techo en la recopilación de datos, cuando la varianza de una variable dependiente no se mide ni se estima por encima de un cierto nivel, es un problema práctico que se encuentra con frecuencia en la recopilación de datos en muchas disciplinas científicas. Este efecto suele ser el resultado de las limitaciones de los instrumentos de recopilación de datos. Cuando se produce un efecto techo en la recopilación de datos, se produce una acumulación de puntuaciones en el nivel superior informado por un instrumento. [3]
El sesgo de respuesta ocurre comúnmente en la investigación sobre temas que pueden tener bases éticas o que generalmente se perciben como de connotaciones negativas. [4] Los participantes pueden no responder adecuadamente a una medida en función de si creen que la respuesta precisa se percibe negativamente. Una encuesta de población sobre variables de estilo de vida que influyen en los resultados de salud podría incluir una pregunta sobre los hábitos de fumar. Para protegerse contra la posibilidad de que un encuestado que es un fumador empedernido se niegue a dar una respuesta precisa sobre el tabaquismo, el nivel más alto de tabaquismo sobre el que se pregunte en el instrumento de la encuesta podría ser "dos paquetes al día o más". Esto da como resultado un efecto techo en el sentido de que las personas que fuman tres paquetes o más al día no se distinguen de las personas que fuman exactamente dos paquetes. De manera similar, una encuesta de población sobre los ingresos podría tener un nivel de respuesta más alto de "$100.000 por año o más", en lugar de incluir rangos de ingresos más altos, ya que los encuestados podrían negarse a responder si las preguntas de la encuesta identifican sus ingresos de manera demasiado específica. Esto también produce un efecto techo, que no distingue a las personas que tienen un ingreso de $500.000 por año o más de aquellas cuyo ingreso es exactamente de $100.000 por año. El papel del sesgo de respuesta en la generación de efectos techo se ve claramente a través del ejemplo de los encuestados que creen que la respuesta deseable es el valor máximo declarable, lo que da como resultado una agrupación de puntos de datos. La prevención del sesgo de respuesta intentada, en el caso de la encuesta sobre el hábito de fumar, conduce a efectos techo a través del diseño básico de la medida.
El rango de datos que puede ser recopilado por un instrumento en particular puede estar restringido por límites inherentes en el diseño del instrumento. A menudo, el diseño de un instrumento en particular implica compensaciones entre efectos de techo y efectos de suelo . Si una variable dependiente medida en una escala nominal no tiene categorías de respuesta que cubran apropiadamente el extremo superior de la distribución de la muestra, la respuesta de valor máximo tendrá que incluir todos los valores por encima del extremo de la escala. Esto dará como resultado un efecto de techo debido a la agrupación de los encuestados en la única categoría máxima, lo que impide una representación precisa de la desviación más allá de ese punto. Este problema ocurre en muchos tipos de encuestas que utilizan respuestas de tipo corchete predeterminadas. Cuando muchos sujetos tienen puntuaciones en una variable en el límite superior de lo que informa un instrumento, el análisis de datos proporciona información inexacta porque alguna variación real en los datos no se refleja en las puntuaciones obtenidas de ese instrumento. [5]
Se dice que hay un efecto techo cuando una gran proporción de sujetos de un estudio obtienen puntuaciones máximas en la variable observada. Esto hace imposible la discriminación entre sujetos que se encuentran en el extremo superior de la escala. Por ejemplo, un examen puede dar como resultado, digamos, que el 50% de los estudiantes obtenga una puntuación del 100%. Si bien un examen de este tipo puede servir como una prueba de umbral útil, no permite clasificar a los que obtienen mejores resultados. Por esta razón, el examen de los resultados de las pruebas para detectar un posible efecto techo y, a la inversa, el efecto suelo, suele incorporarse en la validación de instrumentos como los que se utilizan para medir la calidad de vida. [6]
En tal caso, el efecto techo impide que el instrumento registre una medición o estimación superior a un límite no relacionado con el fenómeno observado, sino más bien relacionado con el diseño del instrumento. Un ejemplo burdo sería medir la altura de los árboles con una regla de sólo 20 metros de longitud, si es evidente, sobre la base de otras pruebas, que hay árboles mucho más altos que 20 metros. El uso de la regla de 20 metros como único medio para medir los árboles impondría un techo a la recopilación de datos sobre la altura de los árboles. Tanto los efectos techo como los efectos suelo limitan el rango de datos informados por el instrumento, lo que reduce la variabilidad en los datos recopilados. La variabilidad limitada en los datos recopilados sobre una variable puede reducir el poder de las estadísticas sobre las correlaciones entre esa variable y otra variable.
En los distintos países que utilizan los exámenes de admisión como elemento principal o importante para determinar la idoneidad para estudiar en la universidad, los datos recopilados se refieren a los distintos niveles de rendimiento de los solicitantes en los exámenes. Cuando un examen de admisión a la universidad tiene una puntuación máxima posible que se puede obtener sin un rendimiento perfecto en el contenido de los ítems del examen, la escala de puntuación del examen tiene un efecto techo. Además, si el contenido de los ítems del examen es fácil para muchos de los examinados, el examen puede no reflejar las diferencias reales en el rendimiento (como se detectaría con otros instrumentos) entre los examinados que se encuentran en el extremo superior del rango de rendimiento del examen. Los exámenes de matemáticas utilizados para el ingreso a la universidad en los Estados Unidos y exámenes similares utilizados para el ingreso a la universidad en Gran Bretaña ilustran ambos fenómenos.
En psicología cognitiva , los procesos mentales como la resolución de problemas y la memorización se estudian experimentalmente mediante el uso de definiciones operacionales que permiten mediciones claras. Una medición de interés común es el tiempo que se tarda en responder a un estímulo dado. Al estudiar esta variable, un techo puede ser el número más bajo posible (la menor cantidad de milisegundos hasta una respuesta), en lugar del valor más alto, como es la interpretación habitual de "techo". En los estudios de tiempo de respuesta, puede parecer que se ha producido un techo en las mediciones debido a una aparente agrupación en torno a una cantidad mínima de tiempo (como el tiempo más rápido registrado en un experimento). [7] Sin embargo, esta agrupación podría representar en realidad un límite fisiológico natural del tiempo de respuesta, en lugar de un artefacto de la sensibilidad del cronómetro (que, por supuesto, sería un efecto techo). Un estudio estadístico adicional y el juicio científico pueden resolver si las observaciones se deben a un techo o son la verdad del asunto.
Algunos autores [ ¿quiénes? ] que estudian la educación de los superdotados escriben acerca de los efectos techo en las pruebas de CI que tienen consecuencias negativas para los individuos. Esos autores a veces afirman que esos techos producen una subestimación sistemática del CI de las personas intelectualmente superdotadas . En este caso, es necesario distinguir cuidadosamente dos formas diferentes en que se utiliza el término "techo" en los escritos sobre pruebas de CI.
Los límites máximos de los subtests de CI se imponen por sus rangos de preguntas progresivamente más difíciles. Un test de CI con un amplio rango de preguntas progresivamente más difíciles tendrá un límite máximo más alto que uno con un rango estrecho y pocos ítems difíciles. Los efectos de límite máximo resultan en una incapacidad, primero, para distinguir entre los superdotados (ya sean moderadamente superdotados, profundamente superdotados, etc.), y segundo, resultan en la clasificación errónea de algunas personas superdotadas como superiores a la media, pero no superdotadas.
Supongamos que una prueba de CI tiene tres subpruebas: vocabulario, aritmética y analogías con imágenes. Las puntuaciones de cada una de las subpruebas se normalizan (véase puntuación estándar ) y luego se suman para producir una puntuación de CI compuesta. Ahora supongamos que Joe obtiene la puntuación máxima de 20 en la prueba de aritmética, pero obtiene 10 de 20 en las pruebas de vocabulario y analogías. ¿Es justo decir que la puntuación total de Joe de 20+10+10, o 40, representa su capacidad total? La respuesta es no, porque Joe logró la puntuación máxima posible de 20 en la prueba de aritmética. Si la prueba de aritmética hubiera incluido elementos adicionales más difíciles, Joe podría haber obtenido 30 puntos en esa subprueba, produciendo una puntuación "real" de 30+10+10 o 50. Compare el desempeño de Joe con el de Jim, que obtuvo 15+15+15 = 45, sin encontrarse con ningún techo de subprueba. En la formulación original de la prueba, Jim obtuvo mejores resultados que Joe (45 frente a 40), mientras que en realidad Joe debería haber obtenido una puntuación de inteligencia "total" más alta que Jim (puntuación de 50 para Joe frente a 45 para Jim) utilizando una prueba reformulada que incluye elementos aritméticos más difíciles.
Los escritos sobre la educación de los superdotados plantean dos razones para suponer que algunos puntajes de CI son subestimaciones de la inteligencia del sujeto sometido a prueba:
Los efectos techo en la medición comprometen la verdad y la comprensión científica a través de una serie de aberraciones estadísticas relacionadas.
En primer lugar, los techos perjudican la capacidad de los investigadores para determinar la tendencia central de los datos. Cuando un efecto techo se relaciona con datos recopilados sobre una variable dependiente, el hecho de no reconocer ese efecto techo puede "llevar a la conclusión errónea de que la variable independiente no tiene efecto". [3] Por razones matemáticas que van más allá del alcance de este artículo (véase análisis de varianza ), esta varianza inhibida reduce la sensibilidad de los experimentos científicos diseñados para determinar si la media de un grupo es significativamente diferente de la media de otro grupo. Por ejemplo, un tratamiento administrado a un grupo puede producir un efecto, pero el efecto puede escapar a la detección porque la media del grupo tratado no parecerá lo suficientemente diferente de la media del grupo no tratado.
Por lo tanto, "los efectos techo son un complejo de cuestiones y evitarlos es una cuestión de evaluación cuidadosa de una serie de cuestiones". [3]
Debido a que los efectos techo impiden la interpretación precisa de los datos, es importante intentar evitar que se produzcan o utilizar la presencia de los efectos para ajustar el instrumento y los procedimientos que se utilizaron. Los investigadores pueden tratar de evitar que se produzcan efectos techo utilizando una serie de métodos. El primero de los cuales es la elección de una medida previamente validada mediante la revisión de investigaciones anteriores. Si no existen medidas validadas, se pueden realizar pruebas piloto utilizando los métodos propuestos. Las pruebas piloto, o la realización de un experimento piloto , implican un ensayo a pequeña escala de instrumentos y procedimientos antes del experimento real, lo que permite reconocer que se deben realizar ajustes para la recopilación de datos más eficiente y precisa. Si los investigadores están utilizando un diseño que no está validado previamente, se puede utilizar una combinación de encuestas, que incluyan la propuesta original y otra respaldada por la literatura anterior, para evaluar la presencia de efectos techo. [9] Si alguna investigación, especialmente el estudio piloto, muestra un efecto techo, se deben realizar esfuerzos para ajustar el instrumento de modo que se pueda mitigar el efecto y se pueda realizar una investigación informativa. [2]
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