Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Efecto techo (estadística)

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 vari...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

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 deja de tener efecto sobre una variable dependiente , o el nivel por encima del cual la varianza en una variable independiente deja de ser medible. [ 2 ] La aplicación específica varía ligeramente al diferenciar entre dos áreas de uso de este término: farmacológica o estadística. Un ejemplo de uso en la primera área, un efecto techo en el tratamiento, es el alivio del dolor mediante ciertos tipos de analgésicos, que no tienen más efecto sobre el dolor por encima de un nivel de dosis determinado (véase 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 la encuesta. El nivel máximo de ingresos que se puede informar crea un «techo» que da lugar a una inexactitud en la medición, ya que el rango de la variable dependiente no incluye los valores reales por encima de ese punto. El efecto techo puede producirse siempre que una medida implique un rango fijo en el que una distribución normal predice múltiples puntuaciones iguales o superiores al valor máximo de la variable dependiente.

Recopilación de datos

El efecto techo en la recopilación de datos, que se produce cuando la varianza de una variable dependiente no se mide ni se estima por encima de cierto nivel, es un problema práctico frecuente en la recopilación de datos en diversas disciplinas científicas. Este efecto suele ser consecuencia de las limitaciones de los instrumentos de recopilación de datos. Cuando se produce un efecto techo, se observa una concentración de puntuaciones en el nivel superior registrado por el instrumento. [ 3 ]

Restricciones del sesgo de respuesta

El sesgo de respuesta ocurre comúnmente en investigaciones sobre temas que pueden tener fundamentos éticos o que generalmente se perciben como de connotaciones negativas. [ 4 ] Los participantes pueden no responder a una medida de manera apropiada según si creen que la respuesta precisa se considera negativa. Una encuesta poblacional sobre variables de estilo de vida que influyen en los resultados de salud podría incluir una pregunta sobre hábitos de tabaquismo. Para evitar la posibilidad de que un encuestado fumador empedernido se niegue a dar una respuesta precisa sobre el tabaquismo, el nivel más alto de tabaquismo preguntado en el instrumento de la encuesta podría ser "dos paquetes al día o más". Esto produce un efecto techo, ya 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 poblacional sobre 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 genera un efecto techo, sin distinguir entre las personas con ingresos de 500 000 dólares anuales o más y aquellas con ingresos de 100 000 dólares anuales. El papel del sesgo de respuesta en la aparición de efectos techo se observa claramente en el ejemplo de los encuestados que creen que la respuesta deseable es el valor máximo que se puede reportar, lo que provoca una agrupación de los datos. El intento de prevenir el sesgo de respuesta, en el caso de la encuesta sobre hábitos de tabaquismo, genera efectos techo debido al diseño básico de la medición.

Limitaciones del rango de instrumentos

El rango de datos que puede recopilar un instrumento en particular puede verse limitado por las restricciones inherentes a su diseño. A menudo, el diseño de un instrumento implica un equilibrio entre los efectos de techo y los efectos de suelo . Si una variable dependiente medida en una escala nominal no tiene categorías de respuesta que cubran adecuadamente el extremo superior de la distribución de la muestra, la respuesta de valor máximo deberá incluir todos los valores por encima del extremo de la escala. Esto dará lugar a un efecto de techo debido a la agrupación de los encuestados en una única categoría máxima, lo que impide una representación precisa de la desviación más allá de ese punto. Este problema se presenta en varios tipos de encuestas que utilizan respuestas predeterminadas de tipo corchete. Cuando varios sujetos obtienen puntuaciones en una variable en el límite superior de lo que informa un instrumento, el análisis de datos proporciona información inexacta porque parte de la variación real en los datos no se refleja en las puntuaciones obtenidas con dicho instrumento. [ 5 ]

Se dice que existe un efecto techo cuando una alta proporción de sujetos en un estudio obtienen puntuaciones máximas en la variable observada. Esto imposibilita la discriminación entre los sujetos que se encuentran en el extremo superior de la escala. Por ejemplo, un examen puede dar como resultado que, digamos, el 50 % de los estudiantes obtengan una puntuación del 100 %. Si bien dicho examen puede servir como una prueba de umbral útil, no permite clasificar a los estudiantes con mejor desempeño. Por esta razón, el análisis de los resultados de las pruebas para detectar un posible efecto techo, y el efecto suelo inverso, suele estar incorporado en la validación de instrumentos como los utilizados 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 que no está relacionado con el fenómeno observado, sino con el diseño del instrumento. Un ejemplo sencillo sería medir la altura de los árboles con una regla de tan solo 20 metros, si, según otras evidencias, existen árboles mucho más altos. Utilizar la regla de 20 metros como único método de medición limitaría la recopilación de datos sobre la altura de los árboles. Tanto el efecto techo como el efecto suelo limitan el rango de datos que registra el instrumento, reduciendo la variabilidad de los datos recopilados. Una variabilidad limitada en los datos recopilados sobre una variable puede reducir la potencia estadística de las correlaciones entre dicha variable y otra.

exámenes de admisión universitaria

En los distintos países que utilizan las pruebas de admisión como elemento principal o importante para determinar la elegibilidad para los estudios universitarios, los datos recopilados reflejan los diferentes niveles de rendimiento de los aspirantes. Cuando una prueba de admisión universitaria tiene una puntuación máxima que se puede alcanzar sin un rendimiento perfecto en el contenido de los ítems, la escala de puntuación de la prueba presenta un efecto techo. Además, si el contenido de los ítems de la prueba resulta fácil para muchos examinados, es posible que la prueba no refleje las diferencias reales de rendimiento (como se detectaría con otros instrumentos) entre los examinados con un rendimiento superior. Las pruebas de matemáticas utilizadas para la admisión universitaria en Estados Unidos y pruebas similares utilizadas para la admisión universitaria en Gran Bretaña ilustran ambos fenómenos.

psicología cognitiva

En psicología cognitiva , los procesos mentales como la resolución de problemas y la memorización se estudian experimentalmente mediante definiciones operacionales que permiten mediciones precisas. Una medida común de interés es el tiempo de respuesta a un estímulo dado. Al estudiar esta variable, un límite superior puede ser el valor mínimo posible (el menor número de milisegundos para una respuesta), en lugar del valor máximo, como suele interpretarse. En los estudios de tiempo de respuesta, puede parecer que se ha producido un límite superior en las mediciones debido a una aparente agrupación alrededor de un tiempo mínimo (como el tiempo más rápido registrado en un experimento). [ 7 ] Sin embargo, esta agrupación podría representar un límite fisiológico natural del tiempo de respuesta, en lugar de un artefacto de la sensibilidad del cronómetro (lo que, por supuesto, constituiría un efecto techo). Un estudio estadístico más profundo y un juicio científico pueden determinar si las observaciones se deben a un límite superior o si reflejan la realidad.

Validez de las restricciones del instrumento

pruebas de CI

Algunos autores sobre educación de superdotados escriben acerca de los efectos de techo en las pruebas de CI y sus consecuencias negativas para los individuos. Estos autores a veces afirman que dichos efectos producen una subestimación sistemática del CI de las personas intelectualmente superdotadas . En este caso, es necesario distinguir cuidadosamente dos maneras diferentes en que se utiliza el término "techo" en los escritos sobre pruebas de CI.

El límite superior de las subpruebas de CI viene determinado por la variedad de ítems de dificultad creciente. Una prueba de CI con una amplia gama de preguntas de dificultad progresiva tendrá un límite superior más alto que una con una gama reducida y pocos ítems difíciles. El efecto techo dificulta, en primer lugar, la distinción entre las personas superdotadas (ya sean moderadamente superdotadas, superdotadas en profundidad, etc.) y, en segundo lugar, lleva a clasificar erróneamente a algunas personas superdotadas como superiores a la media, pero no como superdotadas.

Supongamos que una prueba de CI tiene tres subpruebas: vocabulario, aritmética y analogías con imágenes. Las puntuaciones de cada subprueba 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 correcto decir que la puntuación total de Joe de 20+10+10, o 40, representa su capacidad total? La respuesta es no, porque Joe obtuvo la puntuación máxima posible de 20 en la prueba de aritmética. Si la prueba de aritmética hubiera incluido ítems 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, quien obtuvo 15+15+15 = 45, sin alcanzar ningún límite en las subpruebas. 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 (50 puntos para Joe frente a 45 para Jim) utilizando una prueba reformulada que incluye ítems aritméticos más difíciles.

Los escritos sobre la educación de superdotados plantean dos razones para suponer que algunas puntuaciones de CI subestiman la inteligencia de quien realiza la prueba:

  1. Suelen obtener mejores resultados en todas las subpruebas que las personas menos talentosas;
  2. Suelen obtener mejores resultados en algunas subpruebas que en otras, lo que aumenta la variabilidad entre subpruebas y la probabilidad de que se alcance un límite superior.

Análisis estadístico

Los efectos de saturación en las mediciones comprometen la verdad y la comprensión científicas a través de una serie de aberraciones estadísticas relacionadas.

En primer lugar, los efectos de techo dificultan la capacidad de los investigadores para determinar la tendencia central de los datos. Cuando un efecto de techo se relaciona con datos recopilados sobre una variable dependiente, no reconocer dicho efecto puede llevar a la conclusión errónea de que la variable independiente no tiene efecto. [ 3 ] Por razones matemáticas que escapan al 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 aplicado a un grupo puede producir un efecto, pero este puede pasar desapercibido porque la media del grupo tratado no parecerá lo suficientemente diferente de la media del grupo no tratado.

Así pues, "los efectos de techo son un conjunto complejo de cuestiones y su evitación requiere una evaluación cuidadosa de diversos aspectos". [ 3 ]

Prevención

Dado que los efectos de techo impiden una interpretación precisa de los datos, es importante intentar prevenirlos o utilizar su presencia para ajustar el instrumento y los procedimientos empleados. Los investigadores pueden intentar prevenir los efectos de techo mediante diversos métodos. El primero consiste en elegir una medida previamente validada revisando investigaciones anteriores. Si no existen medidas validadas, se puede realizar una prueba piloto utilizando los métodos propuestos. La prueba piloto, o la realización de un experimento piloto , implica una prueba a pequeña escala de instrumentos y procedimientos antes del experimento real, lo que permite identificar la necesidad de realizar ajustes para una recopilación de datos más eficiente y precisa. Si los investigadores utilizan un diseño no validado previamente, se puede emplear una combinación de encuestas, incluyendo la propuesta originalmente y otra respaldada por la literatura previa, para evaluar la presencia de efectos de techo. [ 9 ] Si alguna investigación, especialmente el estudio piloto, muestra un efecto de techo, se deben realizar esfuerzos para ajustar el instrumento de manera que se pueda mitigar el efecto y se pueda llevar a cabo una investigación informativa. [ 2 ]

Véase también

Notas

  1. ↑ Vogt, W. (2005). Efecto de atenuación de escala - Métodos de investigación SAGE . doi : 10.4135/9781412983907 . ISBN 978-0-7619-8854-0Consultado el 22 de octubre de 2020 .
  2. 1 2 «Efecto techo». Enciclopedia del diseño de investigación . Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. 2010. doi : 10.4135/9781412961288.n44 . ISBN 978-1-4129-6127-1.
  3. 1 2 3 Cramer y Howitt 2005 , pág. 21
  4. ↑ Randall, DM; Fernandes, MF (1991). "El sesgo de deseabilidad social en la investigación ética". Journal of Business Ethics . 10 (11): 805– 817. doi : 10.1007/BF00383696 . S2CID 189901264 . 
  5. ↑ Vogt 2005 , pág. 40
  6. ↑ Po 1998 , pág. 20
  7. ↑ Dykiert, Dominika; Der, Geoff; Starr, John M.; Deary, Ian J. (11 de octubre de 2012). " Diferencias de edad en la variabilidad intraindividual en el tiempo de reacción simple y de elección: revisión sistemática y metaanálisis" . PLOS ONE . 7 (10) e45759. Bibcode : 2012PLoSO...745759D . doi : 10.1371/journal.pone.0045759 . PMC 3469552. PMID 23071524 .  
  8. ↑ Kaufman 2009 , págs. 151–153
  9. ↑ J., Privitera, Gregory (27 de enero de 2016). Métodos de investigación para las ciencias del comportamiento (Segunda edición). Los Ángeles. ISBN  978-1-5063-2657-3OCLC 915250239​​ {{cite book}}: CS1 maint: falta el editor de la ubicación ( enlace ) CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )

Bibliografía

  • Cramer, Duncan; Howitt, Dennis Laurence (2005). The SAGE Dictionary of Statistics: A Practical Resource for Students in the Social Sciences (Tercera  ed.). SAGE. p.  21 (entrada "efecto techo"). ISBN 978-0-7619-4138-5.
  • Kaufman, Alan S. (2009). Introducción a las pruebas de CI . Nueva York: Springer Publishing. págs. 151–153 . ISBN  978-0-8261-0629-2.
  • Po, Alain Li Wan (1998). Diccionario de Medicina Basada en la Evidencia . Radcliffe Publishing. pág.  20. ISBN 978-1-85775-305-9.
  • Vogt, W. Paul (2005). Diccionario de estadística y metodología: una guía no técnica para las ciencias sociales (tercera  ed.). SAGE. pág. 40 (entrada "efecto techo") . ISBN  978-0-7619-8855-7.

Lecturas adicionales

  • «Efecto techo», Enciclopedia del diseño de investigación , 2010, doi : 10.4135/9781412961288.n44 , ISBN 978-1-4129-6127-1