'সিলিং এফেক্ট' সংঘটিত হওয়ার জন্য কোন মানদণ্ডটি মেনে নেওয়া উচিত?

Question

সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণা পদ্ধতিগুলির এসএজ এনসাইক্লোপিডিয়া অনুসারে …

[ক] সিলিং এফেক্ট তখন দেখা যায় যখন কোনও পরিমাপের সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়ার জন্য একটি পৃথক উচ্চতর সীমা থাকে এবং অংশগ্রহণকারীদের একটি বিশাল ঘনত্ব এই সীমা বা তার কাছাকাছি অবস্থানে। স্কেল অ্যাটেন্যুয়েশন একটি পদ্ধতিগত সমস্যা যা যখনই এই পদ্ধতিতে বৈকল্পিকতা সীমাবদ্ধ থাকে তখন ঘটে। … উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি মনোভাবের সাথে একটি সিলিং প্রভাব দেখা দিতে পারে যাতে একটি উচ্চ স্কোর অনুকূল মনোভাব নির্দেশ করে এবং সর্বোচ্চ প্রতিক্রিয়া সম্ভব সবচেয়ে ইতিবাচক মূল্যায়ন ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়। … সিলিং এফেক্টগুলির সমস্যার সর্বোত্তম সমাধান হ'ল পাইলট টেস্টিং, যা সমস্যাটি প্রাথমিকভাবে সনাক্ত করতে দেয় । যদি সিলিং এর প্রভাব খুঁজে পাওয়া যায় , [এবং] ফলাফল পরিমাপটি কার্য সম্পাদন হয়, সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়ার পরিসর বাড়ানোর জন্য এই কাজটি আরও কঠিন করা যেতে পারে। ¹ [সামনে জোর দাও]

সেখানে মনে করা হয় প্রচুর এর পরামর্শ এবং প্রশ্ন ( এবং এখানে ) ডেটা যার উপরে উদ্ধৃতি বর্ণিত অনুরূপ সিলিং প্রভাব দেন বিশ্লেষণ সঙ্গে তার আচরণ।

আমার প্রশ্নটি সহজ বা নির্বোধ হতে পারে, তবে কীভাবে কেউ আবিষ্কার করতে পারেন যে সিলিং প্রভাবটি ডেটাতে উপস্থিত রয়েছে? আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলুন, একটি সাইকোমেট্রিক পরীক্ষা তৈরি হয়েছে এবং এটি সিলিং এফেক্টের দিকে পরিচালিত করে বলে সন্দেহ করা হচ্ছে (কেবলমাত্র ভিজ্যুয়াল পরীক্ষা) এবং তারপরে পরীক্ষাটি সংশোধন করে আরও বড় মানের মান তৈরি করতে পারে। কীভাবে এটি দেখানো যেতে পারে যে সংশোধিত পরীক্ষাটি তার উত্পন্ন ডেটা থেকে সিলিং প্রভাব সরিয়ে নিয়েছে? সেখানে একটি পরীক্ষা যা শো তথ্য সেট করতে সিলিং প্রভাব নেই Is একটি কিন্তু ডেটা সেট কোন সিলিং প্রভাব খ ?

আমার নির্বোধ দৃষ্টিভঙ্গি কেবলমাত্র বিতরণের স্কিউ পরীক্ষা করা হবে এবং যদি এটি স্কিউ না করা হয় তবে সিদ্ধান্ত নিন যে সিলিংয়ের কোনও প্রভাব নেই। এটা কি অতি সরল?

সম্পাদন করা

আরও দৃ concrete় উদাহরণ যুক্ত করার জন্য, বলুন যে আমি একটি উপকরণ বিকাশ করেছি যা কিছু সুপ্ত বৈশিষ্ট্য x এর পরিমাপ করে যা বয়সের সাথে বৃদ্ধি পায় তবে শেষ পর্যন্ত স্তরের স্তরে পরিণত হয় এবং বার্ধক্যে হ্রাস পেতে শুরু করে। আমি প্রথম সংস্করণটি তৈরি করি, যার বিস্তৃতি 1-14 রয়েছে, কিছু পাইলটিং করা হয় এবং এটি সিলিং এর প্রভাব হতে পারে বলে মনে হয় (সর্বাধিকের 14 বা তার কাছাকাছি একটি বিশাল সংখ্যক প্রতিক্রিয়া হতে পারে) তথ্য খুঁজছেন .কিন্তু কেন? এই দাবি সমর্থন করার কোন কঠোর পদ্ধতি আছে?

তারপরে আমি পরিমাপটি সংশোধন করে এক -20-এর ব্যাপ্তি পেতে এবং আরও ডেটা সংগ্রহ করি। আমি দেখতে পাচ্ছি যে প্রবণতাটি আমার প্রত্যাশার সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে মেলে তবে আমি কীভাবে জানি যে পরিমাপের পরিসরটি যথেষ্ট যথেষ্ট। আমার কি এটি আবার সংশোধন করা দরকার? দৃশ্যত, এটি ঠিক আছে বলে মনে হচ্ছে, তবে আমার সন্দেহগুলি নিশ্চিত করার জন্য এটি পরীক্ষা করার কোনও উপায় আছে?

আমি কীভাবে এই সিলিং প্রভাবটি কেবলমাত্র তথ্যের চেয়ে দেখার চেয়ে ডেটাতে সনাক্ত করতে পারি তা জানতে চাই। গ্রাফগুলি তাত্ত্বিক নয়, প্রকৃত ডেটা উপস্থাপন করে। উপকরণের ব্যাপ্তি আরও প্রসারিত করে একটি আরও ভাল ডেটা ছড়িয়ে দেওয়া, তবে এটি কি যথেষ্ট? আমি কীভাবে এটি পরীক্ষা করতে পারি?

---

¹ হেসলিং, আর।, ট্র্যাক্সেল, এন।, এবং শ্মিড্ট, টি। (2004)। সিলিং প্রভাব। মাইকেল এস। লুইস-বেক, এ। ব্রায়ম্যান, এবং টিম ফিউটিং লিয়াও (এড।), সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণা পদ্ধতিগুলির এসএজেজ এনসাইক্লোপিডিয়া । (পৃষ্ঠা 107)। থাউজেন্ড ওকস, সিএ: সেজ পাবলিকেশনস, ইনক। ডুই: 10.4135 / 9781412950589.n102

Comments

অগ্রগতি করতে একজনকে "সিলিং এফেক্ট" এর অপারেশনাল সংজ্ঞা দিয়ে আসতে হবে। সাধারণভাবে এটি করা সমস্যাযুক্ত হতে পারে: সর্বোপরি, প্রায় কোনও পরিমাপযোগ্য পরিমাণ বাস্তবতার সাথে কিছু মূল্যকে অতিক্রম করতে পারে না, যেমন পরীক্ষার স্কোর বা রাসায়নিক ঘনত্বের 100%, কোনও উপকরণ কী পড়তে পারে তার উপরের সীমা ইত্যাদি, সুতরাং তর্কসাপেক্ষভাবে প্রায় সমস্ত ডেটা কিছু সহজাত উপরের আবদ্ধ সাপেক্ষে। সুতরাং, যদিও "সিলিং এফেক্ট" এর উদ্দেশ্যযুক্ত অর্থটি আপনার সুন্দর উদাহরণগুলি থেকে স্বজ্ঞাতভাবে পরিষ্কার, আপনি কীভাবে আপনার ডেটা থেকে "অপসারণ" হওয়া দরকার এবং কেন তা ব্যাখ্যা করে আমাদের সাহায্য করতে পারেন ।

— হোবার

@ তবে আপনি ঠিক বলেছেন যে এই শব্দটি বিভিন্নভাবে ব্যবহৃত হয় তবে এই ক্ষেত্রে, আমি যতটা পরিমাপ করতে চাই তার সবকিছুর চেয়ে লম্বা একটি শাসক তৈরি করার কথা বলছি। পরীক্ষা তৈরি করার সময়, আপনি অবশ্যই বিভিন্ন জটিলতার পর্যাপ্ত আইটেমগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে চান যাতে কেউ 100% না পায়, অন্যথায় আপনি জানেন না যে সেই ব্যক্তির ক্ষমতা আসলে পরীক্ষার সীমা বা তার বেশি whether ডেটা থেকে কোনও কিছুই সরানোর দরকার নেই, তবে যন্ত্রটি সেন্সর করা ডেটা পয়েন্ট না পাওয়া পর্যন্ত সংশোধন করা দরকার।

— সিলিং

ধন্যবাদ. "সিলিং এফেক্ট" বলতে আপনার অর্থ কী তা এখনও নিশ্চিত নই, যদিও আপনার চিত্রের কোনওটিই সেন্সর করার কোনও প্রমাণের প্রমাণ দেয় না - কমপক্ষে কোনও পরীক্ষার মাধ্যমে প্রাপ্ত ধরণের সেন্সর সীমাবদ্ধতার সাথে নয়। প্রকৃতপক্ষে, বাম থেকে ডান প্যানেলে পরিবর্তনটি দেখতে উল্লম্ব অক্ষের এক-এক-এক ননলাইনার পুনরায় প্রকাশের মতো দেখাচ্ছে, যা ডেটাগুলির কোনও সিলিংয়ের উপর কোনও প্রভাব ফেলবে না। এটি আমাকে বিস্মিত করে তোলে যে আপনি সত্যই সম্পূর্ণ ভিন্ন কিছু সম্পর্কে উদ্বিগ্ন, যেমন রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশের অসমত্ব।

— whuber

বেশিরভাগ পয়েন্ট ওভারল্যাপ হওয়ার পরে @ হুইটার জিটার যুক্ত করা হয়েছে। যদি গ্রাফগুলি আমার প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত বলে মনে হয় না, তবে আমি কী বলছি তা স্পষ্টভাবে আমার কোনও ধারণা নেই। আমার কাছে, দেখে মনে হচ্ছে হেসলিং, ট্র্যাক্সেল এবং শমিট বর্ণিত সিলিং এফেক্ট রয়েছে তবে আপনার মন্তব্য এবং এই প্রশ্নের প্রতি আগ্রহের সম্পূর্ণ অভাবের ভিত্তিতে সম্ভবত আমি এমন একটি সমস্যা দেখছি যেখানে কিছুই নেই none আপনার পরামর্শ এবং অন্তর্দৃষ্টি যদিও ধন্যবাদ। আমি এটিকে সমর্থন করি.

— সিলিং

@ জোহান আমি দেখছি আপনার প্রশ্নের উদ্বেগের মধ্যে, আমার কাছে এটি ঘটে যে আপনার ধারণার সামান্য পরিবর্তন সম্ভবত ভাল হতে পারে। যদি না মনে করি যে আমাদের অবশিষ্টাংশগুলি অবশ্যই সাধারণত বিতরণ করা উচিত, তখন আমরা প্রতিক্রিয়ার একঘেয়ে রূপান্তর করতে চাইতে পারি যেখানে অবশিষ্টাংশগুলি বিতরণ সমকামী যেখানে প্রতিক্রিয়া কম এবং সম্ভবত প্রতিক্রিয়া বেশি যেখানে কাটা হয়। অন্য কথায়, সম্ভবত পরীক্ষাটি স্বাভাবিকতার জন্য হওয়া উচিত নয় তবে প্রতিক্রিয়াটির জন্য একটি সুসংগত আকার এবং স্কেল সন্ধান করা উচিত ।

— whuber

Answer 1

প্রথমে আমি বলতে চাই যে উভয় গ্রাফই আমার কাছে স্পষ্ট প্রমাণ সরবরাহ করে যে সিলিং এফেক্ট উপস্থিত রয়েছে। আমি কীভাবে প্রভাবটিকে পরিপূর্ণরূপে পরিবর্তনের চেয়ে পরিমাপ করার চেষ্টা করব তা পর্যবেক্ষণ করতে হবে যে পর্যবেক্ষণগুলির একটি অপ্রয়োজনীয় অংশ যতক্ষণ না উপকরণের পরিসরের উপরের সীমাটির নিকটে থাকে। সাধারণত সিলিং এফেক্টের কথা বলা সবসময়ই বিদ্যমান থাকবে কারণ পরীক্ষার পরীক্ষার্থীদের অ-তুচ্ছ অংশ রয়েছে যারা পরীক্ষায় সর্বোচ্চ স্কোর অর্জন করে।

যাইহোক, এটি বলেছিল, পরীক্ষা বিশ্লেষণের প্রযুক্তি দীর্ঘতর অগ্রগতি অর্জন করেছে যেহেতু আমাদের স্কোর সঠিকের উপর ভিত্তি করে কোনও যন্ত্রের স্কোরগুলি সরাসরি ব্যাখ্যা করা দরকার needed আমরা এখন স্বতন্ত্র আইটেমগুলির আইটেম প্যারামিটারগুলি অনুমান করতে আইটেম রেসপন্স তত্ত্বটি ব্যবহার করতে পারি এবং বিষয় সক্ষমতা সনাক্ত করতে এই আইটেমগুলি ব্যবহার করতে পারি। অবশ্যই যদি আমরা পরীক্ষাটিকে আরও সহজ করে তুলি তবে অবশ্যই কোনও পরীক্ষার সিলিং প্রভাব থাকতে পারে। যাইহোক, আইটেম প্রতিক্রিয়া তত্ত্বের শক্তির কারণে আমাদের উপকরণটিতে কমপক্ষে কয়েকটি আইটেম উচ্চ পর্যায়ে অসুবিধা রাখতে সক্ষম হওয়া উচিত যাতে কেবল ছাদে আঘাত হ্রাসকারী জনসংখ্যার ক্ষুদ্র অংশটি প্রতিরোধ করা যায়।

প্রশ্নের জন্য ধন্যবাদ। এটা অনেক মজাদার!

Answer 2

আমার ধারণা একটি মোটামুটি ও প্রস্তুত উপায় স্কেল বাড়ার সাথে সাথে তারতম্যটি পরিমাপ করা হবে। যদি এটি হ্রাস দেখায় তবে এটি সিলিং প্রভাবের প্রমাণ এবং যদি নেই সিলিং প্রভাব। আপনি বৈকল্পিক প্লটের একটি সাদৃশ্য তৈরি করতে পারেন। লেভেনের পরীক্ষাটি স্কেলের বিভিন্ন পয়েন্টে ভেরিয়েন্স ভিন্ন ভিন্ন কিনা তা নির্ধারণ করতে কার্যকর হতে পারে।

Comments

ধারণা জন্য ধন্যবাদ। আমি এটি চেষ্টা করব, তবে আমি আশা করি এই ক্ষেত্রে বয়স সহ স্বাভাবিকভাবে হ্রাস পাবে।

— সিলিং

সিলিং, এই উত্তর এবং আপনার মন্তব্য উভয়ই দুটি স্বতন্ত্র ধারণাকে বিভ্রান্ত করে। স্কেল ভ্যারিয়েন্স একটি বিষয় বার বার স্বাধীন পরিমাপের বিচ্ছুরণ প্রতিফলিত করবে; এটি বিষয়ের উপর নির্ভর না করে সম্ভবত বিষয়টির গড় প্রতিক্রিয়ার সাথে পরিবর্তিত হওয়ার কথা। আপনি এবং এই উত্তরটি যে বৈকল্পিক উল্লেখ করেছেন তা হ'ল রিগ্রেশন অবশিষ্টাংশের বৈচিত্র। যদিও তারা সম্পর্কিত, তারা একই জিনিস নয়।

— whuber

@ যে বিষয়টি নির্দেশ করার জন্য ধন্যবাদ। উপায় দ্বারা, আপনি এখনও আপডেট গ্রাফ এবং তথ্য দিয়ে সিলিং প্রভাবের কোনও প্রমাণ দেখতে পাচ্ছেন না? আমি বেশ অবাক হয়েছি এই প্রশ্নটি সিলিং প্রভাবগুলির সাথে উপাত্ত বিশ্লেষণের একাধিক প্রশ্ন এবং উত্তর প্রদত্ত প্রায় কোনও আগ্রহকে আকর্ষণ করে নি।

— সিলিং

ওহে. এতক্ষণ আপনি বিষয়গুলির মধ্যে না হয়ে স্কেল বাড়ার সাথে সাথে বিষয়গুলির মধ্যে পার্থক্যের পরিকল্পনা করছেন, এটি কি আপনাকে সিলিং এর প্রভাব সম্পর্কে কিছু বলবে না? - স্কেল বৃদ্ধির সাথে সাথে আপনি কী এখনও লেভেনের পরীক্ষাটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের জন্য পরীক্ষা করতে ব্যবহার করতে পারেন? বা এটি কেবল বৈষম্যের বিষয় পরিবর্তনের মধ্যে পরীক্ষা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে? "স্কেলের ভিন্নতা" যেমন "অবশিষ্টাংশের বৈচিত্র" ব্যতীত স্কেল বৃদ্ধি পাওয়ায় বিভিন্ন লোকের স্কোরের তারতম্য বর্ণনা করতে কি আমাদের আলাদা শব্দ ব্যবহার করা উচিত? লেভেনের পরীক্ষাটি দেখাতে ব্যবহার করা যেতে পারে যে "অবশিষ্টাংশের

— বৈচিত্রগুলি

Answer 3

সিলিং / ফ্লোর এফেক্টের কারণে সর্বাধিক বা সর্বনিম্ন পয়েন্টের আশেপাশে একটি ক্লাস্টারিং কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে সমালোচনামূলক সমস্যা হ'ল মামলার মানগুলি প্রকৃতপক্ষে "প্রতিনিধিত্ব" করে কিনা " যখন সিলিং / ফ্লোরের প্রভাব দেখা দেয় তখন কয়েকটি ক্ষেত্রে সর্বাধিক বা ন্যূনতম মান ধরে নেওয়া সত্ত্বেও প্রকৃতপক্ষে সর্বাধিক বা ন্যূনতম মানের চেয়ে বেশি / কম হয় (কোনও বয়স্ক এবং একটি শিশু উভয়ই একটি অত্যন্ত সাধারণ গণিত পরীক্ষা সমাপ্ত করে কল্পনা করেন যা পরিমাপের উদ্দেশ্যে করা হয়েছে কারও গণিত ক্ষমতা এবং উভয়ই 100% স্কোর করেছেন)। এখানে, তথ্য সেন্সর করা হয়।

আমরা যখন লিকার্ট-এর মতো স্কেল যেমন অন্তর্নিহিত উপরের এবং নিম্ন সীমাবদ্ধ থাকে তেমন সীমিত স্কেল ব্যবহার করি তখন আর একটি দৃশ্যও সম্ভব। এটি সম্পূর্ণরূপে সম্ভব যে যারা সর্বোচ্চ রান করেছেন তারা অবশ্যই সেই স্কোরের মূল্যবান এবং যারা সর্বোচ্চ রান করেছেন তাদের মধ্যে কোনও পার্থক্য নেই (যেমন উপরের গণিতের উদাহরণ হিসাবে)। এই জাতীয় ক্ষেত্রে, ডেটা সেন্সর না করে সীমাবদ্ধভাবে কাটা হয়।

উপরের যুক্তির ভিত্তিতে, আমি গণনা করি যে কোনও প্রদত্ত ডেটাसेटকে ডেটা ট্র্যাঙ্কেশন এবং ডেটা সেন্সরিংয়ের সাথে ফিট করার জন্য একটি পদ্ধতি তৈরি করা উচিত। সেন্সরিংয়ের মডেলটি যদি ডেটা সবচেয়ে ভাল ফিট করে তবে আমি মনে করি যে এরপরে একটি সিলিং / ফ্লোর এফেক্ট উপস্থিত রয়েছে বলে সিদ্ধান্ত নিতে পারে।