В исследованиях эффект пола (иногда называемый «эффектом подвала») возникает, когда в опросе или анкете существует некоторый нижний предел, и большой процент респондентов набирает баллы, близкие к этому нижнему пределу. Противоположность этому известна как эффект потолка .
Эффект пола может вызвать множество проблем, в том числе:
- Это затрудняет точное измерение центральной тенденции .
- Это затрудняет точное измерение дисперсии .
- Это затрудняет ранжирование людей по баллам.
- Это затрудняет сравнение средств между двумя группами.
В этом руководстве представлены несколько примеров эффектов пола, подробности о том, почему они вызывают проблемы, и способы их предотвращения.
Примеры эффекта пола
Следующие примеры иллюстрируют сценарии, в которых в исследованиях могут возникать эффекты пола.
Пример 1: Анкета о доходах.
Предположим, исследователи хотят понять распределение доходов домохозяйств в конкретном районе, поэтому они создают вопросник для каждого домохозяйства. Поскольку они хотят предотвратить систематическую ошибку , связанную с отсутствием ответов, они решают спросить домохозяйства, «к какой группе доходов они относятся», и получают наименьшую группу в размере 30 000 долларов или меньше .
В этом случае, даже если домохозяйства зарабатывают намного меньше 30 тысяч долларов в год, они будут сгруппированы в группу с 30 тысячами долларов или меньше.Если многие домохозяйства попадают в эту группу и если многие домохозяйства зарабатывают намного меньше этой суммы, то исследователи фактически не получат точного представления о распределении доходов домохозяйств.
Пример 2: Сложный экзамен IQ
Предположим, учитель 1-го класса проводит для своих учеников экзамен IQ, который на самом деле предназначен для взрослых. Более чем вероятно, что каждый учащийся наберет минимально возможный балл или приблизится к нему просто потому, что экзамен слишком сложен для него.
Из-за этого учителю будет трудно ранжировать оценки учеников в каком-либо порядке, и она не сможет получить точное представление о том, насколько на самом деле разбросаны оценки IQ учеников.
Проблемы, вызванные эффектами пола
Эффекты пола вызывают множество проблем, в том числе:
1. Это затрудняет точное измерение центральной тенденции.
Если большой процент респондентов набирает на экзамене, в анкете или опросе наименьшее или близкое к нему значение, будет трудно получить точную меру того, каким должен быть «средний» балл.
2. Это затрудняет точное измерение дисперсии.
Точно так же, если многие респонденты набрали на экзамене или опросе почти минимальное возможное значение, это создаст впечатление, что дисперсия меньше, чем она есть на самом деле.
3. Это затрудняет ранжирование людей по баллам.
Если многие люди получают на экзамене самые низкие баллы, становится невозможно ранжировать их каким-либо образом, поскольку многие из них получили одинаковые баллы.
4. Это затрудняет различие между двумя группами.
Предположим, профессор хочет знать, приводят ли две разные методики обучения к разным средним баллам на экзаменах. Если экзамен слишком сложен, то большинство студентов в каждой группе наберут минимально возможное значение, что сделает невозможным сравнение средних экзаменационных баллов между каждой группой, чтобы определить, имеет ли какое-либо значение техника обучения.
Как предотвратить эффект пола
Есть два распространенных способа предотвратить эффект пола:
1. В опросах и анкетах обеспечивайте анонимность и не устанавливайте искусственный порог ответов.
Например, в вопроснике о доходах домохозяйств исследователи должны заверить респондентов, что их ответы будут полностью анонимными , и позволить респондентам указать свой фактический доход, а не выбирать из скобок.
Это повысит вероятность того, что респонденты укажут свой истинный доход, поскольку их ответ будет анонимным, и позволит исследователям понять фактическое распределение доходов, не скрывая из ответов чрезвычайно низкие доходы.
2. Сделайте экзамены или тесты менее сложными, чтобы респонденты могли набирать более разнообразные баллы.
Для экзаменов и тестов важно, чтобы исследователи увеличивали сложность, чтобы меньший процент людей мог набрать высший балл или приблизиться к нему.
Это позволит исследователям получить точное представление о среднем значении и разбросе данных. Это также позволяет исследователям ранжировать баллы отдельных лиц, поскольку меньше людей, вероятно, получат одинаковые баллы.