Efectos de techo y suelo

Dos efectos suelen ir asociados a la variable de tarea: efecto de techo y suelo. Hay efecto de techo cuando lo que se propone a los sujetos es tan fácil que es imposible discriminar entre los tratamientos. Hay efecto de suelo cuando la tarea es tan difícil que ninguno de los sujetos alcanza un mínimo discriminable.

Efecto del techo

El efecto del techo del término tiene dos sentidos distintos, refiriéndose al nivel al cual una variable independiente ya no tiene un efecto en una variable dependiente, o al nivel encima del cual el desacuerdo en una variable independiente ya no se mide o se estima. Un ejemplo del primer sentido, un efecto del techo en el tratamiento, es el alivio de dolor por algunas clases de medicinas analgésicas, que no tienen efecto adicional en el dolor encima de un nivel de la dosis particular. Un ejemplo del segundo sentido, un efecto del techo en la recopilación de datos, es una revisión sobre la cual los grupos todos los demandados en categorías de ingresos, no distinguiendo ingresos de demandados encima del nivel superior preguntaron en el instrumento de la revisión.

Amenazas a la validez inferencial

Tasa de error tipo I: Con algunas pruebas estadísticas, la probabilidad de cometer error Tipo I se incrementa a medida que aumenta el número de pruebas ejecutadas. Ej: Cuando se aplican comparaciones múltiples entre medidas de tratamientos.

Imprecisión de las medidas: Cuando se utilizan medidas de poca fiabilidad y validez puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erróneas sobre la covariación.

Escasa fiabilidad en la aplicación de los tratamientos: Si los tratamientos no se aplican de forma homogénea a quienes participan o al mismo participante de una aplicación a otra, puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erróneas sobre la covariación.

Restricción del rango de las variables: Cuando las variables presentan restricciones en su variación tanto en su rango inferior (efecto suelo), como en su rango superior (efecto techo), la potencia disminuye y la inferencia se debilita.

Presencia de varianza error en el contexto de la investigación: Si alguna característica del contexto aumenta la varianza error de forma artificial, se puede llegar a conclusiones erróneas respecto a la covariación.

Muestra muy heterogénea: Cuanto más heterogénea sea la muestra, mayor será la desviación típica y menor la probabilidad de detectar la posible covariación entre la VI y la VD.

Estimación imprecisa de la magnitud del efecto: Algunos estadísticos infraestiman o sobreestiman la magnitud de un efecto.