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只有三个孩子参与的研究,结果真的可信吗?

  • 2021-05-31 12:39:12
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摘   要:ABA相关的许多研究实验都是基于SingleSubjectDesign,如果不弄明白这个基本概念,往往会对各种干预方式产生怀疑。三种最常见的研究设计分别是:倒返实验设计(ReversalDesign),多基线设计(MultipleBaselineDesign),和多元(交替治疗)设计[Multielement(alternatingtreatments)Design]。
关键词:认知,ABA

文章来源:【公众号】ABA共享空间;ID号:ABA-zoom

小宋老师有话说:之所以想聊聊这个话题,是因为收到一些老师和学生关于ABA领域一些研究文章的疑惑。ABA相关的许多研究实验都是基于SingleSubjectDesign,如果不弄明白这个基本概念,往往会对各种干预方式产生怀疑。比如这研究只有三个孩子参与,这个结果可信吗?为什么不控制变量而是对不同的孩子在不同时间进行干预?在我没了解到这个研究方法之前,我也会有些许这样的疑惑。恰好最近教授也在和我们讨论这方面的内容,我就在这里做一个小小的逻辑介绍和分享,希望更多的人能了解这其中的奥秘。

为什么只有3个孩子参与研究?

在我们普遍认知里,为了保证实验结果的准确性,那我们就需要足够大的样本量,也就是我们经常提到的被试对象。比如你要研究一个药物对某种疾病是否有效的,或者某种饮食方法是否会影响人们的健康,那被试对象肯定要足够多,才能得到让人信服的数据,这也是我们常说的小组研究设计。那这和单案研究设计的区别在哪里呢?我简单做了个表格来比较一下。


小组研究设计 

Group Design   Research

单案研究设计

Single Subject Research

研究对象
 
 

许多人 large groups of people

少数人 small number of participants

数据测量
 
 

往往对变量只做几次测量 

Typically measures   variables of interest just a few times

对每个被试对象都会收集大量数据 

 lots of data   on each participant

研究结果
 
 

通常看平均值

Typically   average results across the members of the group

通常关注个体的行为变化

Actually observe   the behavior change on each individual

结果比较
 
 

在不同的组之间进行比较

Compare groups   with each other

相同个体的前后比较

Compare a   participant's behavior change only his own behavior before the   intervention

在小组研究设计中,最后的结果呈现不会聚焦在某一个个体,因为被试对象有几百人,这显然是不合理的。所以往往你知道的结果是整个组的平均值,然后再用不同组之间的平均值进行比较。

而单案研究设计通常只有三到四个参与者,对每个参与者都进行大量的数据收集,在ABA中大多是收集和行为有关的数据(dataonbehavior)来观察参与者的行为变化。最后只比较个体的行为变化,而不是和别的参与者进行比较。比如,这个行为在干预前是什么样的?这个行为在干预过程中有什么变化?是什么导致了这些变化?

三种常见的研究设计

研究设计首先要排除干预以外的变量导致行为改变的可能性,这样才能证明这个行为的改变的确是因为你所实施的干预,而不是受到其他因素的影响。

三种最常见的研究设计分别是:倒返实验设计(ReversalDesign),多基线设计(MultipleBaselineDesign),和多元(交替治疗)设计[Multielement(alternatingtreatments)Design]。接下来我就用具体例子和大家介绍这其中最容易理解的倒返实验设计,希望你们不会觉得太枯燥

◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 

倒返实验设计(ReversalDesign)

假设你正在做一个关于撞击头部的行为的研究,并且有一个自认为很好的干预方法来解决/降低这个行为频率,你想要研究你这个干预方法是否有效。那在类似的研究中,你往往会看到下面这个图表。Y轴代表的是你所针对的行为的测量数据(这里是头部撞击的次数),X轴是时间段。

橙色代表的是(也就是图表左边)基线数据baseline,表示在任何干预措施开展之前头部撞击的次数。在Session1-5中,你不做任何改变,只记录下每个时间段(假设是20分钟)的头部撞击次数。做好基线的数据收集后,我们就可以开展干预措施了。

灰色代表的是(图表右边)实施干预措施后的头部撞击次数,可以很明显的看到次数明显降低了。于是,你将图表呈现出来说:“看,我的干预方式非常成功,头部撞击的次数大大降低了。”

我们将这种设计成为AB设计,A是baseline,B是intervention。

但是,这个数据是让人信服的吗?这个行为的变化完全是因为你所实施的干预而不是别的什么事情吗?不,这并不是一个科学严谨的实验性研究。有没有可能在session5和session6之间,父母做了什么事情降低了孩子的头部撞击的行为次数呢?如果是这样,那并不能证明是你的干预措施起了效果。又或者可能在session5和session6之间,孩子放了春假,在假期里发生了某些事情从而影响了这个行为呢?

◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 

ABAreversaldesign

那下一步,你要想的是,那我到底应该怎么证明这个行为的改变的确是因为我的干预呢?于是,你做了如下的改变。你停止了干预措施的实施,由图所示,头部撞击这个行为马上回到了干预之前的”水平”。

我们将这种实验设计称为ABAreversaldesign,因为你倒返了你的干预的实施。相比较于AB设计,这种设计能更有效的避免不相关的影响因素的影响。

◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 

ABABreversaldesign

我们还可以做如下图的改善。我们把这称为ABABreversaldesign,这被认为是十分令人信服的研究设计。能够表明这个行为的改变的确是因为你实施的干预措施。再联系开头的ABdesign,是不是能很明显的看出差距呢?

◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 

小结

今天用一个行为范例简单地介绍了下ReversalDesign的基本概念。【有一点需要注意的是】ABAB的方法的确存在伦理争议,比如在特定情况下(尤其是自我伤害和攻击性行为时),有时会采用BAB方法或者其他的变形。但是其中逻辑比较复杂,这次就不展开来说了。

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陈夏明
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