Funguje intervence u jedné osoby? (analýza jednoho případu (single-case design))

Stručně

Jedna osoba (nebo několik osob) se měří opakovaně po delší dobu: nejdřív bez intervence (fáze A, základní úroveň), pak s intervencí (fáze B). Otázkou je, zda se hodnoty ve fázi B liší od hodnot ve fázi A - obvykle k lepšímu. Skupinové testy sem nepasují, protože měření následují po sobě a jsou na sobě závislá. Statable proto fáze (phase) porovnává pomocí NAP (hlavní index), Tau-U, Tau s korekcí na základní úroveň a PND a nakreslí obvyklý graf časové řady.

Kdy to vyhovuje?

• Diagnostické posouzení a hodnocení intervence u dítěte nebo mladého člověka, např. rychlost čtení za týden před zahájením intervence čtení a po něm.
• Několik osob se stejným uspořádáním (vícenásobná základní úroveň): jeden graf pro každou osobu a průměr přes osoby.

Jak tabulka vypadá

Jeden řádek na jeden okamžik měření. Potřebujete sloupec s mírou (číslo) a sloupec, který odlišuje výchozí a intervenční fázi (právě dvě hodnoty, např. „A“ a „B“). Volitelně: sloupec s okamžikem měření (číslo nebo datum; jinak platí pořadí řádků) a u více osob sloupec, který je odlišuje.

Požadavky a omezení

• Alespoň 3 datové body na fázi, nejlépe 5 (What Works Clearinghouse). Při menším počtu Statable zobrazí upozornění.
• Nejdřív všechna měření základní úrovně, potom všechna měření intervence (A-B). Střídající se fáze (A-B-A-B) Statable zatím nepočítá.
• Trend již během základní úrovně se uvádí; NAP a PND ho nezohledňují, Tau-U („minus trend A“) a Tau s korekcí na základní úroveň ano.
• Po sobě jdoucí měření bývají podobná (autokorelace). Statable zobrazí upozornění, je-li znatelná (lag 1 od ,30); hodnoty p jsou pak příliš optimistické.
• Samotné uspořádání A-B neprokazuje příčinu: může za tím být zrání, náhoda nebo jiné události.

Čtení výsledku

• NAP je podíl dvojic jednoho měření z fáze (phase) A a jednoho z fáze B, ve kterých je B lepší (shoda se počítá za polovinu). 0,5 znamená žádný rozdíl, 1 úplné oddělení. Orientační pravidlo (rule of thumb) (Parker a Vannest 2009): do ,65 slabý, do ,92 střední, od ,93 silný.
• Tau-U a Tau korigované na výchozí fázi také leží mezi −1 a +1; členění podle Vannesta a Ninciho (2015): do ,20 malý, do ,60 střední, do ,80 velký, nad tím velmi velký.
• PND je podíl hodnot B nad nejlepší hodnotou A; závisí na jediné hodnotě a uvádí se pro srovnání se staršími pracemi.
• Pokud se za lepší považuje nižší hodnota (např. chyby), přepněte ve výsledku směr. Graf může ukázat průměrnou nebo trendovou čáru pro každou fázi.

NAP = ,97, 95% CI [,70; 1,00], p = ,003; Tau-U = ,93, p = ,002; Tau-BC = ,59, p = ,002; PND = 87 %

Pro odborníky

Vlastní kód, ověřený proti R (scan 0.68.1: nap, tau_u(method = „parker“), corrected_tau, pnd; SingleCaseES::NAP; wilcox.test). Interval NAP podle Newcombea (skórový interval pro AUC), p z Mannova-Whitneyho testu s normální aproximací (oboustranný). Tau-U podle Parkera a kol. (2011): (dvojice, kde je B lepší − dvojice, kde je B horší [− Kendallovo S pro A v čase]) / (nA · nB); p z Kendallova S s korekcí na shodná pořadí (ties). Tau korigované o výchozí úroveň podle Tarlowa (2017): test trendu v A pomocí Kendallova τb (α = ,05); při statisticky významném trendu se odečte Theilova-Senova přímka z A, poté τb mezi rezidui a fází. Časové body se považují za stejně vzdálené (1…n). Při více případech jsou průměry prosté průměry ukazatelů případů, bez vážení.

Typické příklady

• Jedno dítě čte každý den jednu minutu: slov za minutu před intervencí a během ní (NAP, Tau-U).
• Jedna žákyně: kolikrát za hodinu ruší výuku, bez plánu posilování a s ním?