Wirkt eine Förderung bei einer Person? (Einzelfallanalyse)

Kurz

Eine Person (oder wenige) wird über längere Zeit wiederholt gemessen: zuerst ohne Förderung (Phase A, Ausgangslage), dann mit Förderung (Phase B). Die Frage ist, ob die Werte in B anders - meist besser - liegen als in A. Gruppentests passen hier nicht, weil die Messungen aufeinander folgen und zusammenhängen. Statable vergleicht stattdessen die Phasen mit NAP (Hauptwert), Tau-U, baseline-korrigiertem Tau und PND und zeichnet das übliche Verlaufsdiagramm.

Wann passt das?

• Förderdiagnostik und Evaluation einer Förderung bei einem Kind oder Jugendlichen, z. B. Lesetempo pro Woche vor und nach Beginn einer Leseförderung.
• Mehrere Personen mit gleichem Aufbau (multiple baseline): ein Diagramm je Person und ein Mittel über die Personen.

So sieht die Tabelle aus

Eine Zeile je Messzeitpunkt. Gebraucht werden die Spalte mit dem Messwert (eine Zahl) und eine Spalte, die Ausgangslage und Förderphase unterscheidet (genau zwei Werte, z. B. „A“ und „B“). Optional: eine Spalte mit dem Messzeitpunkt (Zahl oder Datum; sonst gilt die Reihenfolge der Zeilen) und, bei mehreren Personen, eine Spalte, die sie unterscheidet.

Voraussetzungen und Grenzen

• Mindestens 3 Messpunkte je Phase, besser 5 (What Works Clearinghouse). Weniger meldet Statable als Hinweis.
• Erst alle Messungen der Ausgangslage, dann alle der Förderung (A-B). Wechselnde Phasen (A-B-A-B) rechnet Statable noch nicht.
• Ein Trend schon in der Ausgangslage wird gemeldet; NAP und PND berücksichtigen ihn nicht, Tau-U („minus Trend A“) und baseline-korrigiertes Tau schon.
• Aufeinanderfolgende Messungen sind oft ähnlich (Autokorrelation). Statable zeigt einen Hinweis, wenn sie merklich ist (Lag 1 ab ,30); die p-Werte sind dann zu optimistisch.
• Ein A-B-Design allein belegt keine Ursache: Reifung, Zufall oder andere Ereignisse können dahinterstecken.

Ergebnis lesen

• NAP ist der Anteil der Paare aus je einer A- und einer B-Messung, in denen B besser ist (Gleichstand zählt halb). 0,5 heißt kein Unterschied, 1 heißt vollständige Trennung. Faustregel (Parker und Vannest 2009): bis ,65 schwach, bis ,92 mittel, ab ,93 stark.
• Tau-U und baseline-korrigiertes Tau liegen ebenfalls zwischen −1 und +1; Einordnung nach Vannest und Ninci (2015): bis ,20 klein, bis ,60 mittel, bis ,80 groß, darüber sehr groß.
• PND ist der Anteil der B-Werte über dem besten A-Wert; er hängt an einem einzigen Wert und dient hier dem Vergleich mit älteren Arbeiten.
• Zählt ein niedrigerer Wert als besser (z. B. Fehler), im Ergebnis die Richtung umschalten. Das Diagramm kann eine Mittelwert- oder Trendlinie je Phase zeigen.

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

Für Fachleute

Eigener Code, geprüft gegen R (scan 0.68.1: nap, tau_u(method = "parker"), corrected_tau, pnd; SingleCaseES::NAP; wilcox.test). NAP-Intervall nach Newcombe (Score-Intervall für die AUC), p aus dem Mann-Whitney-Test mit Normalnäherung (zweiseitig). Tau-U nach Parker et al. (2011): (Paare B besser − Paare B schlechter [− Kendall-S von A über die Zeit]) / (nA · nB); p aus Kendall-S mit Bindungskorrektur. Baseline-korrigiertes Tau nach Tarlow (2017): Trendtest in A mit Kendall-τb (α = ,05); bei signifikantem Trend wird die Theil-Sen-Gerade von A abgezogen, dann τb zwischen Resten und Phase. Zeitpunkte gelten als gleich weit auseinander (1…n). Bei mehreren Fällen sind die Mittel einfache Mittelwerte der Fallkennwerte ohne Gewichtung.

Typische Beispiele

• Ein Kind liest täglich eine Minute: Wörter pro Minute vor und während der Förderung (NAP, Tau-U).
• Eine Schülerin: Wie oft stört sie pro Stunde, ohne und mit Verstärkerplan?