Un intervento funziona per una persona? (analisi a caso singolo (single-case))

In breve

Una persona (o poche) viene misurata più volte lungo un periodo più lungo: prima senza intervento (fase A, baseline), poi con l’intervento (fase B). La domanda è se i valori in B sono diversi - di solito migliori - rispetto ad A. I test di gruppo qui non vanno bene, perché le misurazioni si susseguono e sono collegate tra loro. Statable confronta invece le fasi con NAP (indice principale), Tau-U, Tau corretto per la baseline e PND, e disegna il consueto grafico a serie temporale.

Quando si adatta?

• Valutazione diagnostica e valutazione di un intervento per un bambino o un giovane, p. es. velocità di lettura per settimana prima e dopo l’inizio di un intervento di lettura.
• Più persone con lo stesso disegno (baseline multipla): un grafico per persona e una media tra le persone.

Com’è fatta la tabella

Una riga per occasione di misurazione. Ti serve la colonna con la misura (un numero) e una colonna che distingue la fase di baseline da quella di intervento (esattamente due valori, p. es. «A» e «B»). Facoltativo: una colonna con l’occasione di misurazione (numero o data; altrimenti vale l’ordine delle righe) e, per più persone, una colonna che le distingue.

Requisiti e limiti

• Almeno 3 punti dati per fase, meglio 5 (What Works Clearinghouse). Con meno, Statable mostra un avviso.
• Prima tutte le misurazioni di baseline, poi tutte quelle di intervento (A-B). Le fasi alternate (A-B-A-B) Statable non le calcola ancora.
• Una tendenza già durante la baseline viene segnalata; NAP e PND non ne tengono conto, «Tau-U (− trend A)» e il Tau corretto per la baseline sì.
• Misurazioni consecutive spesso si assomigliano (autocorrelazione). Statable mostra una nota se è percettibile (lag 1 da ,30); i valori p sono allora troppo ottimistici.
• Un disegno A-B (A-B design) da solo non mostra una causa: dietro possono esserci maturazione, caso o altri eventi.

Leggere il risultato

• NAP è la quota di coppie formate da una misurazione A e una B in cui B è migliore (un pareggio conta metà). 0,5 significa nessuna differenza, 1 significa separazione completa. Regola empirica (Parker e Vannest 2009): fino a ,65 debole, fino a ,92 moderato, da ,93 forte.
• Anche Tau-U e Tau corretto per la baseline sono compresi tra −1 e +1; classificazione secondo Vannest e Ninci (2015): fino a ,20 piccolo, fino a ,60 moderato, fino a ,80 grande, oltre molto grande.
• PND è la quota di valori in B che stanno sopra il miglior valore di A; dipende da un solo valore e viene mostrato per il confronto con lavori più vecchi.
• Se un valore più basso conta come migliore (p. es. gli errori), cambia la direzione nel risultato. Il grafico può mostrare una media o una linea di tendenza per fase.

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

Per specialisti

Codice proprio, verificato rispetto a R (scan 0.68.1: nap, tau_u(method = "parker"), corrected_tau, pnd; SingleCaseES::NAP; wilcox.test). Intervallo di NAP secondo Newcombe (intervallo di score per l’AUC), p dal test di Mann-Whitney con approssimazione normale (a due code). Tau-U secondo Parker et al. (2011): (coppie in cui B è migliore − coppie in cui B è peggiore [− S di Kendall di A nel tempo]) / (nA · nB); p dalla S di Kendall con correzione per i ties. Tau corretto per la baseline secondo Tarlow (2017): test di tendenza in A con il τb di Kendall (α = ,05); con una tendenza statisticamente significativa si sottrae la retta di Theil-Sen di A, poi τb tra residui e fase. I momenti sono considerati equidistanti (1…n). Con più casi le medie sono semplici medie degli indici dei casi, senza ponderazione.

Esempi tipici

• Un bambino legge per un minuto ogni giorno: parole al minuto prima e durante l’intervento (NAP, Tau-U).
• Una scolara: quante volte per ora disturba, senza e con un piano di rinforzo?