Çapraz Tek Denekli Deneysel Tasarım
Crossover Single-Subject Experimental Design · Ayrıca şöyle bilinir: crossover SSED, alternating-treatments crossover design, single-case crossover design, N-of-1 crossover design
Çapraz tek denekli deneysel tasarım (çapraz SSED), aynı bireye ardışık olarak iki veya daha fazla tedavi koşulu uygular ve koşullar arasında bir sıfırlama veya temel çizgiye dönüş dönemi bulunur. Her katılımcı kendi kontrolü olarak hizmet ettiği için, denekler arası değişkenlik ortadan kalkar ve genellikle tek bir katılımcı ile çok küçük örneklemlerde bile tedavi etkileri hakkında kesin nedensel çıkarım yapılmasına olanak tanır. Bu tasarım, uygulamalı davranış analizi, özel eğitim, rehabilitasyon ve klinik psikolojide yaygın olarak kullanılmaktadır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Aynı birey içinde iki veya daha fazla tedaviyi karşılaştırmanız gerektiğinde ve grup RCT'si için yeterli katılımcı bulunmadığında veya etik olarak sorunlu olduğunda bir çapraz SSED kullanın. Nadir görülen durumlar, özel eğitim, rehabilitasyon ve bireyselleştirilmiş nedensel çıkarımın popülasyon düzeyinde tahminlerden daha değerli olduğu uygulamalı davranış analizi alanlarında idealdir. Sonucun tekrarlı olarak ölçülebilir olmasını ve tedavi etkilerinin kalıcı olmasının beklenmemesini gerektirir (yani, bir miktar geri döndürülebilirlik veya sıfırlama olasıdır). Kalıntı etkilerinin aşamalar arasında makul bir şekilde ortadan kaldırılamayacağı durumlarda — örneğin, kalıcı bir beceri öğreten ve geri öğrenilemeyen bir müdahale söz konusu olduğunda — veya etik kaygılar etkili bir tedaviyi geri çekmeyi engellediğinde bu tasarımı KULLANMAYIN.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Her bireyi kendi kontrolü olarak kullanarak denekler arası değişkenliği ortadan kaldırır, içsel nedensel geçerliliği en üst düzeye çıkarır.
- Çok küçük örneklemlerle (N=1 bile) titiz deneysel çıkarım yapılmasına olanak tanır, bu da onu nadir görülen durumlar ve düşük sıklıkta görülen popülasyonlar için uygulanabilir kılar.
- Yoğun tekrarlı ölçüm, denek içi yanıt örüntüleri ve zaman içindeki değişkenlik hakkında ayrıntılı bilgi sağlar.
- Popülasyon ortalamalarının klinik olarak anlamlı bireysel farklılıkları gizlediği bireyselleştirilmiş veya kişiye odaklı araştırmalar için uygundur.
- Birden fazla tek denekli çapraz çalışma sonuçları, daha geniş kanıtlar oluşturmak için tek olgu meta-analizi yoluyla birleştirilebilir.
- Dış genellenebilirlik sınırlıdır; bulgular incelenen belirli bireyi(leri) tanımlar ve katılımcılar arasında tekrarlanmadan bir popülasyona istatistiksel olarak genellenemez.
- Kalıntı etkileri — ilk tedavinin etkisinin ikinci aşamaya devam etmesi — sıfırlama dönemi yetersizse karşılaştırmayı karıştırabilir.
- Sıra etkileri (koşulların sunulduğu sıra) tedaviyle etkileşime girebilir ve tek denekli bir tasarım, sıra üzerinden rastgeleleştirme yapamaz.
- Uzun süreler boyunca tutarlı, yoğun ölçüm gerektirir, hem araştırmacı hem de katılımcı üzerinde yük oluşturur ve kayıp veya protokol sapması riskini artırır.
SSS
Bir çapraz SSED, bir ABA tersine çevirme tasarımından nasıl farklıdır?
Her ikisi de aşamalar boyunca aynı katılımcıyı kullanır, ancak mantıkları farklıdır. Bir ABA tersine çevirme tasarımı, temel çizgiye dönerek (A-B-A veya A-B-A-B) deneysel kontrolü göstermek için tek bir tedaviyi geri çeker. Bir çapraz SSED, hangi tedavinin daha büyük bir etki ürettiğini doğrudan karşılaştırmak için aralarında sıfırlama ile iki farklı tedavi koşulunu (B ve C) ardışık olarak uygular. Çapraz tasarım 'hangi tedavi daha iyi çalışıyor?' sorusuna cevap verir; tersine çevirme tasarımı 'bu tedavi değişikliğe neden oluyor mu?' sorusuna cevap verir.
Yeterli bir sıfırlama süresi nedir?
Sıfırlama uzunluğu, ilk tedavinin etkilerinin ne kadar süreyle devam etmesinin beklendiğine bağlı olarak teorik olarak gerekçelendirilmelidir. Belirli ayrık davranışları hedefleyen davranışsal müdahaleler için, kararlı temel çizgi verilerine dönmek (tipik olarak 3-5 kararlı veya terapötik olmayan veri noktası) standarttır. Farmakolojik N-of-1 çapraz denemeleri için, sıfırlama tipik olarak ilacın beş veya daha fazla yarı ömrü olarak tanımlanır. Evrensel bir seans sayısı yoktur; kriter, tedavi öncesi performans seviyelerine geri dönüşün gösterilmesidir.
Bu tasarımı ikiden fazla tedavi koşuluyla kullanabilir miyim?
Evet. Tasarım doğal olarak üç veya daha fazla koşula (örneğin, A-B-sıfırlama-C-sıfırlama-D) genişler, ancak her ek aşama çalışmayı uzatır ve katılımcı kaybı, sıra-tedavi etkileşimleri ve kümülatif kalıntı riski artar. Üç veya daha fazla koşulda, küçük sayıda katılımcı üzerinde sıra dengeleme (mümkünse) sıra etkilerini kontrol etmeye yardımcı olur.
Bir çapraz SSED için etki büyüklüklerini nasıl raporlarım?
Tek olgu verileri için en yaygın önerilen örtüşmeyen etki büyüklükleri Tau-U'dur (temel çizgi eğilimini ayarlar) ve Tüm Çiftlerin Örtüşmemesi (NAP)'dir. Her ikisi de aşama bazında hesaplanabilir ve tekrarlar arasında birleştirilebilir. Parker ve ark. (2011), Tau-U için erişilebilir formüller ve kıyaslamalar sunmaktadır. Görsel analizin yanı sıra en az bir doğrulanmış etki büyüklüğü endeksinin raporlanması, giderek artan bir şekilde dergiler ve Ne İşe Yarar Temizleme Evi standartları tarafından talep edilmektedir.
Bir çapraz SSED, kanıta dayalı uygulama iddiaları için yeterli midir?
Tek denekli araştırmalar, çapraz SSED'ler dahil olmak üzere, tekrarlama kriterleri karşılandığında — tipik olarak farklı katılımcılar, ortamlar veya zaman noktaları arasında etkinin en az üç gösterimi — özel eğitim, davranış analizi ve klinik psikolojide kanıta dayalı uygulama için meşru bir deneysel tasarım olarak kabul edilir. Tek bir katılımcı üzerindeki tek bir çapraz çalışma tek başına bir kanıt tabanı oluşturmaz, ancak katılımcılar arasında sistematik tekrarlama bunu yapar.
Kaynaklar
- Kazdin, A. E. (2011). Single-Case Research Designs: Methods for Clinical and Applied Settings (2nd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0195341881
- Barlow, D. H., Nock, M. K., & Hersen, M. (2009). Single Case Experimental Designs: Strategies for Studying Behavior Change (3rd ed.). Pearson. ISBN: 978-0205474554
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Crossover Single-Subject Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/crossover-single-subject-experimental-design
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Çoklu Temel Çizgi TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- N-of-1 DeneyiKlinik araştırma↔ karşılaştır
- Rastgele Kontrollü Deney (RKD)Deney tasarımı↔ karşılaştır
- Tek Kişilik Deneysel DesenDeney tasarımı↔ karşılaştır