Faktöriyel Tek-Denek Deneysel Desen
Factorial Single-Subject Experimental Design · Ayrıca şöyle bilinir: factorial SCED, factorial single-case design, factorial N-of-1 design, factorial within-subject experimental design
Bir faktöriyel tek-denek deneysel deseni, faktöriyel deneylerin mantığını — ana etkileri ve etkileşimleri incelemek üzere iki veya daha fazla bağımsız değişkeni eş zamanlı olarak manipüle etme — tek bir denek (N=1 veya küçük N) tekrarlanan ölçümler çerçevesinde uygular. Grupları karşılaştırmak yerine, aynı birey sistematik olarak değiştirilen koşullar boyunca kendi kontrolü olarak hizmet eder ve birden fazla tedavi bileşeninin davranışı veya klinik sonuçları nasıl etkilediğinin birleştiğini incelemeye olanak tanır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Büyük örneklemlere ihtiyaç duymadan birden fazla tedavi bileşeninin veya bağımsız değişkenin eş zamanlı olarak değerlendirilmesi gereken ve büyük örneklemlerin mevcut olmadığı veya etik olarak pratik olmadığı durumlarda bir faktöriyel tek-denek deneysel deseni kullanın — uygulamalı davranış analizi, özel eğitim, rehabilitasyon ve klinik psikolojide yaygındır. Özellikle araştırmanın sorusu faktörlerin etkileşip etkileşmediğiyle (örneğin, A Bileşeni B Bileşeni ile veya B Bileşeni olmadan daha mı iyi çalışır?) ilgili olduğunda uygundur. Hedef davranışın koşul değişikliklerine yüksek derecede tepki verdiği ve aşamalar arasında kararlı bir temel çizgiye geri dönemediği (geri dönüşümsüz yapıları dışlayan) veya taşıma etkilerinin her faktöriyel kombinasyonun etkisini net bir şekilde izole etmeyi imkansız hale getirdiği durumlarda bu deseni kullanmayın. Grup faktöriyel tasarımları, bir popülasyona istatistiksel genelleme gerektiğinde tercih edilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Büyük bir örnekleme ihtiyaç duymadan birden fazla bağımsız değişkenin ana etkilerini ve etkileşimlerini inceler.
- Denekler arası değişkenliği ortadan kaldırır — her katılımcı kendi kontrolü olarak hizmet eder, birey için iç geçerliliği artırır.
- Grup tasarımlarının pratik olmadığı katılımcı kıtlığının olduğu klinik, özel eğitim ve rehabilitasyon bağlamlarına iyi uyum sağlar.
- Sürekli tekrarlanan ölçüm, koşullar değiştirildikçe davranışın nasıl değiştiğine dair zengin, zaman serisi bir resim sunar.
- Bulgular, grup ortalamalarından ziyade gerçek tedaviyle ilgili bireylerden elde edildiği için acil klinik öneme sahip olabilir.
- Bulgular incelenen bireyi(leri) tanımlar ve birden fazla katılımcı üzerinde sistematik tekrarlar olmadan bir popülasyona istatistiksel olarak genellenemez.
- Faktör sayısını artırmak, koşul sayısını hızla çarpar, bu da daha fazla aşama ve daha fazla katılımcı zamanı gerektirir, bu da mümkün olmayabilir.
- Taşıma ve sıra etkileri kalıcı bir tehdittir — önceki koşullar, tam olarak geri döndürülemeyen şekillerde sonraki koşullardaki yanıtları değiştirebilir.
- Zaman serisi verilerinin görsel analizi, standart olmasına rağmen, analist yanlılığına açıktır; etki büyüklüğü istatistikleriyle desteklenmesi giderek daha fazla beklenmektedir.
- Tekrarlanan ölçümlere duyarlı ve gerçekçi bir zaman diliminde koşul değişikliklerine duyarlı davranışsal veya klinik hedefler gerektirir.
SSS
Bu, standart bir tek-denekli tasarımdan nasıl farklıdır?
Standart bir tek-denekli tasarım (örneğin, ABAB veya çoklu temel çizgi), bir bağımsız değişkeni — tedavi mevcut veya yok — manipüle eder. Faktöriyel tek-denekli tasarım, aynı birey içinde ana etkileri ve etkileşimlerini değerlendirmeye olanak tanıyarak koşullar boyunca birden fazla bağımsız değişkeni eş zamanlı olarak manipüle eder.
Kaç katılımcıya ihtiyacım var?
Tasarım bir katılımcı kadar azıyla geçerlidir, ancak dış geçerliliği sağlamak ve bireysel etkileri dışlamak için üç ila beş birey üzerinde tekrarlar şiddetle tavsiye edilir. What Works Clearinghouse kılavuzları, katılımcılar, ortamlar veya zaman noktaları arasında en az üç etki gösterimi gerektirir.
Sonuçları analiz etmek için standart ANOVA kullanabilir miyim?
Hayır — standart ANOVA bağımsız gözlemler varsayar, ancak aynı birey üzerindeki tekrarlanan ölçümler otokorelasyonludur. Görsel analiz destekleri için tek-vaka etki büyüklükleri (Tau-U, PND, PAND) veya verilerin iç içe geçmiş, zaman serisi yapısını hesaba katan çok düzeyli modeller kullanın.
Davranış koşullar arasında temel çizgiye geri dönmezse ne olur?
Hedef davranış geri döndürülemez veya taşıma etkisi şiddetliyse, geri dönüşümlü faktöriyel yapı uygun değildir. Faktöriyel mantığı, çoklu temel çizgi tasarımına gömülü olarak düşünün; burada farklı faktör kombinasyonları farklı zaman noktalarında ortamlar veya davranışlar arasında tanıtılır, bu da davranışsal geri dönüş ihtiyacını ortadan kaldırır.
İki faktörle kaç koşulum olacak?
Tamamen çaprazlanmış bir 2x2 faktöriyel tasarım, her biri kararlı bir aşama gerektiren dört koşul (A1B1, A1B2, A2B1, A2B2) üretir. Üç seviyeli iki faktörle dokuz koşulunuz olur. Tam çaprazlama pratik olmadığında, kesirli tekrarlama veya sıralı bileşen analizi koşul sayısını azaltabilir.
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). Factorial Single-Subject Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/factorial-single-subject-experimental-design
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ABAB TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Çapraz Tek Denekli Deneysel TasarımDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Faktöriyel DeneyDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Faktöriyel Randomize Kontrollü ÇalışmaDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Çoklu Temel Çizgi TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Tek Kişilik Deneysel DesenDeney tasarımı↔ karşılaştır