Pilot Single-Subject Experimental Design
Ayrıca şöyle bilinir: pilot SSED, pilot N-of-1 experiment, pilot single-case experimental design, pilot SCED
Bir pilot TDD'yi prova olarak düşünün: müdahalenin amaçlandığı gibi uygulanıp uygulanamayacağını, sonuç ölçümlerinizin hassas ve pratik olup olmadığını ve bireysel bir katılımcının tasarımın gerekliliklerine ne kadar dayanabileceğini — tüm bunları daha büyük bir çalışma için kaynak harcamadan önce bilmek istersiniz. Tek bir katılımcı üzerinde sistematik temel çizgi ve tedavi aşaması verileri toplarsınız, ancak birincil sorularınız kesin nedensel çıkarım yerine protokolün işlerliği hakkındadır. Sonuçlar, gerçek çalışmadan önce neyi düzeltmeniz gerektiğini size söyler.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Kaynak yoğun tam çalışmalar öncesinde somut fizibilite kanıtları (sadakat, uyum, ölçüm hassasiyeti) sağlar.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Sonraki grup tasarımları için örneklem büyüklüğü planlamasına bilgi verebilecek ön görsel etki büyüklüğü verileri üretir.
- Yalnızca bir veya çok az sayıda katılımcı gerektirir, bu da nadir görülen durumlar veya uzmanlık ortamları için pratik hale getirir.
- Protokol sorunlarını erken ortaya çıkarır — bu da tamamlanmış çalışmanın kalitesini artıran ayarlamalara olanak tanır.
- Kanıtlanmamış bir protokole katılımcı maruziyetini sınırlayarak etik ilkelere uygundur.
- Tek bir katılımcıdan elde edilen sonuçlar genellenemez; nedensel sonuçlar bireyler ve ortamlar arasında tekrarlanmayı gerektirir.
- Faz başına küçük veri noktası sayısı, titiz TDD için önerilen minimum kararlılık veya veri noktası kriterlerini karşılamayabilir (genellikle faz başına en az 5 veri noktası).
- Araştırmacı iyimserlik yanlılığı riski: umut verici bir pilot sinyal, fizibilite kriterleri tam olarak karşılanmasa bile ilerlemeyi teşvik edebilir.
- Resmi istatistiksel testler genellikle uygun değildir; analiz görsel incelemeye ve tanımlayıcı fizibilite metriklerine dayanır.
- Pilot bulgularını etkinlik kanıtı olarak ele almak — bir pilot TDD, protokolü test etmek için tasarlanmıştır, müdahalenin işe yaradığını kanıtlamak için değil; etki büyüklüklerini onaylayıcı olarak raporlamak, tasarımın destekleyebileceğinden fazlasını iddia eder.
SSS
Her ikisi de tek bir birey üzerinde temel çizgi ve tedavi aşaması verileri toplar. Farklılık amaç ve birincil sonuçta yatar: normal bir AB tasarımı, müdahale ile hedef davranış arasındaki fonksiyonel bir ilişkiyi göstermeyi amaçlarken, bir pilot TDD açıkça fizibiliteyi hedefler — sadakat, uyum, ölçüm pratikliği ve protokol işlerliği. Pilotun sonuçları, müdahalenin değişikliğe neden olup olmadığına değil, devam edilip edilmeyeceğine ve neyin değiştirileceğine dairdir.
Bir pilot TDD'de çıkarımsal istatistik kullanabilir miyim?
Resmi çıkarımsal testler nadiren uygundur. Bir veya iki katılımcı ve az sayıda veri noktası ile istatistiksel varsayımlar karşılanamaz ve p-değerleri yanıltıcı olur. Aşama değişikliği grafiklerinin görsel analizi ve tanımlayıcı fizibilite metrikleri (sadakat yüzdesi, oturum tamamlama oranı) uygun analitik araçlardır.
Faz başına kaç veri noktasına ihtiyacım var?
Titiz TDD kılavuzları genellikle eğilimi ve kararlılığı değerlendirmek için faz başına en az beş veri noktası önerir. Bir pilot TDD'de, kaynak kısıtlamaları göz önüne alındığında bu biraz gevşetilebilir, ancak faz başına üçten az nokta toplamak ön görsel analizi bile güvenilmez hale getirir. Standart kriterlerden herhangi bir sapma için gerekçenizi belgeleyin.
Bir pilot TDD etik onay gerektirir mi?
Evet. Yalnızca bir katılımcı dahil olsa bile, çalışma deneysel bir müdahale uygular ve kişisel veri toplar. Standart etik inceleme ve bilgilendirilmiş onam prosedürleri geçerlidir ve müdahaleye uygun herhangi bir güvenlik izleme planı yerinde olmalıdır.
Ne zaman bir pilot yerine tam bir çalışmaya geçmeliyim?
Önceden belirlenmiş fizibilite kriterleri karşılandığında tam bir TDD'ye geçin — örneğin, sadakat %80'in üzerinde, oturum tamamlama %90'ın üzerinde ve belirlenmiş bir zaman penceresi içinde kararlı temel çizgi verileri elde edilebilir. Kriterler karşılanmazsa, pilot verilerini tam bir çalışma olarak ele almak yerine protokolü revize edin.
Tekrarlı ölçüm verilerinizi MethodMind tek denekli analiz modülüne yükleyin, görsel aşama değişikliği analizini çalıştırın ve bir fizibilite özeti raporu oluşturun — ardından tam TDD'nizi hazırlamak için yerleşik protokol iyileştirme kontrol listesini kullanın.
Kaynaklar
- Thabane, L., Ma, J., Chu, R., Cheng, J., Ismaila, A., Rios, L. P., ... & Goldsmith, C. H. (2010). A tutorial on pilot studies: the what, why and how. BMC Medical Research Methodology, 10(1), 1. DOI: 10.1186/1471-2288-10-1 ↗
- Kazdin, A. E. (2011). Single-Case Research Designs: Methods for Clinical and Applied Settings (2nd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0195341881
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Pilot Single-Subject Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/pilot-single-subject-experimental-design
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- AB TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- ABA TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Uyarlanabilir Tek Denekli Deneysel TasarımDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Çoklu Temel Çizgi TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Pilot Rastgele Kontrollü Çalışma (Pilot RKÇ)Deney tasarımı↔ karşılaştır
- Tek Kişilik Deneysel DesenDeney tasarımı↔ karşılaştır