Pragmatik AB Deseni — Pragmatik AB Tek Denekli Deneysel Tasarım
Pragmatic AB Single-Case Experimental Design · Ayrıca şöyle bilinir: pragmatic single-case AB design, real-world AB design, AB phase design, naturalistic AB design
Pragmatik AB Deseni, iki ardışık aşamada (müdahalesiz bir temel çizgi aşaması (A) ve ardından bir müdahale aşaması (B)) tek bir birey veya birimden tekrarlanan ölçümlerin toplandığı tek denekli deneysel bir tasarımdır. Sıkı kontrollü laboratuvar ortamları yerine gerçek dünya, klinik olarak uygulanabilir koşullarda kullanılan bu tasarım, davranışsal sağlık, rehabilitasyon, eğitim ve uygulamalı psikolojide bireysel düzeydeki tedavi etkileri hakkında eyleme geçirilebilir kanıtlar üretmek için 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
Pragmatik AB Desenini, araştırma veya klinik sorunun, gerçek dünya koşullarında belirli bir müdahalenin bir birey (veya küçük bir birey grubu) için bir sonucu değiştirip değiştirmediğiyle ilgili olduğu ve tedavinin uzun süreli geri çekilmesinin (ABAB tasarımlarının gerektirdiği gibi) etik veya pratik olarak uygulanamaz olduğu durumlarda kullanın. Günlük veya seans düzeyinde tekrarlanan ölçümün mümkün olduğu rehabilitasyon, davranışsal sağlık, eğitim ve uygulamalı psikoloji ortamlarında uygundur. Araştırma hedefi grup düzeyinde nedensel çıkarım olduğunda KULLANMAYIN — AB tasarımları, olgunlaşma veya tarih tehditlerini dışlamak için deneysel kontrollere (randomizasyon, geri çekme, tekrarlama) sahip değildir, bu da nedensel iddiaları zayıflatır. İç geçerlilik öncelikliyse ve geri çekme izin veriliyorsa, ABAB veya çoklu temel çizgi tasarımını tercih edin.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Katılımcı refahını süresiz olarak tedaviyi keserek feda etmeden rutin klinik veya eğitim pratiğinde uygulanabilir.
- Grup ortalaması bulgularının sağlayamayacağı bireysel düzeyde kanıtlar sunarak uygulayıcı karar verme süreçleriyle doğrudan ilgili hale gelir.
- Tekrarlanan ölçüm, ön-sonrası tasarımlarının kaçırdığı değişim yörüngelerinin zengin bir zaman serisi resmini verir.
- Birikimli kanıt oluşturmak için tek denekli meta-analitik yöntemler (örn. Tau-U, çok düzeyli modeller) kullanılarak sonuçlar bireyler arasında birleştirilebilir.
- Gerçek dünya ortamlarındaki randomize kontrollü çalışmalara kıyasla katılımcılar ve uygulayıcılar üzerindeki yükü düşüktür.
- Geri çekme veya tekrarlama aşaması olmaksızın, AB deseni alternatif açıklamaları (olgunlaşma, tarih etkileri, ortalamaya gerileme) dışlayamaz, bu da nedensel çıkarımı sınırlar.
- Bulgular incelenen bireye özgüdür; bir popülasyona istatistiksel genelleme, birçok katılımcı üzerinde sistematik tekrarlama gerektirir.
- Zaman serisi verilerinin görsel analizi analist yanlılığına tabidir; güvenilir yorumlama için düşük değişkenlikli temel çizgiler gereklidir.
- Müdahalenin pragmatik (doğal) uygulanması, karıştırıcı değişkenler üzerindeki kontrolü azaltarak iç geçerliliği daha da zayıflatır.
SSS
Pragmatik AB Deseni, basit bir ön-sonrası karşılaştırmasından nasıl farklıdır?
Bir ön-sonrası deseni, müdahaleden önce bir ve sonra bir ölçüm alır. AB deseni, her iki aşama boyunca birçok tekrarlanan ölçüm alarak seviye, eğilim ve değişkenliği ortaya koyan bir zaman serisi üretir. Bu daha zengin veri tablosu, kademeli değişim yörüngelerinin tespit edilmesini sağlar ve herhangi bir tek aykırı ölçümün etkisini azaltır.
Pragmatik AB Deseni'nden elde edilen bulguları başka insanlara genelleştirebilir miyim?
Doğrudan değil. AB deseni, incelenen bireye özgü bulgular üretir. Genelleme, sistematik tekrarlama gerektirir — aynı çalışmayı birden fazla bireyle yürütmek ve tutarlı etkiler gözlemlemek. Tekrarlamalar biriktikçe, Tau-U gibi meta-analitik yöntemler katılımcılar arasındaki etki büyüklüklerini sentezleyebilir.
Bir AB deseni için hangi etki büyüklüğünü rapor etmeliyim?
En yaygın önerilen örtüşmeyen istatistikler PND (Örtüşmeyen Veri Yüzdesi), NAP (Tüm Çiftlerin Örtüşmemesi) ve Tau-U'dur (temel çizgi eğilimini ayarlar). Tau-U, otokorelasyonu ve temel çizgi eğilimlerini hesaba kattığı ve mevcut yazılımlar (örn. Parker ve ark. tarafından geliştirilen Tau-U hesaplayıcısı) tarafından desteklendiği için şu anda metodolojik olarak en savunulabilir seçenektir.
Bir AB deseninden ABAB veya çoklu temel çizgi desenine ne zaman geçmeliyim?
Nedensel çıkarım hedef olduğunda ve müdahale etkisi geri çekildiğinde tersine çevrilebilir olduğunda (ABAB) veya müdahalenin kademeli olarak uygulanmasına izin veren birden fazla katılımcınız, ortamınız veya davranışınız olduğunda (çoklu temel çizgi) yükseltme yapın. AB desenini yalnızca geri çekme etik dışı veya pratik değilse ve azaltılmış nedensel kesinliği kabul ediyorsanız kullanın.
Kaç temel çizgi veri noktası yeterlidir?
Genel kılavuz, müdahale başlamadan önce stabil bir seviye (düz eğilim, düşük değişkenlik) gösteren en az beş veri noktasıdır. Temel çizgi beş noktadan sonra hala eğilim gösteriyorsa, stabilite sağlanana kadar daha fazla veri toplayın. Beklenen iyileşme yönünde artan bir temel çizgi eğilimi, herhangi bir B aşaması değişimini yorumlamayı neredeyse imkansız hale getirir.
Kaynaklar
- Kazdin, A. E. (2011). Single-Case Research Designs: Methods for Clinical and Applied Settings (2nd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0195341881
- Tate, R. L., Perdices, M., Rosenkoetter, U., McDonald, S., Togher, L., Shadish, W., Horner, R., Kratochwill, T., Barlow, D. H., Kazdin, A., Sampson, M., Shamseer, L., & Vohra, S. (2016). The Single-Case Reporting Guideline In BEhavioural Interventions (SCRIBE) 2016 Statement. Physical Therapy, 96(7), e1–e10. DOI: 10.2522/ptj.2016.96.7.e1 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Pragmatic AB Single-Case Experimental Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/pragmatic-ab-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
- ABAB TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Çoklu Temel Çizgi TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır