Tau-U
Tau-U is a rank-based effect-size index for single-case research that combines the degree of nonoverlap between baseline and treatment phases with the trend within phases, and that can optionally subtract out any improving trend already present in the baseline. Developed by Richard Parker, Kimberly Vannest, and colleagues in 2011, it extends the Nonoverlap of All Pairs (NAP) statistic by adding a Kendall-style trend component, giving practitioners a single index that is robust to outliers, has a known sampling distribution for significance testing, and does not unfairly credit a treatment for change that the baseline was already heading toward.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- Parker, R. I., Vannest, K. J., Davis, J. L., & Sauber, S. B. (2011). Combining nonoverlap and trend for single-case research: Tau-U. Behavior Therapy, 42(2), 284–299. DOI: 10.1016/j.beth.2010.08.006 ↗
- Parker, R. I., & Vannest, K. J. (2009). An improved effect size for single-case research: Nonoverlap of all pairs. Behavior Therapy, 40(4), 357–367. DOI: 10.1016/j.beth.2008.10.006 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 22). Tau-U Nonoverlap Effect Size for Single-Case Research. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/social-work/tau-u-single-case
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Nonoverlap of All PairsSocial Work↔ порівняти
- Percentage of Nonoverlapping DataSocial Work↔ порівняти
- Single-System DesignSocial Work↔ порівняти
- Visual Analysis of Single-Case DataSocial Work↔ порівняти
Згадується в
Подібні методи
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →