목차
1. 단일사례설계 논리의 개관
2. 사례수=1
3. 사회사업에서 단일사례설계
4. 측정의 쟁점
5. 자료수집
6. 단일사례설계의 유형
7. 자료분석
2. 사례수=1
3. 사회사업에서 단일사례설계
4. 측정의 쟁점
5. 자료수집
6. 단일사례설계의 유형
7. 자료분석
본문내용
n을 강화할 수 있는 연구설계
- 치료단계를 거친후, 일시적으로 treatment를 중단하는 것
- 기본적인 Reversal Design: ABA, ABAB (ABAB 설계는 다시 treatment를 수행한다)
- 기본적으로 reversal design 은 외생적 요인에 의해서가 아니라 treatment가 client\'s condition에 있어서 변화를 초래하는지를 보여줄 수 있다.
- 두 번째 기초선에서 안정적 경향을 확인한 후 개입을 재도입한다.
<그림 10-8> 참조 p.367
- ABAB설계의 문제점
(1) 치료의 효과가 영구적인 경우 reversal effect 는 볼 수 없다
(2) treatment의 중단 또는 pre-treatment로 되돌아가는 것은 윤리적으로 문제가 될 수 있다.
** 반전이 일어나지 않을 경우의 해결책
- 첫 번째 개입이 되돌이킬 수 없는 영향을 미쳤을 수 있다.
- 첫 번째 개입 기간을 상대적으로 짧게 하고, 두 번째 개입을 반전이 보이자마자 다시 시작할 수 있음.
- 두 번째 개입기간동안 새로운 개선의 경향을 관찰할 수 있음.
* 개입의 효과를 알기 어려운 경우
<그림 10-9> 참조 p.367
- 외부적 사건의 영향인지, 개입이 너무 효과적이라 다시 반전될 수 없는지?를 구분할 수 없음.
3. 다중 기초선 설계(Multiple-Baseline Designs)
- 둘 이상의 기초선을 동시에 시작
- multiple baseline의 경우 상이한 행동, 또는 상이한 상황에서의 단일한 행동, 또는 유사한 문제를 겪고 있는 다른 클라이언트를 대상으로 측정할 수 있다
-baseline에서 여러번의 측정을 한 후 동일한 treatment를 수행한다는 의미에서 AB design 이라고 볼 수 있다.
AB, AAB, 또는 A1A2A3B (각각 다른 사례1, 2, 3, 에 A1, A2, A3를 실시하는 것)
<그림 10-10> 참조
- 상대적으로 강한 내적 타당도를 보여준다.
- 치료의 효과성은 하나 이상의 behaviors, settings 또는 개인에 대해서 평가할 수 있다.
- AB 설계보다 낫다고 평가되기도 하지만, AB design을 반복하는 것도 history와 같은 내적 타당도 저해요인을 극복할 수 있다.
- Reversal design 보다 내적 타당도가 강하지는 않지만, reversal design을 수행할 수 없는 경우 좋은 대안이 된다.
* 우연한 사건의 영향일 가능성이 있음
<그림 10-11> 참조
* 여러 대상행위에서 명확하지 않은 결과를 보이는 다중 기초선 설계
; 효과의 일반화
<그림 10-12> 참조 p.370
4) 다중요소설계(Multiple-component Designs)
- 여러번의 treatment가 필요한 경우가 있다.
- ABACA : treatment B 대신 두 번째 실험단계에서 treatment C를 실행하는 것
- ABACA design과 같은 multiple-treatment design의 경우는 정확하게 어떤 treatment에 의해 변화가 발생하였는지를 명확하게 알 수 없다는 점이 문제가 된다.
- 또한 각 실험이 개별적으로 수행되는 것이 아니라 복합적으로 수행되어야 효과가 있는 경우 specialized design이 이용된다.
* 강도변화설계(changing intensity design)
; 이 설계는 여러 단계의 동일한 개입을 한다. 그러나, 각 단계에서 개입의 양이나 클라이언트로부터 기대되는 실행수준을 증가시킨다.
표기: AB1B2B3
; 새로운 개입방법을 도입하면
표기: ABCD
<그림 10-14> 참조 p.372
장점: 융통성이 있음. 실천가가 관측한 자료유형에 의해 정당화되는 것처럼 개입계획을 변화시킬 수 있음
단점: 이월효과, 순서효과 및 우연한 사건과 연관되어 있음.
<그림 10-14>에서 D의 호과인지, BCD의 효과인지를 구분하기가 어려움.
이의 해결을 위해 개입의 순서를 바꾸어 다른 대상에게 적용시켜봄.
그외 설계로는
구성설계(construction design); A-B-A-C-A-BC
띠설계 (strip design); A-BC-A-B-A-C
순환개입설계; A-B-A-B-BC-B-BC- 무작위로 교환
7. 자료분석
* 모호한 결과의 해석
<그림 10-1> p.373 참조
개입이 효과적이었다고 주장할 수 있는 반면,
1) 무작위 변동 또는 순환적인 일시적인 변동일 수있음
2) 우연한 사건일 가능성이 높음. 왜냐하면 시간적으로 차이가 있기 때문에
- 치료단계를 거친후, 일시적으로 treatment를 중단하는 것
- 기본적인 Reversal Design: ABA, ABAB (ABAB 설계는 다시 treatment를 수행한다)
- 기본적으로 reversal design 은 외생적 요인에 의해서가 아니라 treatment가 client\'s condition에 있어서 변화를 초래하는지를 보여줄 수 있다.
- 두 번째 기초선에서 안정적 경향을 확인한 후 개입을 재도입한다.
<그림 10-8> 참조 p.367
- ABAB설계의 문제점
(1) 치료의 효과가 영구적인 경우 reversal effect 는 볼 수 없다
(2) treatment의 중단 또는 pre-treatment로 되돌아가는 것은 윤리적으로 문제가 될 수 있다.
** 반전이 일어나지 않을 경우의 해결책
- 첫 번째 개입이 되돌이킬 수 없는 영향을 미쳤을 수 있다.
- 첫 번째 개입 기간을 상대적으로 짧게 하고, 두 번째 개입을 반전이 보이자마자 다시 시작할 수 있음.
- 두 번째 개입기간동안 새로운 개선의 경향을 관찰할 수 있음.
* 개입의 효과를 알기 어려운 경우
<그림 10-9> 참조 p.367
- 외부적 사건의 영향인지, 개입이 너무 효과적이라 다시 반전될 수 없는지?를 구분할 수 없음.
3. 다중 기초선 설계(Multiple-Baseline Designs)
- 둘 이상의 기초선을 동시에 시작
- multiple baseline의 경우 상이한 행동, 또는 상이한 상황에서의 단일한 행동, 또는 유사한 문제를 겪고 있는 다른 클라이언트를 대상으로 측정할 수 있다
-baseline에서 여러번의 측정을 한 후 동일한 treatment를 수행한다는 의미에서 AB design 이라고 볼 수 있다.
AB, AAB, 또는 A1A2A3B (각각 다른 사례1, 2, 3, 에 A1, A2, A3를 실시하는 것)
<그림 10-10> 참조
- 상대적으로 강한 내적 타당도를 보여준다.
- 치료의 효과성은 하나 이상의 behaviors, settings 또는 개인에 대해서 평가할 수 있다.
- AB 설계보다 낫다고 평가되기도 하지만, AB design을 반복하는 것도 history와 같은 내적 타당도 저해요인을 극복할 수 있다.
- Reversal design 보다 내적 타당도가 강하지는 않지만, reversal design을 수행할 수 없는 경우 좋은 대안이 된다.
* 우연한 사건의 영향일 가능성이 있음
<그림 10-11> 참조
* 여러 대상행위에서 명확하지 않은 결과를 보이는 다중 기초선 설계
; 효과의 일반화
<그림 10-12> 참조 p.370
4) 다중요소설계(Multiple-component Designs)
- 여러번의 treatment가 필요한 경우가 있다.
- ABACA : treatment B 대신 두 번째 실험단계에서 treatment C를 실행하는 것
- ABACA design과 같은 multiple-treatment design의 경우는 정확하게 어떤 treatment에 의해 변화가 발생하였는지를 명확하게 알 수 없다는 점이 문제가 된다.
- 또한 각 실험이 개별적으로 수행되는 것이 아니라 복합적으로 수행되어야 효과가 있는 경우 specialized design이 이용된다.
* 강도변화설계(changing intensity design)
; 이 설계는 여러 단계의 동일한 개입을 한다. 그러나, 각 단계에서 개입의 양이나 클라이언트로부터 기대되는 실행수준을 증가시킨다.
표기: AB1B2B3
; 새로운 개입방법을 도입하면
표기: ABCD
<그림 10-14> 참조 p.372
장점: 융통성이 있음. 실천가가 관측한 자료유형에 의해 정당화되는 것처럼 개입계획을 변화시킬 수 있음
단점: 이월효과, 순서효과 및 우연한 사건과 연관되어 있음.
<그림 10-14>에서 D의 호과인지, BCD의 효과인지를 구분하기가 어려움.
이의 해결을 위해 개입의 순서를 바꾸어 다른 대상에게 적용시켜봄.
그외 설계로는
구성설계(construction design); A-B-A-C-A-BC
띠설계 (strip design); A-BC-A-B-A-C
순환개입설계; A-B-A-B-BC-B-BC- 무작위로 교환
7. 자료분석
* 모호한 결과의 해석
<그림 10-1> p.373 참조
개입이 효과적이었다고 주장할 수 있는 반면,
1) 무작위 변동 또는 순환적인 일시적인 변동일 수있음
2) 우연한 사건일 가능성이 높음. 왜냐하면 시간적으로 차이가 있기 때문에
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