Week 2.1: Single Case design Flashcards
Single case studie
- ontwerp waarbij indivueel geval word bestudeerd (vaak met systematische observatie)
- N=1 studies vaak over langere periode
Single case experiment
- Kenmerken van een single case studie, met daarbij manipulatie
- onafhankelijke variabele manipuleren om causaliteit te onderzoeken
- baseline is persoon zelf
AB-design
1 baseline 1 interventie (AB)
ABAB design
Revsersal design (ABAB)
Baseline-interventie-baseline(-interventie)
ABCB-design
Alternating treatments
Verschillende interventies worden toegepast en vergeleken
Multiple informants-multiple contexts
- meerdere informanten
- meerdere contexten
- combinatie van kwalitatieve en kwantitatieve gegevens
Simultaneous treatment design
meerdere interventies worden tegelijkertijd toegepast om het effect op het individu te onderzoeken
–> geschikt om interacties tussen interventies te onderzoeken
Multiple baseline design
- multiple baselines worden tegelijkertijd op verschillende tijdstippen gemeten
- geschikt om effect van een interventie in verschillende situaties te onderzoeken
- onderscheid tussen en binnen personen
Tussen personen- Multiple baseline design
Meerdere individuen/cases die vergelijkbaar zijn op bepaalde kenmerken
- Elke persoon is zijn eigen controle (de baseline), daarna wordt de interventie geleidelijk bij elk individu geïmplementeerd.
- beoordelen of veranderingen in het gedrag of de uitkomst worden veroorzaakt door de interventie en niet door andere factoren.
Binnen personen- Multiple baseline design
- binnen hetzelfde individu meerdere baselines vastgesteld voor verschillende gedragingen, vaardigheden of contexten.
- Evaluatie door na de baseline geleidelijk interventies en variabelen in te voeren
Typen single subject designs
- case study: individueel onderzoek dat diepgaand (patronen/trends)
- Case experiment: causale relaties onderzoeken bij individuele gevallen.
Nonomethisch perspectief
gericht op algemene wetten en principes begrijpen voor de brede populatie
Ideografisch perspectief
Unieke kenmerken en eigenschappen van individuele gevallen
Wat is het verschil tussen RCT en single case experiment
- grote VS kleine steekproef
- RCT hebben controlegroep, single case is eigen controlegroep
Doelen van single case experiments
- Is er een effect? (dus gedragsverandering)
- Is de interventie de oorzaak van dit effect?
- Begrijpen welke specifieke aspecten bijdragen aan het effect
Wat doet de NJI effectladder?
categoriseert verschillende niveaus van bewijskracht voor de effectiviteit van interventie (heeft meerdere tredes)
Trede 4
NJI-effectladder
–> Sterke empirische aanwijzingen
● Zeer aannemelijk dat de uitkomsten door de interventie zijn veroorzaakt.
● Soorten onderzoek: Randomized Controlled Trials (RCT’s), (quasi-)experimenteel onderzoek, meer dan negen herhaalde single case designs met of zonder follow-up.
Trede 3
–> goede emperische aanwijzing
● Enigszins aannemelijk dat uitkomsten veroorzaakt zijn door interventie.
● Soorten onderzoek: Veranderings-theoretisch onderzoek, dose-response-onderzoek, benchmarkstudies, meer dan drie herhaalde single case designs.
Hoe kun je de betrouwbaarheid verhogen van een single subject design
- regelmatige/dagelijkse observaties
- objectief en meetbaar gedrag meten
- verschillende informatiebronnen
- meerdere metingen en informanten
- korte tijdsintervallen meten
- turven ipv subjectieve beoordeling
Interne validiteit
mate waarin het effect kan worden toegeschreven aan de onderzochtte interventie
Hoe kun je de interne validiteit verhogen?
- voldoende datapunten die stabiel gedrag aantonen tijdens baseline
- een manipulatie tegelijk
- ABA of ABAB design voor oorzaak-gevolg toewijzing
Wat is generaliseerbaarheid?
Mate waarin de resultaten gegeneraliseerd kunnen worden naar andere individuen (buiten context van onderzoek)
Kritiek op single case designs
- komt het effect echt door de interventie of door een andere factor
- tijdrovend om genoeg datapunten te verzamelen
- generaliseerbaarheid moeilijk (N=1)
- observaties/zelfrapportage zijn subjectief, dit verlaagt de betrouwbaarheid
Hoe bereken je de effectgrootte?
Om effectgroottes te berekenen wanneer er sprake is van kleinere steekproeve, heb je de volgende gegevens nodig van elke studie apart:
1. Gemiddelde (Mean)
2. Standaarddeviatie (Standard Deviation)
3. Steekproefgrootte (N
Wat is heterogeniteit en welke niveau’s zijn er?
mate van variabiliteit tussen resultaten die worden opgenomen in de meta-analyse
○ I2 = 0%: Geen heterogeniteit. Dit betekent dat alle variatie tussen studies toe te schrijven is aan toeval en dat de studies consistent zijn in hun resultaten.
○ I2 = 25%: Lage heterogeniteit. Een klein deel van de variatie tussen studies wordt veroorzaakt door heterogeniteit.
○ I2 = 50%: Matige heterogeniteit. Een aanzienlijk deel van de variatie tussen studies wordt toegeschreven aan heterogeniteit.
○ I2 = 75%: Hoge heterogeniteit. Het grootste deel van de variatie tussen studies wordt veroorzaakt door heterogeniteit
