Jak vybrat správnou metodu sběru dat pro můj program ABA?

Obor aplikované analýzy chování (ABA) se při rozhodování o léčbě do značné míry spoléhá na data. Odborníci v této oblasti musí zvolit metodu sběru dat, která měří správné chování. Analyzují data, aby určili účinnost intervencí. Pokud údaje prokazují pokrok, pokračují v intervencích. Pokud data odhalí trend nesprávným směrem, odborník změní intervenci.

Vhodný systém sběru dat poskytuje informace potřebné k určení účinnosti programování. Zvolte buď kontinuální metodu sběru dat (frekvence, míra, trvání nebo latence), nebo diskontinuální metodu sběru dat (částečný interval, celý interval nebo momentální časové vzorkování). Správná metoda poskytuje přesné údaje, které jsou citlivé na změnu chování. Kontinuální metody poskytují nejpřesnější údaje, i když jejich využití v rušném prostředí může být obtížné. Diskontinuální metody nabízejí odhad výskytu chování, ale lze je použít i v případě, že se pracovníci nemohou věnovat chování žáka po celou dobu sezení.

Stáhněte si tuto infografiku, která vám pomůže udržet tyto informace čerstvé!

Níže si můžete stáhnout šablony datových listů!

Kontinuální sběr dat

Kontinuální metody sběru dat měří každý výskyt chování. Tyto metody počítají buď každou instanci chování, nebo konkrétní dobu, po kterou se chování vyskytuje. Tyto metody umožňují měřit chování podél základních rozměrů a přesně zjišťovat změny v chování. Průběžnou metodu zvolte, pokud programování vyžaduje úplný záznam chování. Několik různých systémů poskytuje průběžné údaje.

Frekvence

Frekvence poskytuje jednoduché počítání chování, které se vyskytuje. Zaznamenávejte frekvenci chování pomocí sčítacích značek, klikátka nebo i malých předmětů. Přesouvání malých korálků z jedné kapsy do druhé při výskytu chování poskytuje jednoduchý způsob diskrétního počítání výskytu chování. Po skončení sezení spočítejte počet korálků a zapište jej do datového listu. Měření frekvence použijte v případě, že chování:

• Má jasný začátek a konec
• Vyskytuje se v míře, kterou lze přesně spočítat

Frekvence měří jak žádoucí, tak nežádoucí chování, například kolikrát váš klient čůrá na nočník nebo hází hračky. Jednoduché počítání frekvence je pro personál snadné; nezohledňuje však, jak dlouho trvá každé sezení, a může být zavádějící, pokud se délka sezení značně liší. Například 10 případů chování, k nimž dojde během 30minutového sezení, je něco zcela jiného než 10 případů, k nimž dojde během 4hodinového sezení.

Míra

Měření míry vyrovnává podmínky týkající se délky sezení. Odrážejí četnost chování, které se vyskytuje po určitou dobu. Tento typ údajů vám poskytne více informací než samotné údaje o frekvenci a obvykle je přesnější reprezentací chování. Chcete-li vypočítat míru, vydělte frekvenci dobou trvání relace (tj. minutami nebo hodinami). Míra je vyjádřena jako číslo za jednotku času (tj. 6 případů za hodinu nebo 12 případů za minutu).

Údaje o míře použijte, když:

• Trvání relace je nekonzistentní
• Měříte chování v některých částech dne, ale ne v jiných

Stejně jako u jiných opatření pro kontinuální sběr dat lze údaje o míře použít k dokumentaci chování, které se má zvýšit nebo snížit. Můžete se rozhodnout použít údaje o míře, abyste zjistili, kolikrát za hodinu se váš klient dožaduje něčeho, co chce, nebo se zapojuje do agresivního chování.

Délka trvání

Údaje o délce trvání měří, jak dlouho trvá chování od začátku do konce. Při definování chování, které má být shromažďováno pomocí záznamu trvání, musí odborníci určit začátek a posun, aby zajistili přesné měření. Nejspolehlivější údaje o době trvání poskytují stopky nebo časovač v aplikaci pro sběr dat. Vyhněte se odhadování doby trvání tím, že očekáváte, že se pracovníci podívají na hodiny nebo hodinky, aby změřili čas. Záznam doby trvání použijte v případě, že chování:

• Má nejednoznačný začátek a konec
• Trvá nestejnou dobu

Podle délky trvání lze měřit jak chování, které chcete zvýšit, tak chování, které chcete snížit. Množství času stráveného nápaditou hrou nebo záchvatem vzteku jsou příklady chování, které byste mohli měřit pomocí údajů o době trvání.

Doba trvání

Doba trvání měří dobu mezi diskriminačním podnětem (SD) a reakcí. Tato míra umožňuje vyhodnotit rychlost reakce na určitý podnět. Údaje o latenci můžete například použít ke zvýšení rychlosti reakce během DTT (snížením latence) nebo ji můžete použít ke snížení rychlosti reakce před vyslechnutím celého SD během DTT (zvýšením latence). Údaje o latenci použijte, když:

• Reakce se objevují příliš pomalu nebo příliš rychle po SD

Měření latence poskytuje vysoce specifické informace. Chcete-li zaznamenat latenci, spusťte měření času na stopkách po předání SD a zastavte čas, jakmile žák začne reagovat.

Zjistěte více o kontinuálním sběru dat:

Diskontinuální sběr dat

Systémy diskontinuálního sběru dat měří pouze vzorek chování, ke kterému dochází rozdělením sezení na malé časové úseky. Ačkoli jsou tyto údaje potenciálně méně přesné než metody kontinuálního sběru dat, snáze se shromažďují v rušném prostředí. Každé metodě diskontinuálního měření je vlastní určitá chyba (Fiske & Delmolino, 2012). Při výběru metody diskontinuálního měření tyto chyby pečlivě zvažte. Níže uvedená tabulka tyto chyby popisuje.

Metoda diskontinuálního měření	Typ chyby	Použití pro:
Částečný intervalový záznam	Nadhodnocuje výskyt chování	Snížení chování
Celkový intervalový záznam	Nedostatečný odhad. výskyt chování	Zvýšení chování
Momentální časové vzorkování	Nepřeceňuje ani nepodceňuje výskyt chování	Vysoká frekvence, zvýšení chování

Částečný interval

Částečný interval dat rozděluje relaci na stejné části (intervaly). Zaznamenejte, zda se chování vyskytlo v jakémkoli okamžiku během tohoto intervalu. Vzhledem k tomu, že chování se musí vyskytnout pouze jednou nebo po malou část intervalu, údaje o částečných intervalech nadhodnocují výskyt chování. Záznam částečných intervalů použijte, když:

• Chování nemá jasný začátek a konec
• Chování se vyskytuje tak často, že je nepraktické pokoušet se počítat každý výskyt
• Přijatelný je odhad frekvence chování

Mějte na paměti, že vzhledem k tomu, že data částečných intervalů poskytují nadhodnocený odhad výskytu chování, chcete použít nejmenší interval, který je pro vaši situaci praktický. Čím větší je interval, tím více jsou údaje nadsazené. Vzhledem k nadhodnocení této metody odborníci často používají částečné intervaly k dokumentaci chování, které je zaměřeno na redukci. Příkladem chování, které můžete zaznamenávat pomocí údajů v částečném intervalu, je výskyt stereotypů nebo křiku v průběhu celého dne, pokud se některé z těchto chování vyskytuje ve vysoké míře.

Protože se pracovníci musí chování věnovat pouze v případě, že k němu dochází, může být zaznamenávání v částečném intervalu pro zaneprázdněné pracovníky efektivnější než sledování a počítání každého výskytu daného chování.

Celkový interval

Údaje v celém intervalu opět rozdělují sezení na stejné části (intervaly). Zaznamenává, zda se chování vyskytuje v průběhu celého intervalu. Protože se chování musí vyskytovat po celou dobu intervalu, tato metoda podhodnocuje výskyt cílového chování. Záznam celého intervalu použijte, když:

• Chování se vyskytuje po dlouhou dobu
• Ve vašem prostředí je nepraktické použít záznam trvání
• Přijatelné je nadhodnocení chování

Protože tato metoda podhodnocuje výskyt chování, chcete použít nejmenší interval, který je pro vaši situaci praktický, abyste zajistili co nejpřesnější odraz chování. Často se stává, že kvůli podcenění výskytu chování používají odborníci k dokumentaci chování cíleného na zvýšení celý interval. To může zahrnovat chování, jako je množství času stráveného prací u stolu nebo funkční hrou, za předpokladu, že se vyskytují ve významných časových úsecích dne dítěte.

Momentální časový vzorek

Momentální časový vzorek pořizuje rychlý snímek toho, zda se chování vyskytuje, nebo ne. Určete vhodný interval na základě výchozích údajů. Po uplynutí intervalu zaznamenejte, zda se chování v daném okamžiku vyskytuje, či nikoli. Tato metoda sběru dat chování ani nepřeceňuje, ani nepodceňuje; protože však není zaznamenán každý případ chování, jsou údaje mnohem méně přesné než při kontinuálním sběru dat. Okamžitý časový výběr použijte, když:

• Jiné metody sběru dat jsou ve vaší situaci nepraktické
• Spoléháte se, že data bude sbírat někdo jiný, kdo kvůli jiným povinnostem nemůže chování průběžně sledovat
• Není nutné zajistit, abyste získali úplný záznam chování

Momentální časový výběr vám neposkytne spolehlivá data; nicméně zaneprázdnění odborníci jsou schopni shromáždit údaje o chování, když nemají možnost věnovat se dítěti po delší dobu. Momentální časový výběr může poskytnout dostatečné informace o chování, jako je samostatná práce ve škole nebo samostatná hra doma.

Další metody sběru dat

Výše uvedené metody sběru dat poskytují nejširší uplatnění pro získání informací o výskytu zjištěného chování. Výše uvedený seznam splňuje většinu potřeb odborníků v oblasti ABA v oblasti sběru dat. Další metody zachycují informace, které při použití těchto metod chybí. Níže uvedené systémy sběru dat se používají méně často a pro specifičtější účely než výše uvedené metody.

Sběr dat o ABA

Data o ABA jsou často kritickou součástí při provádění funkčního hodnocení chování (FBA). Tato metoda sběru dat se zabývá tím, co se děje těsně před a těsně po chování, které vás zajímá. To umožňuje analyzovat kontext chování a začít určovat jeho možnou funkci. Ačkoli existuje mnoho způsobů, jak shromažďovat údaje ABC, jednou z jednoduchých metod je vytvoření formuláře se zaškrtávacími políčky pro běžně se vyskytující předchůdce, chování a důsledky. Nejenže to zjednodušuje sběr dat, ale poskytuje to také jednodušší metodu pro analýzu těchto dat.

Šablony pro sběr dat ABC (jak je vidět v naší knize Základy ABA pro rodiče, která je k dispozici také na Amazonu v papírové podobě i pro Kindle)

Další informace o datech ABC najdete v našich příspěvcích:

Rozptylová tabulka

Rozptylová tabulka poskytuje informace o výskytu chování v různých částech dne, buď v časových úsecích, nebo při různých činnostech. Tato metoda umožňuje vizuální analýzou zjistit, zda existují nějaké zákonitosti. Níže uvedený příklad rozděluje den do hodinových časových bloků a následně poskytuje prostor pro porovnání údajů za celý týden. Tento datový list také poskytuje prostor pro zdokumentování místa. To umožňuje na první pohled zjistit, že nejvyšší míra chování se vyskytuje od 19 do 20 hodin doma. Neposkytuje sice konkrétní počet chování, ale tyto informace vám umožní určit, kdy byste se měli zaměřit na sběr těchto konkrétnějších údajů.

Blank Scatterplot (jak je vidět v naší knize Základy ABA pro rodiče, která je k dispozici také na Amazonu v papírové podobě i pro Kindle)

Permanentní produkt

Data o permanentním produktu poskytují odborníkovi způsob, jak vyhodnotit výskyt chování po jeho ukončení. Při tomto způsobu sběru dat nemusí být odborník k dispozici, aby pozoroval chování v okamžiku, kdy k němu dochází. Školy z tohoto důvodu hojně využívají trvalý záznam údajů o produktu. Učitel nemůže pozorovat každého svého žáka při práci, ale může se podívat na trvalé produkty, které vytvářejí (tj. pracovní listy, projekty, videa atd.).

Sonda

Data sondy jednoduše testují, zda se chování v dané situaci vyskytuje, nebo nevyskytuje. Ve snaze zajistit, aby sběr dat nenarušoval výukové metody, se odborník může rozhodnout využít systém sběru dat pouze sondou pro konkrétní cíle. Pokud se odborník rozhodne provést sondáž před jakýmikoliv výukovými pokusy, označujeme ji jako „studenou sondáž“. Data ze sondy umožňují odborníkovi soustředit pozornost na metodiku výuky, včetně bezchybného učení a techniky vyblednutí pobídky. Tento systém dat je nejvýhodnější v případě, že s klientem pracuje omezený počet osob, které se nespoléhají na data, aby věděly, jakou správnou úroveň pobídky mají při výuce použít.

Výhody a nevýhody jednotlivých typů metod sběru dat

Každá metoda sběru dat má své jedinečné výhody a nevýhody. Než se rozhodnete, který systém použijete, pečlivě je zvažte.

.

	Výhody	Nevýhody
Kontinuální sběr dat	~Nejpřesnější ~Citlivé na malé změny v chování	~Vyžaduje stálé pozorování ~Složité použití bez 1:1 pracovník
Diskontinuální sběr dat	~snadnější použití v rušném prostředí ~poskytuje dostatek informací. pro mnoho situací ~Možnost sledovat velmi frekvenční chování	~Jen odhad chování ~Musí se zvážit nadhodnocení nebo podhodnocení při analýze dat ~Může potřebovat více času na pozorování změn v chování

Výběr metody sběru dat

Zvolená metoda sběru dat musí přinést přesná data, měřit výsledky a být citlivá na změnu měřeného chování (Fiske & Delmolino, 2012). Přesnost sběru dat ovlivňuje mnoho faktorů, včetně:

• Operační definice
• Školení intervenčních pracovníků
• Typ zvoleného systému sběru dat

Další informace o psaní jasných operačních definic najdete v našem příspěvku:

Výzkum metod sběru dat

Několik studií hodnotí použití různých metod sběru dat ve výzkumných studiích. Dvě studie hodnotí tento trend v různých časových obdobích. Kelly (1977) se zabýval výzkumem publikovaným v časopise The Journal of Applied Behavior Analysis v letech 1968-1975 a Mudford, Taylor a Martin (2009). Výsledky jejich výzkumu jsou uvedeny v následující tabulce.

Časové období	Kontinuální metody sběru dat	Diskontinuální metody sběru dat
1968-1975	59%	41%
1995-2005	55%	45%

Přes 40 let od začátku první studie do konce následné studie, výzkumníci vyváženě používali kontinuální a diskontinuální metody sběru dat. Přestože diskontinuální metody sběru dat mají svou hodnotu, nedokážou kvantifikovat základní dimenze chování (Fiske & Delmolino, 2012). Se zavedením elektronických systémů sběru dat jsou kontinuální měření dat praktičtější a efektivnější než v době, kdy existovala pouze technologie papíru a tužky. Ačkoli by to mělo vést k tomu, že se výzkumníci budou více spoléhat na kontinuální měření sběru dat, studie ukazují, že tomu tak nutně není.

Faktory, které je třeba zvážit při výběru metody sběru dat

Při určování, která metoda sběru dat vyhovuje vašim potřebám, musíte zvážit mnoho faktorů, včetně:

• Je chování potenciálně nebezpečné
• Ohrožuje chování umístění jedince?
• Jak často se chování obvykle vyskytuje?
• Dochází k němu po určitou dobu?
• Má chování jasný začátek a konec?
• Kdo bude údaje shromažďovat?
• Jak dlouho chování obvykle trvá?
• Jde o behaviorální deficit nebo exces?

Fiske a Delmolino (2012) poskytli jasné pokyny pro výběr mezi kontinuální a diskontinuální metodou sběru dat. Níže uvedená tabulka je popisem jejich doporučení.

Kontinuální metoda sběru dat	Diskontinuální metoda sběru dat
Diskrétní chování s jasným začátkem a posunem	Ambiguitní přestávky mezi výskytem chování
Intervencionista může přesně zaznamenat každý případ chování	Chování se vyskytuje při velmi vysoké míře
Zaznamenávání chování jednotlivě	Zaznamenávání více chování současně
Intervenční pracovník odpovídá za 1 žáka	Intervencionista povinný plnit mnoho úkolů najednou

Seriózní, nebezpečné nebo závažné chování vyžaduje systém, který poskytuje přesné údaje. Při řešení těchto typů chování důrazně zvažte použití kontinuálního sběru dat. Chování, které se vyskytuje ve výjimečně vysoké míře, může kvůli přesnosti vyžadovat diskontinuální metodu sběru dat. Pokud se při sběru dat spoléháte na rodiče nebo učitele, měli byste zvážit diskontinuální metody. Zohlednění všech těchto faktorů vám umožní vybrat nejúčinnější a nejefektivnější systém sběru dat pro váš program ABA.

Jste připraveni začít sbírat data? Stáhněte si níže uvedené datové listy a pusťte se do toho!

Reference a další literatura

Fiske, K., & Delmolino, L. (2012). Využití diskontinuálních metod sběru dat v behaviorální intervenci: Pokyny pro odborníky z praxe. Behavior Analysis in Practice, 5(2), 77-81.

Kelly, M. B. (1977). A review of the observational data-collection and reliability procedures reported in the Journal of Applied Behavior Analysis [Přehled postupů sběru dat a spolehlivosti pozorování uváděných v časopise Journal of Applied Behavior Analysis]. Journal of Applied Behavior Analysis, 10(1), 97-101.

Mudford, O. C., Beale, I. L., & Singh, N. N. (1990). The representativeness of observational samples of different duration. Journal of Applied Behavior Analysis, 23(3), 323-331.

Mudford, O. C., Taylor, S. A., & Martin, N. T. (2009). Algoritmy průběžného záznamu a shody mezi pozorovateli uváděné v časopise Journal of Applied Behavior Analysis (1995-2005). Journal of Applied Behavior Analysis, 42(1), 165-169.

Repp, A. C., Roberts, D. M., Slack, D. J., Repp, C. F., & Berkler, M. S. (1976). A comparison of frequency, interval, and time-sampling methods of data collection [Srovnání frekvenčních, intervalových a časových výběrových metod sběru dat]. Journal of Applied Behavior Analysis, 9(4), 501-508.

.