Hvordan vælger jeg den rigtige dataindsamlingsmetode til mit ABA-program?

Afdelingen for anvendt adfærdsanalyse (ABA) er i høj grad afhængig af data for at træffe informerede behandlingsbeslutninger. Fagfolk på området skal vælge den dataindsamlingsmetode, der måler den rigtige adfærd. De analyserer data for at bestemme effektiviteten af interventioner. Hvis dataene viser fremskridt, fortsætter interventionerne. Hvis dataene afslører en tendens i den forkerte retning, ændrer fagpersonen interventionen.

Det rigtige dataindsamlingssystem giver de oplysninger, der er nødvendige for at afgøre programmerings effektivitet. Vælg enten en kontinuerlig dataindsamlingsmetode (frekvens, hastighed, varighed eller latenstid) eller en diskontinuerlig dataindsamlingsmetode (delvist interval, helt interval eller momentan tidsprøvetagning). Den rigtige metode giver nøjagtige data, der er følsomme over for adfærdsændringer. Kontinuerlige metoder giver de mest nøjagtige data, selv om de kan være vanskelige at anvende i travle miljøer. Diskontinuerlige metoder giver et skøn over forekomsten af adfærd, men kan bruges, selv når personalet ikke kan være opmærksom på den lærendes adfærd i hele sessionen.

Download denne infografik for at hjælpe dig med at holde disse oplysninger opdaterede!

Se nedenfor for at downloade skabeloner til datablade!

Kontinuerlig dataindsamling

Kontinuerlige dataindsamlingsmetoder måler hver forekomst af en adfærd. Disse metoder tæller enten hver forekomst af adfærden eller det specifikke tidsrum, hvor en adfærd forekommer. Disse metoder giver dig mulighed for at måle adfærd langs de grundlæggende dimensioner og nøjagtigt registrere ændringer i adfærden. Vælg en kontinuerlig metode, når programmeringen kræver en fuldstændig registrering af adfærd. Flere forskellige systemer leverer kontinuerlige data.

Frekvens

Frekvens giver en simpel optælling af den adfærd, der forekommer. Registrer hyppigheden af adfærden ved hjælp af stregmærker, en klikker eller endda små genstande. Ved at flytte små perler fra en lomme til en anden, når en adfærd forekommer, kan man på en enkel måde diskret tælle forekomsten af adfærden. Når sessionen er afsluttet, tæller du antallet af perler og skriver dette antal ind på dit datablad. Brug frekvensmåling, når adfærden:

• Har en klar begyndelse og afslutning
• Forekommer med en hastighed, der nøjagtigt kan tælles

Frekvens måler både ønskværdig og uønsket adfærd, f.eks. antallet af gange din klient tisser på potten eller kaster legetøj. Simple hyppighedstællinger er nemme for personalet at indsamle; de tager dog ikke hensyn til, hvor lang tid hver session er, og kan være misvisende, når sessionens varighed varierer meget. For eksempel er 10 tilfælde af adfærd, der forekommer i en 30-minutters session, helt anderledes end 10 tilfælde, der forekommer i løbet af en 4-timers session.

Rate

Rate-målinger udjævner spillereglerne med hensyn til sessionens varighed. De afspejler hyppigheden af den adfærd, der forekommer i løbet af en periode. Denne type data giver dig flere oplysninger end frekvensdata alene og er typisk en mere præcis repræsentation af adfærden. For at beregne hastigheden skal du dividere frekvensen med sessionens varighed (dvs. minutter eller timer). Hastigheden udtrykkes som et tal pr. tidsenhed (dvs. 6 tilfælde pr. time eller 12 tilfælde pr. minut).

Brug hastighedsdata når:

• Sessionens varighed er inkonsekvent
• Du måler adfærden i nogle dele af dagen, men ikke andre dele af dagen

Som med andre kontinuerlige dataindsamlingsforanstaltninger kan hastighedsdata bruges til at dokumentere adfærd, der er målrettet til forøgelse eller reduktion. Du kan vælge at bruge hastighedsdata til at bestemme, hvor mange gange i timen din klient mandsopgør for at få noget, han ønsker, eller udviser aggressiv adfærd.

Duration

Durationsdata måler, hvor længe en adfærd varer fra start til slut. Når man definerer adfærd, der skal indsamles ved registrering af varighed, skal fagfolk identificere en begyndelse og en forskydning for at sikre en præcis måling. Et stopur eller en timer i en dataindsamlingsapp giver de mest pålidelige varighedsdata. Undgå at estimere varighed ved at forvente, at personalet skal kigge på et ur for at måle tiden. Brug registrering af varighed, når adfærden:

• Har tvetydig begyndelse og afslutning
• Durer i en inkonsekvent periode

Og varigheden kan måle både adfærd, som du ønsker at øge, og adfærd, som du ønsker at mindske. Mængden af tid brugt på fantasifuld leg eller på et raserianfald er eksempler på adfærd, som du kan måle ved hjælp af data om varighed.

Latency

Latency måler tiden mellem den diskriminerende stimuli (SD) og responsen. Denne måling giver dig mulighed for at vurdere hastigheden af responsen på en bestemt stimulus. Du kan f.eks. bruge latensdata til at øge reaktionshastigheden under DTT (ved at mindske latenstiden), eller du kan bruge den til at mindske reaktionshastigheden, før du hører hele SD’en under DTT (ved at øge latenstiden). Brug latensdata, når:

• Responserne forekommer for langsomt eller for hurtigt efter SD

Latencemål giver meget specifikke oplysninger. For at registrere latenstid skal du starte tiden på et stopur efter leveringen af SD’en og stoppe tiden, så snart den lærende begynder at reagere.

Lær mere om kontinuerlig dataindsamling:

Diskontinuerlig dataindsamling

Diskontinuerlige dataindsamlingssystemer måler kun et udsnit af den adfærd, der forekommer, ved at bryde sessionen ned i små tidsintervaller. Selv om disse data potentielt er mindre nøjagtige end kontinuerlige dataindsamlingsmetoder, er de lettere at indsamle i travle miljøer. Der er en iboende fejl i hver metode til diskontinuerlig måling (Fiske & Delmolino, 2012). Når du vælger en diskontinuerlig målemetode, skal du overveje disse fejl nøje. I nedenstående skema beskrives disse fejl.

Diskontinuerlig målemetode	Type af fejl	Anvendelse til:
Partiel intervalregistrering	Overvurderer forekomsten af adfærd	Adfærdsreduktion
Hele intervalregistrering	Undervurderer forekomsten af adfærd	Optagelse af adfærd
Momentary Time Sampling	Her overvurderer eller undervurderer ikke forekomsten af adfærd	Høj frekvens, adfærdsforøgelse

Partielt interval

Partielle intervaldata opdeler sessionen i lige store dele (intervaller). Registrer, om adfærden optrådte på et hvilket som helst tidspunkt i det pågældende interval. Da adfærden kun behøver at forekomme én gang eller i en lille del af intervallet, overvurderer data for delvise intervaller forekomsten af adfærd. Brug registrering af delintervaller, når:

• Adfærden har ikke en klar start og stop
• Adfærden forekommer så hyppigt, at det er upraktisk at forsøge at tælle hver forekomst
• Et skøn over adfærdens hyppighed er acceptabelt

Hold dig for øje, at fordi data fra delintervaller giver en overvurdering af adfærdens forekomst, skal du bruge det mindste interval, der er praktisk for din situation. Jo større intervallet er, jo mere opblæst er dataene. Ofte bruger fagfolk på grund af overvurderingen af denne metode ofte partielle intervaller til at dokumentere adfærd, der er målrettet til reduktion. Eksempler på adfærd, som du kan registrere ved hjælp af data for delvise intervaller, omfatter forekomsten af stereotypier eller skrig over en hel dag, hvis begge adfærdsformer forekommer i høj grad.

Da personalet kun behøver at være opmærksom på adfærden, hvis den forekommer, kan registrering af delvise intervaller være mere effektiv for travlt personale at indsamle end at overvåge for og tælle hver forekomst af en given adfærd.

Hele interval

Hele intervaldata opdeler igen sessionen i lige store dele (intervaller). Registrer, om adfærden forekommer i hele intervallet. Da adfærden skal forekomme i hele intervallet, undervurderer denne metode forekomsten af måladfærden. Brug registrering af hele intervaller, når:

• Adfærden forekommer over lange perioder
• Det er upraktisk at bruge varighedsregistrering i dine omgivelser
• En overvurdering af adfærden er acceptabel

Da denne metode undervurderer forekomsten af adfærden, ønsker du at bruge det mindste interval, der er praktisk for din situation, for at sikre den mest nøjagtige afspejling af adfærden. Ofte bruger fagfolk på grund af undervurderingen af adfærdens forekomst ofte hele intervaller til at dokumentere adfærd mål for forøgelse. Dette kan omfatte adfærd som f.eks. mængden af tid brugt på bordarbejde eller funktionel leg, idet det antages, at disse forekommer i betydelige perioder af barnets dag.

Momentary Time-Sampling

Momentary time-sampling tager et hurtigt øjebliksbillede af, om en adfærd forekommer eller ikke forekommer. Identificer et passende interval baseret på basisdata. Når intervallet er overstået, registreres det, om adfærden forekommer eller ikke forekommer på det pågældende tidspunkt. Denne dataindsamlingsmetode hverken over- eller undervurderer adfærden; men da ikke alle tilfælde af adfærd registreres, er dataene langt mindre nøjagtige end kontinuerlig dataindsamling. Brug momentan tidsudtagning, når:

• Andre metoder til dataindsamling er upraktiske i din situation
• Du er afhængig af en anden person til at indsamle dataene, som ikke er i stand til kontinuerligt at overvåge adfærden på grund af andre ansvarsområder
• Det er ikke nødvendigt at sikre, at du får en fuldstændig registrering af adfærden

Momentær tidssampling giver dig ikke pålidelige data; men travle fagfolk er dog i stand til at indsamle data om adfærd, når de ikke har mulighed for at være til stede ved barnet i længere tidsperioder. Momentan tidsudtagning kan give tilstrækkelige oplysninger om adfærd som f.eks. selvstændigt arbejde i skolen eller leg alene i hjemmet.

Andre dataindsamlingsmetoder

De ovennævnte dataindsamlingsmetoder giver den bredeste anvendelse til at lære om forekomsten af en identificeret adfærd. Ovenstående liste opfylder de fleste af de dataindsamlingsbehov, som fagfolk inden for ABA-området har. Andre metoder indfanger oplysninger, som man ikke får ved brug af disse metoder. Nedenstående dataindsamlingssystemer anvendes mindre hyppigt og til mere specifikke formål end de ovenfor anførte metoder.

ABC-dataindsamling

ABC-data er ofte en kritisk komponent ved gennemførelse af en funktionel adfærdsvurdering (FBA). Denne dataindsamlingsmetode ser på, hvad der sker lige før og lige efter den adfærd, du er interesseret i. Dette giver mulighed for analyse af konteksten for adfærden for at begynde at bestemme en mulig funktion. Selv om der er mange måder at indsamle ABC-data på, er en enkel metode at oprette en formular med afkrydsningsfelter for almindeligt forekommende antecedenter, adfærd og konsekvenser. Dette gør ikke kun dataindsamlingen enklere, men giver også en nemmere metode til at analysere disse data.

ABC Data Collection Templates (som det ses i vores bog ABA Fundamentals for Parents, også tilgængelig fra Amazon i både paperback og Kindle)

For mere information om ABC-data, se vores indlæg: Brug af ABC-data til at træffe informerede beslutninger og Hvad er forskellen mellem funktionel analyse og funktionel adfærdsvurdering? på Accessible ABA.

Scatterplot

Et scatterplot giver oplysninger om forekomsten af adfærd på tværs af forskellige dele af dagen, enten tidsrammer eller aktiviteter. Denne metode giver mulighed for en visuel analyse for at afgøre, om der findes mønstre. I eksemplet nedenfor er dagen opdelt i tidsblokke på 1 time, og der er derefter plads til at sammenligne data på tværs af en hel uge. I dette datablad er der også plads til at dokumentere stedet. Dette giver dig mulighed for med et enkelt blik at se, at den højeste grad af adfærd forekommer fra kl. 19-20 om aftenen i hjemmet. Selv om det ikke giver dig en specifik optælling af adfærd, giver disse oplysninger dig mulighed for at bestemme, hvornår du bør søge at indsamle de mere specifikke data.

Blank Scatterplot (som det ses i vores bog ABA Fundamentals for Parents, også tilgængelig fra Amazon i både paperback og Kindle)

Permanent produkt

Permanent produktdata giver den professionelle en måde at evaluere forekomsten af adfærd, efter at den er stoppet. Med denne metode til dataindsamling behøver den professionelle ikke at være til rådighed for at observere adfærden, mens den forekommer. Skoler bruger en masse permanent produktdataoptagelse af denne grund. En lærer er ikke i stand til at observere hver enkelt af sine elever, mens de arbejder, men hun kan se på de permanente produkter, de producerer (dvs. arbejdsark, projekter, videoer osv.).

Probe

Probedata tester simpelthen for at afgøre, om en adfærd forekommer eller ikke forekommer i en given situation. I et forsøg på at sikre, at dataindsamlingen ikke forstyrrer undervisningsmetoderne, kan en fagperson vælge at anvende et system til indsamling af data udelukkende ved hjælp af sonder for specifikke mål. Hvis den professionelle vælger at foretage en sondering før undervisningsforsøg, kalder vi dette for en “kold sondering”. Sondedata giver den professionelle mulighed for at fokusere sin opmærksomhed på undervisningsmetoder, herunder fejlfri indlæring og prompt fading-teknikker. Dette datasystem er mest fordelagtigt, når der er et begrænset antal personer, der arbejder med en klient, og som ikke er afhængige af dataene for at kende det korrekte promptniveau, der skal bruges under undervisningen.

For- og ulemper ved hver type dataindsamlingsmetode

Hver dataindsamlingsmetode har sine egne unikke fordele og ulemper. Overvej disse nøje, før du beslutter, hvilket system du skal bruge.

	Fordelene	Ulemper
Kontinuerlig dataindsamling	~Mest nøjagtig ~Sensitiv over for små ændringer i adfærd	~Kræver konstant observation ~Svært at bruge uden 1:1 personale
Diskontinuerlig data indsamling	~Lettere at bruge i et travlt miljø ~Giver nok information for mange situationer ~Kunne spore meget høj frekvent adfærd	~Kun et skøn over adfærd ~Måtte overveje over- eller undervurdering ved analyse af data ~Kan have brug for mere tid til at se ændringer i adfærd

Vælg din dataindsamlingsmetode

Den dataindsamlingsmetode, du vælger, skal give nøjagtige data, måle resultater og være følsom over for ændringer i den adfærd, der måles (Fiske & Delmolino, 2012). Mange faktorer påvirker nøjagtigheden af dataindsamlingen, herunder:

• Operationel definition
• Uddannelse af interventionister
• Type af dataindsamlingssystem valgt

For mere information om at skrive klare operationelle definitioner kan du læse vores indlæg: Definer klart adfærd på Accessible ABA.

Forskning i dataindsamlingsmetoder

Flere undersøgelser evaluerer brugen af de forskellige dataindsamlingsmetoder i forskningsundersøgelser. To undersøgelser evaluerer denne tendens i forskellige tidsperioder. Kelly (1977) kiggede på den forskning, der blev offentliggjort i The Journal of Applied Behavior Analysis fra 1968-1975, og Mudford, Taylor og Martin (2009). Resultaterne af deres undersøgelser er præsenteret i nedenstående tabel.

Tidsperiode	Kontinuerlige dataindsamlingsmetoder	Diskontinuerlige dataindsamlingsmetoder
1968-1975	59%	41%
1995-2005	55%	45%

Tværs de 40 år fra starten af den første undersøgelse til slutningen af den opfølgende undersøgelse, forskerne afbalancerede brugen af kontinuerlige og diskontinuerlige dataindsamlingsmetoder. Selv om diskontinuerte dataindsamlingsmetoder har deres værdi, formår de ikke at kvantificere de grundlæggende dimensioner af adfærd (Fiske & Delmolino, 2012). Med indførelsen af elektroniske dataindsamlingssystemer er kontinuerlige datamålinger mere praktiske og effektive, end de var, da der kun fandtes papir- og blyantsteknologi. Selv om dette burde føre til, at forskere i højere grad benytter sig af kontinuerlige dataindsamlingsforanstaltninger, viser undersøgelserne, at det ikke nødvendigvis er tilfældet.

Faktorer, der skal overvejes ved valg af dataindsamlingsmetode

Når du afgør, hvilken dataindsamlingsmetode der passer til dine behov, skal du overveje mange faktorer, herunder:

• Er adfærden potentielt farlig?
• Truer adfærden den enkeltes placering?
• Hvor hyppigt forekommer adfærden typisk?
• Forekommer adfærden over en periode?
• Har adfærden en klar begyndelse og afslutning?
• Hvem skal indsamle dataene?
• Hvor længe varer adfærden normalt?
• Er det et adfærdsmæssigt underskud eller overskud?

Fiske og Delmolino (2012) gav klare retningslinjer for valg mellem en kontinuerlig og diskontinuerlig dataindsamlingsmetode. Tabellen nedenfor er en beskrivelse af deres anbefalinger.

Kontinuerlig dataindsamlingsmetode	Diskontinuerlig dataindsamlingsmetode
Diskrete adfærdsmønstre med en klar begyndelse og offset	Amtydige pauser mellem adfærdens forekomst
Interventionisten kan præcist registrere hvert enkelt tilfælde	Opførslen sker på et meget hurtigt tidspunkt	Opførslen sker på et meget høj rate
Registrering af adfærd individuelt	Registrering af flere adfærdsformer samtidigt
Interventionist ansvarlig for 1 lærende	Interventionist, der skal udføre mange opgaver på én gang

Ser, farlig eller alvorlig adfærd kræver et system, der giver nøjagtige data. Overvej kraftigt at anvende kontinuerlig dataindsamling, når der er tale om disse typer adfærd. Adfærd, der forekommer usædvanligt hyppigt, kan kræve en diskontinuerlig dataindsamlingsmetode for at opnå nøjagtighed. Hvis du er afhængig af forældre eller lærere til at indsamle data, bør du overveje diskontinuerlige metoder. Hvis du tager alle disse faktorer i betragtning, kan du vælge det mest effektive og effektive dataindsamlingssystem til dit ABA-program.

Er du klar til at begynde at indsamle data? Download databladene nedenfor for at komme i gang!

Referencer og yderligere læsning

Fiske, K., & Delmolino, L. (2012). Anvendelse af diskontinuerlige metoder til dataindsamling i adfærdsintervention: Retningslinjer for praktikere. Behavior Analysis in Practice, 5(2), 77-81.

Kelly, M. B. (1977). En gennemgang af de observerende dataindsamlings- og pålidelighedsprocedurer, der er rapporteret i Journal of Applied Behavior Analysis. Journal of Applied Behavior Analysis, 10(1), 97-101.

Mudford, O. C., Beale, I. L., & Singh, N. N. (1990). Repræsentativiteten af observationsstikprøver af forskellig varighed. Journal of Applied Behavior Analysis, 23(3), 323-331.

Mudford, O. C., Taylor, S. A., & Martin, N. T. (2009). Algoritmer for kontinuerlig registrering og interobservatøroverensstemmelse rapporteret i 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). En sammenligning af frekvens-, interval- og tidssamplingmetoder til dataindsamling. Journal of Applied Behavior Analysis, 9(4), 501-508.