“Adfærdsanalytikere anvender en systematisk form for undersøgelse, kendt som visuel analyse, til at fortolke grafisk viste data.”– Cooper, Heron og Heward (2007, s.149))
Registrering af data til analyse
Ved gennemførelse af interventioner med anvendt adfærdsanalyse indsamles der løbende data om den målrettede adfærd, fordi det giver dem, der gennemfører programmerne, mulighed for at identificere, om interventionerne virker eller ej.
Disse data kan være procentdelen af korrekte stavemåder i en test, eller mængden af anmodninger fra en elev om at tage en pause fra arbejdet, eller mængden af tid, som en elev tilbringer uden for sin plads i et klasseværelse.
De typer data, der kan indsamles, er mange, men formålet med at indsamle data er at give dem, der leder interventionerne, mulighed for at “opretholde en direkte og løbende kontakt med den adfærd, der undersøges” (Cooper, et al. 2007, s. 127).
En af de primære måder, hvorpå denne “kontakt” med dataene opretholdes, er gennem grafer. Der er en række forskellige typer af grafer, der anvendes inden for ABA, men vi har valgt kun at diskutere linjediagrammet, da det “er det mest almindelige grafiske format til visning af data i ABA” (Cooper, et al. 2007, s. 129).
Når dataene er plottet, er der 3 egenskaber, der bruges til at identificere, hvad der “foregår” med dataene; disse er variabiliteten, niveauet og tendensen.
Variabilitet
Datas variabilitet relaterer sig til, hvor forskellige eller “spredte” scoringerne er fra hinanden. Tag de to grafer nedenfor, der viser hypotetiske data om procentdelen af rigtige resultater på en staveprøve over 10 dage for 2 børn, Jane og Matt.
De plottede data for Jane viser, at hendes procentdel af korrekte stavemålinger forbliver stabil omkring 80 %. Dataene for Matts procentdel af korrekte stavemåder ændrer sig eller “varierer” meget i løbet af de 10 dage og forbliver slet ikke stabil.
Når man fortolker variabiliteten i Janes og Matts data, vil man sige, at Janes besvarelse er “stabil”, mens Matts ville blive betragtet som “variabel” eller endog “ekstremt variabel”.
I almindelighed gælder det, at hvis dataene har stor variabilitet (f.eks. Matts stavninger) tyder det på, at lærerne ikke har kontrol over undervisningsmetoden, og at den taktik, der anvendes, måske skal ændres.
Niveau
Datas niveau relaterer til datasættets “position” taget ud fra Y-aksen. Se på graferne nedenfor; i den første graf ville de plottede datapunkter, hvis de faldt i den øverste sektion, have et “højt niveau”, hvis de faldt i den midterste sektion, ville de have et “moderat niveau”, og hvis de lå i den nederste sektion, ville de have et “lavt niveau”.
Du kunne potentielt opdele dataniveauerne yderligere i “lav til moderat” eller “moderat til høj” som i den anden graf nedenfor.
Hvis man ser på de data, der er plottet nedenfor i forhold til Y-aksen, er niveauet i datasættet for fase 1 højt, fase 2 er moderat og fase 3 er lavt. En middel- eller medianlinje for dataene kan måske bruges til bedre at visualisere niveauet i dataene – dette kan hjælpe mere, når dataene er noget varierende.
Trend
Trenden i dataene er den “retning”, de går i. I nedenstående graf viser det første datasæt f.eks. en “stigende tendens”, da datapunkterne “går opad”. Det andet datasæt viser en “faldende tendens”, da datapunkterne “går ned”. Endelig viser det tredje datasæt en “nul-tendens”, fordi dataene hverken stiger eller falder.
Hvorfor bruge grafer?
Grafer gør det meget nemmere at fortolke og forstå data, fordi de præsenterer oplysningerne i et visuelt format. Hvad kan du f.eks. udlede af disse tal, der viser procentdelen af korrekte stavemåder for en elev over 14 skoledage:
45%, 46%, 52%, 48%, 58%, 61%, 64%, 75%, 70%, 70%, 78%, 75%, 80%, 84%, 90%
Du kunne sikkert se, at procenterne viste en stigning – men du var nødt til at læse hvert enkelt tal og henvise dem til hinanden undervejs.
Se nu på grafen nedenfor, som viser de samme procenter. Du behøver ikke engang at tage procentværdierne ind for straks at genkende, at der var en gradvis stigning i den korrekte procentdel, og det er en af hovedårsagerne til, at grafiske fremstillinger af data er så nyttige.
Det betyder ikke, at procenterne er uvæsentlige, men blot at grafisk fremstilling af data kan øge den hastighed, hvormed analyser og fortolkninger kan foretages.
Dette gælder især, når man tager hensyn til, at et barn kan have en række forskellige interventioner i et ABA-program, og at hver enkelt intervention løbende skal analyseres. Forestil dig at læse 30 sæt tal sammenlignet med den lethed, der ligger i at kunne nøjes med at se på 30 grafer … vi ved, hvad vi ville foretrække.