“Behaviour Analysts employ systematic form of examination known as visual analysis to interpret graphically displayed data.”（行動分析家は、視覚分析として知られる体系的な検査方法を採用しています。– Cooper, Heron and Heward (2007, p.149))
分析のためのデータの記録
応用行動分析の介入を行う場合、対象となる行動に関するデータを継続的に収集します。このデータとは、テストでスペルを正しく書いた割合、学生が仕事を休むよう要求した量、学生が教室で席を立っている時間などが考えられます。
収集できるデータの種類は多数ありますが、データを収集する目的は、介入を実行する人が「調査中の行動と直接かつ継続的に接触し続ける」ことを可能にすることです（Cooper, et al.2007、p. 127）。
このデータとの「接触」を維持する主な方法の1つは、グラフである。 ABAで使用されるグラフには多くの種類があるが、「ABAでデータを表示するための最も一般的なグラフィック形式である」（Cooper, et al.2007、p.129）ため、ここでは線グラフのみを選んで説明する。
データがプロットされるとき、データで何が起こっているかを識別するために使用される3つのプロパティがあります。これらは変動、レベル、トレンドです。 下の2つのグラフは、2人の子供、ジェーンとマットの10日間のスペルテストの正答率の仮想データを示しています。
Protected data for Jane shows her percentage of correct spelling remains stable around 80%.
Matt’s data has been stable and extremely variable as well. マットのデータは、10日間で正しいスペルの割合が大きく変化、または「変動」し、全く安定しません。
ジェーンとマットのデータのばらつきを解釈すると、ジェーンの回答は「安定」していると言えますが、マットの回答は「変動」、あるいは「極端に変動」するとみなされるでしょう。
レベル
データのレベルは、Y軸から見たデータセットの「位置」に関係するものである。 下のグラフを見てください。最初のグラフで、プロットされたデータ ポイントが上のセクションに該当する場合は「高レベル」、中央のセクションに該当する場合は「中レベル」、下のセクションに該当する場合は「低レベル」です。
下の 2 番目のグラフのように、データのレベルをさらに「低～中」または「中～高」に分離できる可能性があります。
Y軸に関連して以下にプロットしたデータを見て、フェーズ 1 データ セットのレベルは高く、フェーズ 2 は中程度、フェーズ 3 は低レベルであることがわかります。
Trend
データのトレンドは、それが起こっている「方向」である。 例えば、下のグラフでは、最初のデータセットでは、データポイントが「上昇」しているため、「増加傾向」を示しています。 2つ目のデータは、データポイントが「下降」しているため、「減少トレンド」を示しています。 最後に、3つ目のデータセットは、データが上昇も下降もしていないため、「ゼロトレンド」を示しています。
Why Use Graphs?
グラフは情報を視覚的に表示するので、データの解釈と理解がずっと簡単になる。 たとえば、14 日間の生徒による正しいスペリングの割合を記録したこれらの数字のセットから、何を導き出すことができますか。
45%, 46%, 52%, 48%, 58%, 61%, 64%, 75%, 70%, 78%, 75%, 80%, 84%, 90%
あなたはおそらく、パーセントが増加していることを理解できたと思いますが、それぞれを読みながら、互いに参照し合う必要がありました。 このように、データを折れ線グラフにすることで、そのデータの解釈はとても簡単になります。
パーセントが重要でないということではなく、単にデータをグラフ化することで、分析や解釈を行う速度を向上させることができるということです。 30のグラフを見ることができる容易さと比較して、30セットの数字を読むことを想像してみてください…私たちは、どちらを好むかわかっています。