応用行動分析学（ABA）の分野では、情報に基づいた治療の決定を行うためにデータに大きく依存しています。 この分野の専門家は、正しい行動を測定するためのデータ収集方法を選択しなければなりません。 彼らはデータを分析し、介入の有効性を判断する。 もしデータが進歩を示していれば、介入は継続されます。 データが間違った方向への傾向を明らかにした場合、専門家は介入を変更します。
正しいデータ収集システムは、プログラムの有効性を決定するために必要な情報を提供します。 連続的なデータ収集方法（頻度、速度、持続時間、または待ち時間）または不連続的なデータ収集方法（部分間隔、全間隔、または瞬間的な時間サンプリング）のいずれかを選択する。 適切な方法を選択することで、行動の変化に敏感な正確なデータを得ることができます。 連続的な方法は、最も正確なデータを提供しますが、忙しい環境では利用が困難な場合があります。 不連続的な方法は、行動の発生を推定するものですが、スタッフがセッション全体を通して学習者の行動に注意することができない場合でも使用することができます。
このインフォグラフィックをダウンロードして、この情報の鮮度を保つのに役立てよう
データシートのテンプレートをダウンロードするには、以下を参照してください！
- 連続データコレクション
- Frequency
- Rate
- 期間
- 遅延
- Discontinuous Data Collection
- Partial Interval
- Momentary Time-Sampling
- Other Data Collection Methods
- ABC Data Collection
- 永久品
- Probe
- 各種データ収集方法の利点と欠点
- Choice Your Data Collection Method
- Research in Data Collection Methods
- Factors to Consider When Choosing a Data Collection Method
- データ収集を始める準備はできましたか？
- References and Further Read
連続データコレクション
連続データコレクションの方法は、行動のすべての発生を測定します。 これらのメソッドは、行動の各インスタンスまたは動作が発生する特定の時間の量をカウントします。 これらの方法は、基本的な次元に沿って動作を測定し、動作の変化を正確に検出することができます。 プログラミングで行動の完全な記録が必要な場合は、連続的な方法を選択する。
Frequency
Frequency は、発生した行動の単純なカウントを提供する連続データを提供するいくつかの異なるシステムです。 タリーマーク、クリッカー、あるいは小さなオブジェクトを使用して、行動の頻度を記録します。 動作が発生したときに、1つのポケットから別の小さなビーズを移動すると、離散的に行動の発生をカウントする簡単な方法を提供します。 セッションが終了したら、ビーズの数を数え、その数をデータシートに記入します。
- Have a clear beginning and end
- Occururerate that can be accurately counted
Frequency measure both desirable and undirable behavior as the number of clients pees on the potty or throws toys（クライアントがおまるにおしっこをする回数やおもちゃを投げる回数のように、頻度は、望ましいと望ましくない動作です。 単純な回数のカウントはスタッフにとって収集しやすいものですが、各セッションの長さを考慮していないため、セッションの時間が大きく異なる場合は誤解を招く可能性があります。 たとえば、30分のセッションで発生した10件の行動は、4時間のセッションで発生した10件とはまったく異なります。
Rate
Rate Measurementは、セッション時間に関する公平な場を提供します。 これは、一定期間内に発生した行動の頻度を反映したものです。 このタイプのデータは、頻度データだけよりも多くの情報を提供し、通常、行動をより正確に表現します。 レートを計算するには、頻度をセッションの持続時間（分または時間など）で割ります。
以下の場合にレートデータを使用します。
- セッションの期間が一貫していない
- 1日のある部分の行動を測定するが、他の部分は測定しない
他の連続データ収集手段と同様に、レートデータを使用して増減対象の行動を記録することができます。
期間
期間データは、行動が始めから終わりまでどのくらい続くかを測定するものである。 継続時間記録で収集する行動を定義する場合、専門家は正確な測定を確実にするため、開始と終了を特定する必要がある。 データ収集アプリのストップウォッチまたはタイマーを使用すると、最も信頼性の高い継続時間データを得ることができる。 スタッフが時計を見て時間を測定することを期待して、継続時間を推定することは避けてください。
- 行動の開始と終了があいまい
- 継続時間が一定でない
この場合も、継続時間によって、増やしたい行動と減らしたい行動の両方を測定することができます。
遅延
遅延は、識別刺激（SD）と反応との間の時間を測定します。 この測定値により、特定の刺激に対する反応の速さを評価することができる。 例えば、DTT中の応答速度を上げるために（待ち時間を短くすることによって）待ち時間データを使用したり、DTT中にSDを完全に聞く前に応答速度を下げるために（待ち時間を長くすることによって）待ち時間データを使用したりすることができる。
- SD後の反応が遅すぎる、または速すぎる
レイテンシー測定は非常に具体的な情報を提供する場合。
連続データ収集の詳細：
Discontinuous Data Collection
非連続データ収集システムは、セッションを時間の小さな単位に分解して、発生する行動のサンプルだけを測定します。 これらのデータは連続データ収集方式よりも精度が落ちる可能性があるが、忙しい環境では収集が容易である。 不連続測定の各方法には固有の誤差がある（Fiske & Delmolino, 2012）。 非連続的な測定方法を選択する際には、これらの誤差をよく考慮してください。 以下のチャートは、これらの誤差について説明しています。
| Discontinuous Measurement Method | Type of Error | Use for: |
| 部分インターバル記録 | 行動の発生を過大評価する | 行動の減少 |
| 全体インターバル記録 | 行動を過少に見積もる。 行動の発生 | Behavior increase |
| Momentary Time Sampling | Neither overestimates nor underestimates of behavior | 高い頻度で発生。 behavior increase |
Partial Interval
部分間隔データはセッションを等しい部分（間隔）に分割します。 そのインターバルの間のいずれかの時点で動作が発生したかどうかを記録する。 動作は一度だけ、またはインターバルのごく一部で発生する必要があるため、パーシャルインターバルデータは動作の発生を過大評価することになります。
- The behavior does not have a clear start and stop
- The behavior occurs at such a high rate that it’s impractical to attempt to count each occurrence
- An estimate of the frequency of the behavior is acceptable
Keep in that partial interval data provides an overestimate of the occurrence of behavior, you want to use the smallest intervals that is practical for your situation.The partial interval recording using partial interval when:
- 【行動には、明確なスタートとストップがない】 【行動の頻度が高い】
- 行動の頻度は、行動の発生のカウントをしようとするには現実的ではないので、3835>
【行動の頻度の推定値は許容できる】。 区間が大きければ大きいほど、データは膨れ上がります。 しばしば、この方法の過大評価のために、専門家は部分的な間隔を使用して、削減対象の行動を記録しています。
スタッフは行動が発生した場合にのみ、それに注意する必要があるので、部分的な間隔の記録は、特定の行動の各発生を監視し、カウントよりも収集するために忙しいスタッフにとってより効率的である可能性があります。 インターバル全体を通して動作が発生したかどうかを記録する。 行動はインターバルの全時間帯で発生しなければならないので、この方法は対象行動の発生を過小評価することになる。
- 行動は長時間にわたって発生する
- あなたの設定で継続時間の記録を使用することは現実的ではありません
- 行動の過大評価は許容できる
この方法は行動の発生を過小評価するので、行動を最も正確に反映するためにあなたの状況に適した最小の間隔を使用したいです。 多くの場合、行動の発生を過小評価するため、専門家は増加の対象となる行動を文書化するために全区間を使用します。
Momentary Time-Sampling
Momentary Time-samplingは、行動が起こるかどうかを素早くスナップショットで取得する。 ベースラインデータに基づいて適切な間隔を特定する。 その間隔が終わったら、その時に行動が起こっているかどうかを記録する。 このデータ収集方法は、行動を過大評価も過小評価もしないが、行動のすべてのインスタンスが記録されるわけではないので、データの正確さは連続的なデータ収集よりはるかに劣る。 次のような場合にモーメンタリー・タイムサンプリングを使用してください。
- データ収集の他の方法は、あなたの状況では実用的ではありません
- 他の責任のために行動を継続的に監視することができないデータを収集する他の誰かに依存している
- 行動の完全な記録を取得することを確認する必要はありません
モーメンタリタイムサンプリングは、信頼できるデータを提供しないことです。 しかし、忙しい専門家は、長時間子どもに付き添うことができないとき、行動に関するデータを収集することができます。 モーメンタリー・タイムサンプリングは、学校での自立作業や家庭での一人遊びなどの行動に対して十分な情報を提供することができる。
Other Data Collection Methods
上記のデータ収集方法は、特定した行動の発生について学習するのに最も広く適用できるものである。 上記のリストは、ABAの分野の専門家のデータ収集のニーズのほとんどを満たしています。 他の方法は、それらの方法を使用するときに見逃された情報を捕らえる。
ABC Data Collection
ABC dataは機能的行動評価（FBA）を行う際に、しばしば重要な要素となる。 このデータ収集方法は、興味のある行動の直前と直後に何が起こっているかを調べます。 これにより、行動の文脈を分析し、可能性のある機能を決定し始めることができます。 ABCのデータを集める方法はいろいろありますが、簡単な方法としては、よく起こる先行現象、行動、結果についてチェックボックスを設けたフォームを作成することです。
ABC データ収集テンプレート（『ABA Fundamentals for Parents』に掲載、Amazon からペーパーバックと Kindle も購入可能）
ABC データに関する詳細については、以下の記事を参照してください。 ABCデータについては、Accessible ABAの記事「Using ABC Data to Make Informed Decisions」と「What Is the Difference Between Functional Analysis and Functional Behavior Assessment?」をご覧ください。 この方法は、パターンが存在するかどうかを判断するための視覚的な分析を可能にします。 以下の例では、1日を1時間のブロックに分割し、1週間全体のデータを比較するためのスペースを提供しています。 このデータシートには、場所を記録するスペースもあります。 これにより、自宅の午後7～8時の行動が最も多いことが一目瞭然です。 具体的な行動回数がわかるわけではありませんが、この情報をもとに、より具体的なデータを収集するタイミングを判断することができるのです。
空白の散布図（弊社刊「親のためのABA基礎知識」（AmazonからペーパーバックとKindleでも購入可能）にも掲載）
永久品
永久品のデータでは、専門家が行動の停止後に発生を評価する方法が提供されます。 データ収集のこの方法では、専門家は、それが発生したときに行動を観察するために利用できるようにする必要はありません。 学校では、このような理由から、多くの永久生産物データの記録を使用しています。 教師は、彼らが働いているときに彼女の学生のそれぞれを観察することはできませんが、彼女は彼らが作り出す恒久的な製品（すなわち、ワークシート、プロジェクト、ビデオなど）を見ることができます。
Probe
Probeデータは単に行動が特定の状況で発生するかどうかを判断するためにテストします。 データ収集が指導方法の妨げにならないようにするために、専門家は特定のターゲットに対してプローブのみのデータ収集システムを利用することを選択することができます。 指導の前にプローブを行うことを選択した場合、これを「コールドプローブ」と呼びます。 プローブデータにより、プロフェッショナルはエラーレス学習やプロンプトフェーディングテクニックなどの教授法に注意を向けることができます。 このデータシステムは、クライアントを担当する人数が限られており、指導中に使用する正しいプロンプトレベルを知るためにデータに頼らない場合に最も有益です。
各種データ収集方法の利点と欠点
各データ収集方法には、それぞれ独自の利点と欠点があります。 どの方式を使うか決める前に、これらをよく検討してください。
| メリット | デメリット | |
| 連続データ 収集～最も正確 ～行動の小さな 変化に敏感 |
～常に 観察が必要 ～1がないと使いにくい 1:1名 |
|
| 不連続なデータ 収集 |
~忙しい環境でも使いやすい ~十分な 情報を提供する。 多くの状況 ~非常に高い 頻度の行動を追跡することができる |
~行動 の推定だけ ~推定の過剰または 不足を考慮する必要があります。 analyzing data ~May need more time to see changes in behavior |
Choice Your Data Collection Method
The data collection method you choose must produce accurate data.The data collection method you choose must produce the accurate data.The data collection method you choose the data collection method, 成果を測定し、測定された行動の変化に敏感であること（Fiske & Delmolino, 2012）。 以下のような多くの要因がデータ収集の精度に影響します。
- 運用上の定義
- 介入者のトレーニング
- 選択したデータ収集システムのタイプ
明確な運用定義の書き方については、こちらの記事を参照してください。
Research in Data Collection Methods
いくつかの研究では、研究調査におけるさまざまなデータ収集方法の使用について評価しています。 2つの研究では、異なる期間におけるこの傾向を評価している。 Kelly（1977）は1968年から1975年のThe Journal of Applied Behavior Analysisに掲載された研究を、Mudford, Taylor, and Martin（2009）は1968年から1975年のThe Journal of Applied Behavior Analysisに掲載された研究を調査しています。 彼らの研究結果は、以下の表に示されている。
| 期間 | 連続データ収集法 | 非連続データ収集法 |
| 1968-1975 | 59% | 41% |
| 19752005 | 55% | 45% |
最初の研究開始から追跡調査の終わりまでの40年間のスパンで比較。 の研究者は、連続的なデータ収集方法と非連続的なデータ収集方法をバランスよく使い分けていました。 非連続的なデータ収集法にも価値はあるが、行動の基本的な次元を定量化することはできない（Fiske & Delmolino, 2012）。 電子データ収集システムの導入により、紙と鉛筆の技術しか存在しなかった頃に比べ、連続的なデータ測定はより実用的かつ効率的なものとなっている。 これは研究者が連続的なデータ収集手段にもっと頼るようになるはずですが、必ずしもそうではないことが研究で明らかになっています。
Factors to Consider When Choosing a Data Collection Method
ニーズに合ったデータ収集方法を決める際には、以下を含む多くの要因を考慮しなければなりません：
- Is the behavior potentially dangerous?
- Does the behavior threaten the placement of the individual?
- その行動は通常どのくらいの頻度で起こりますか?
- その行動は一定期間にわたって起こりますか?
- その行動は通常どのくらい続くのか
- それは行動の欠損か過剰か
Fiske and Delmolino (2012) は、連続データ収集方法と非連続データ収集方法を選択する明確なガイドラインを示しています。 下の表は、その推奨事項の説明です。
| Continuous Data Collection Method | Discontinuous Data Collection Method |
| Discrete behaviors with a clear onset and | 行動が起こる間隔があいまい |
| 介入者は各インスタンスを正確に記録できる | 行動は非常に頻繁に起こる。 |
| 行動を個別に記録する | 複数の行動を同時に記録する |
| 介入者は1人の学習者に責任を持つ | Interventionist required to complete many tasks at once |
Serious, 危険な行動や深刻な行動には、正確なデータを提供するシステムが必要です。 このような行動に対処する場合、連続的なデータ収集の使用を強く検討する。 例外的に高い割合で発生する行動は、正確さを期すために不連続的なデータ収集方法が必要になる場合があります。 データ収集を保護者や教師に頼っている場合は、非連続的な方法を検討する必要があります。 これらの要素をすべて考慮することで、ABAプログラムのための最も効果的で効率的なデータ収集システムを選択することができます
データ収集を始める準備はできましたか？
References and Further Read
Fiske, K., & Delmolino, L. (2012)． 行動介入におけるデータ収集の不連続的方法の使用。 実践者のためのガイドライン. 行動分析の実際，5(2), 77-81.
Kelly, M. B. (1977). Journal of Applied Behavior Analysisで報告された観察データ収集と信頼性確保の手順の検討。
Mudford, O. C., Beale, I. L., & Singh, N. N. (1990)． 異なる期間の観察標本の代表性. 1665>
Mudford, O. C., Taylor, S. A., & Martin, N. T. (2009).応用行動分析学誌, 23(3), 323-331. Journal of Applied Behavior Analysisで報告された連続記録と観察者間一致アルゴリズム（1995-2005年）。 1665>
Repp, A. C., Roberts, D. M., Slack, D. J., Repp, C. F., & Berkler, M. S. (1976).（英語）。 データ収集の頻度法、間隔法、時間サンプリング法の比較。 応用行動分析学雑誌，9(4)，501-508.
.