Como Escolho o Método Certo de Recolha de Dados para o meu Programa ABA?

O campo de Análise de Comportamento Aplicado (ABA) baseia-se fortemente em dados para tomar decisões de tratamento informadas. Os profissionais do campo devem escolher o método de recolha de dados que mede o comportamento correcto. Eles analisam os dados para determinar a eficácia das intervenções. Se os dados demonstrarem progresso, as intervenções continuam. Se os dados revelarem uma tendência na direção errada, o profissional muda a intervenção.

O sistema de coleta de dados correto fornece as informações necessárias para determinar a eficácia da programação. Escolha um método de coleta de dados contínuo (freqüência, taxa, duração ou latência) ou um método de coleta de dados descontínuo (intervalo parcial, intervalo inteiro ou amostragem de tempo momentânea). O método certo fornece dados precisos que são sensíveis à mudança de comportamento. Os métodos contínuos fornecem os dados mais precisos, embora possam ser difíceis de utilizar em ambientes ocupados. Os métodos descontínuos oferecem uma estimativa da ocorrência do comportamento, mas podem ser usados mesmo quando o pessoal não pode atender ao comportamento do aluno durante toda a sessão.

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Veja abaixo para descarregar modelos de folhas de dados!

Recolha de dados contínua

Métodos de recolha de dados contínua medem cada ocorrência de um comportamento. Estes métodos ou contam cada instância do comportamento ou a quantidade de tempo específica de ocorrência de um comportamento. Estes métodos permitem medir o comportamento ao longo das dimensões básicas e detectar com precisão mudanças no comportamento. Escolha um método contínuo quando a programação requer um registro completo do comportamento. Vários sistemas diferentes fornecem dados contínuos.

Frequência

Frequência fornece uma contagem simples do comportamento que ocorre. Registre a freqüência do comportamento usando marcas de contagem, um clicker, ou mesmo pequenos objetos. Movendo pequenas contas de um bolso para outro quando um comportamento ocorre fornece uma maneira simples de contar discretamente a ocorrência do comportamento. Quando a sessão terminar, conte o número de contas e introduza esse número na sua folha de dados. Use a medição de frequência quando os comportamentos:

• Deixe um início e fim claros
• Occur a uma taxa que possa ser contada com precisão

Frequência mede tanto o comportamento desejável como o indesejável, tal como o número de vezes que o seu cliente faz xixi no penico ou atira brinquedos. As contagens de frequência simples são fáceis de recolher; no entanto, não levam em consideração a duração de cada sessão e podem ser enganadoras quando a duração da sessão varia muito. Por exemplo, 10 instâncias de comportamento que ocorrem numa sessão de 30 minutos é bastante diferente das 10 instâncias que ocorrem durante uma sessão de 4 horas.

Taxa

Taxa de medidas que nivelam o campo de jogo em relação à duração da sessão. Elas refletem a freqüência de comportamento que ocorre durante um período de tempo. Este tipo de dados fornece mais informações do que apenas os dados de frequência e normalmente é uma representação mais precisa do comportamento. Para calcular a taxa, divida a frequência pela duração da sessão (ou seja, minutos ou horas). A taxa é expressa como um número por unidade de tempo (ou seja, 6 instâncias por hora ou 12 instâncias por minuto).

Dados da taxa de utilização quando:

• A duração da sessão é inconsistente
• Você mede o comportamento durante algumas partes do dia mas não outras

Como com outras medidas contínuas de coleta de dados, os dados da taxa podem ser usados para documentar os comportamentos visados para aumentar ou diminuir. Você pode escolher usar dados de taxa para determinar o número de vezes por hora que o seu cliente manda para algo que ele quer ou se envolve em comportamentos agressivos.

Duração

Dados de duração medem quanto tempo um comportamento dura do início ao fim. Ao definir os comportamentos a serem coletados por registro de duração, os profissionais devem identificar um início e compensar para garantir uma medição precisa. Um cronômetro ou timer em um aplicativo de coleta de dados fornece os dados de duração mais confiáveis. Evite estimar a duração esperando que a equipe olhe para um relógio ou relógio para medir a hora. Use o registo da duração quando os comportamentos:

• Deixar início e fim ambíguos
• Por um período de tempo inconsistente

Again, duration could measure both behaviors you want to increase as well as those you are looking to decrease. A quantidade de tempo gasto em jogos imaginativos ou em uma birra são exemplos de comportamentos que você pode medir usando dados de duração.

Latência

Latência mede o tempo entre os estímulos discriminatórios (DP) e a resposta. Esta medida permite avaliar a velocidade de resposta a um determinado estímulo. Por exemplo, você pode usar dados de latência para aumentar a taxa de resposta durante a TDT (diminuindo a latência) ou pode usá-los para diminuir a taxa de resposta antes de ouvir o DS completo durante a TDT (aumentando a latência). Use dados de latência quando:

• Responses ocorrem muito lentamente ou muito rapidamente após o SD

As medidas de latência fornecem informações altamente específicas. Para registrar a latência, inicie o tempo em um cronômetro após a entrega do SD e pare o tempo assim que o aluno começar a responder.

Aprenda mais sobre a coleta contínua de dados:

Recolha de dados descontínua

Sistemas de coleta de dados descontínua medem apenas uma amostra do comportamento que ocorre ao dividir a sessão em pequenos incrementos de tempo. Embora esses dados sejam potencialmente menos precisos que os métodos de coleta contínua de dados, eles são mais fáceis de coletar em ambientes ocupados. Há um erro inerente em cada método de medição descontínua (Fiske & Delmolino, 2012). Ao escolher um método de medição descontínua, considere estes erros cuidadosamente. O gráfico abaixo descreve estes erros.

Método de medição descontínua	Tipo de erro	Utilizar para:
Gravação de intervalo parcial	Overestima a ocorrência de comportamento	Diminuição de comportamento
Gravação de intervalo integral	Subestima a ocorrência de comportamento	Aumento do comportamento
Amostragem de tempo momentânea	Não sobrestima nem subestima a ocorrência de comportamento	Alta frequência, aumento do comportamento

Intervalo parcial

Dados de intervalo parcial dividem a sessão em partes iguais (intervalos). Registre se o comportamento ocorreu em algum ponto durante esse intervalo. Como o comportamento só precisa ocorrer uma vez ou por uma pequena fração do intervalo, os dados do intervalo parcial superestimam a ocorrência do comportamento. Use o registo de intervalo parcial quando:

• O comportamento não tem um início e paragem claros
• O comportamento ocorre a uma taxa tão alta que é impraticável tentar contar cada ocorrência
• Uma estimativa da frequência do comportamento é aceitável

Cuidado que como os dados do intervalo parcial fornecem uma superestimação da ocorrência do comportamento, você quer usar o menor intervalo que seja prático para a sua situação. Quanto maior for o intervalo, mais inflados serão os dados. Muitas vezes, devido à superestimação deste método, os profissionais utilizam o intervalo parcial para documentar os comportamentos visados para a redução. Exemplos de comportamentos que você pode registrar usando dados de intervalo parcial incluem a ocorrência de estereótipos ou gritos durante um dia inteiro, se qualquer um dos comportamentos ocorrer a uma taxa alta.

Porque a pauta só precisa atender ao comportamento se ele ocorrer, o registro de intervalo parcial pode ser mais eficiente para a pauta ocupada coletar do que monitorar e contar cada ocorrência de um determinado comportamento.

Intervalo Inteiro

Dados de intervalo Inteiro novamente quebra a sessão em partes iguais (intervalos). Registre se o comportamento ocorre ao longo de todo o intervalo. Como o comportamento deve ocorrer durante todo o intervalo, este método subestima a ocorrência do comportamento do alvo. Use o registo do intervalo inteiro quando:

• O comportamento ocorre durante longos períodos de tempo
• É impraticável usar o registo da duração na sua configuração
• Uma sobreavaliação do comportamento é aceitável

Porque este método subestima a ocorrência do comportamento que você quer usar o menor intervalo que seja prático para a sua situação para assegurar o reflexo mais preciso do comportamento. Muitas vezes, devido à subestimação da ocorrência do comportamento, os profissionais utilizam todo o intervalo para documentar os comportamentos alvo de aumento. Isto pode incluir comportamentos como a quantidade de tempo gasto no trabalho de mesa ou em jogos funcionais, assumindo que estes ocorrem durante períodos significativos do dia da criança.

Amostragem de tempo momentânea

Amostragem de tempo momentânea tira um rápido retrato da ocorrência ou não de um comportamento. Identifique um intervalo apropriado com base nos dados da linha de base. Quando o intervalo terminar, registrar se o comportamento está ou não ocorrendo naquele momento. Esse método de coleta de dados não sobrestima nem subestima o comportamento; entretanto, como nem todas as instâncias do comportamento são registradas, os dados são muito menos precisos do que a coleta contínua de dados. Use a amostragem temporal momentânea quando:

• Outros métodos de recolha de dados são impraticáveis na sua situação
• Confia em alguém para recolher os dados que não consegue monitorizar continuamente o comportamento devido a outras responsabilidades
• Não é necessário assegurar que obtém um registo completo do comportamento

Amostragem temporal momentânea não lhe fornece dados fiáveis; no entanto, profissionais ocupados são capazes de recolher dados sobre o comportamento quando não têm a capacidade de atender à criança por longos períodos de tempo. A amostragem momentânea pode fornecer informações suficientes para comportamentos como trabalhar de forma independente na escola ou brincar sozinho em casa.

Outros métodos de coleta de dados

Os métodos de coleta de dados acima fornecem a mais ampla aplicação para aprender sobre a ocorrência de um comportamento identificado. A lista acima vai ao encontro da maioria das necessidades de recolha de dados dos profissionais na área da ABA. Outros métodos capturam informações não capturadas quando se utilizam esses métodos. Os sistemas de recolha de dados abaixo são utilizados com menos frequência e para fins mais específicos do que os métodos listados acima.

ABC Data Collection

ABC data is often a critical component when conducting a functional behavior assessment (FBA). Este método de recolha de dados analisa o que acontece imediatamente antes e depois do comportamento que lhe interessa. Isto permite a análise do contexto do comportamento para começar a determinar uma possível função. Embora existam muitas formas de recolher dados ABC, um método simples é criar um formulário com caixas de verificação para antecedentes, comportamentos e consequências que ocorrem normalmente. Isso não só torna a coleta de dados mais simples, mas também fornece um método mais fácil para analisar esses dados.

ABC Data Collection Templates (como visto em nosso livro ABA Fundamentals for Parents, também disponível na Amazon tanto em brochura como em Kindle)

Para mais informações sobre dados ABC, veja nossos posts: Usando Dados ABC para Tomar Decisões Informadas e Qual é a Diferença entre Análise Funcional e Avaliação do Comportamento Funcional? no ABA Acessível.

Scatterplot

Um scatterplot fornece informações sobre a ocorrência de comportamentos em diferentes partes do dia, seja em períodos de tempo ou atividades. Este método permite uma análise visual para determinar se existem padrões. O exemplo abaixo divide o dia em blocos de 1 hora de tempo e depois fornece espaço para comparar dados ao longo de uma semana inteira. Esta folha de dados também fornece espaço para a localização de documentos. Isso permite, num relance, ver que a maior taxa de comportamento ocorre das 19 às 20 horas em casa. Embora não lhe dê uma contagem específica do comportamento, esta informação permite-lhe determinar quando deve procurar recolher esses dados mais específicos.

Blank Scatterplot (como visto em nosso livro ABA Fundamentals for Parents, também disponível na Amazon em brochura e Kindle)

Produto Permanente

Dados de produto permanentes fornecem uma forma de o profissional avaliar a ocorrência de comportamento depois de ter parado. Com este método de recolha de dados, o profissional não precisa de estar disponível para observar o comportamento à medida que este ocorre. As escolas utilizam muitos dados permanentes de produtos para este fim. Um professor é incapaz de observar cada um de seus alunos enquanto eles trabalham, mas ela pode observar os produtos permanentes que eles produzem (ou seja, folhas de trabalho, projetos, vídeos, etc.).

Probe

Probe dados simplesmente testar para determinar se um comportamento ocorre ou não em uma determinada situação. Num esforço para garantir que a recolha de dados não interfira com os métodos de ensino, um profissional pode optar por utilizar um sistema de recolha de dados de sondagem apenas para alvos específicos. Se o profissional optar por fazer uma sonda antes de qualquer ensaio de ensino, referimo-nos a isto como uma “sonda fria”. Os dados da sonda permitem que o profissional concentre a sua atenção na metodologia de ensino, incluindo a aprendizagem sem erros e técnicas de rápido desvanecimento. Este sistema de dados é mais benéfico quando há um número limitado de indivíduos trabalhando com um cliente e que não confiam nos dados para conhecer o nível de prontidão correto para usar durante o ensino.

Vantagens e desvantagens de cada tipo de método de coleta de dados

Cada método de coleta de dados tem suas próprias vantagens e desvantagens únicas. Considere-as cuidadosamente antes de determinar qual sistema usar.

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	Vantagens	Desvantagens
Dados Contínuos Colheita	~Mais preciso ~Sensível a pequeno Mudanças de comportamento	~Requer constante observação ~Dificuldade de usar sem 1:1 pauta
Dados descontínuos Recolha	~Mais fácil de usar em um ambiente ocupado ~Fornece informação suficiente informação para Muitas situações ~Capaz de rastrear muito alto Comportamento de freqüência	~Apenas uma estimativa de comportamento ~Tem de considerar sobre ou subestimação quando analisando dados ~Pode precisar de mais tempo para ver mudanças no comportamento

Selecionar o seu método de recolha de dados

O método de recolha de dados que você escolher deve produzir dados precisos, medir resultados, e ser sensível a mudanças no comportamento medido (Fiske & Delmolino, 2012). Muitos factores influenciam a precisão da recolha de dados, incluindo a:

• Definição operacional
• Formação de intervencionistas
• Tipo de sistema de recolha de dados seleccionado

Para mais informações sobre como escrever definições operacionais claras, consulte o nosso post: Definir claramente o Comportamento em ABA Acessível.

Pesquisa em Métodos de Coleta de Dados

Estudos transversais avaliam o uso dos diferentes métodos de coleta de dados em estudos de pesquisa. Dois estudos avaliam esta tendência durante diferentes períodos de tempo. Kelly (1977) analisou a pesquisa publicada no The Journal of Applied Behavior Analysis de 1968-1975 e Mudford, Taylor, e Martin (2009). Os resultados de suas pesquisas são apresentados na tabela abaixo.

Periodo de tempo	Métodos contínuos de coleta de dados	Métodos contínuos de coleta de dados
1968-1975	59%	41%
1995-2005	55%	45%

Atravesse o período de 40 anos desde o início do primeiro estudo até o final do estudo de acompanhamento, Os investigadores equilibraram a utilização de métodos de recolha de dados contínuos e descontínuos. Embora os métodos descontínuos de coleta de dados tenham seu valor, eles não conseguem quantificar as dimensões básicas do comportamento (Fiske & Delmolino, 2012). Com a introdução de sistemas eletrônicos de coleta de dados, as medidas de dados contínuos são mais práticas e eficientes do que eram quando só existia a tecnologia de papel e lápis. Embora isto deva levar os investigadores a confiar mais em medidas de recolha de dados contínuas, os estudos revelam que este não é necessariamente o caso.

Factores a considerar ao escolher um método de recolha de dados

Ao determinar qual o método de recolha de dados que se adequa às suas necessidades, deve considerar muitos factores, incluindo:

• O comportamento é potencialmente perigoso?
• O comportamento ameaça a colocação do indivíduo?
• Qual a frequência com que o comportamento tipicamente ocorre?
• O comportamento ocorre durante um período de tempo?
• O comportamento tem um início e fim claros?
• Quem irá recolher os dados?
• Quanto tempo o comportamento normalmente dura?
• É um défice ou excesso comportamental?

Fiske e Delmolino (2012) forneceram orientações claras para escolher entre um método de recolha de dados contínuo e descontínuo. A tabela abaixo é uma descrição das suas recomendações.

Método de recolha de dados contínuos	Método de recolha de dados descontínuos
Comportamentos discretos com um início claro e offset	Quebras ambíguas entre a ocorrência do comportamento
Interventionist pode registrar com precisão cada instância	O comportamento ocorre em um alta taxa
Recording behaviors individually	Recording multiple behaviors simultaneously
Interventionist responsible for 1 learner	Intervencionista necessário para completar muitas tarefas de uma vez

Serioso, comportamentos perigosos ou severos requerem um sistema que forneça dados precisos. Considere fortemente o uso da coleta contínua de dados ao abordar estes tipos de comportamento. Comportamentos que ocorrem a uma taxa excepcionalmente elevada podem exigir um método de recolha de dados descontínuo para uma maior precisão. Se você depende dos pais ou professores para coletar dados, você deve considerar métodos descontínuos. Levar todos estes fatores em consideração permite selecionar o sistema de coleta de dados mais eficaz e eficiente para o seu programa ABA.

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References and Further Reading

Fiske, K., & Delmolino, L. (2012). Uso de métodos descontínuos de coleta de dados em intervenção comportamental: Diretrizes para os profissionais. Behavior Analysis in Practice, 5(2), 77-81.

Kelly, M. B. (1977). Uma revisão dos procedimentos observacionais de coleta de dados e confiabilidade relatados no Journal of Applied Behavior Analysis. Journal of Applied Behavior Analysis, 10(1), 97-101.

Mudford, O. C., Beale, I. L., & Singh, N. N. (1990). A representatividade de amostras observacionais de diferentes durações. Journal of Applied Behavior Analysis, 23(3), 323-331.

Mudford, O. C., Taylor, S. A., & Martin, N. T. (2009). Algoritmos de registro contínuo e concordância interobservador relatados no 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. Journal of Applied Behavior Analysis, 9(4), 501-508.