Analiza vizuală a datelor ABA

„Analiștii comportamentali folosesc o formă sistematică de examinare cunoscută sub numele de analiză vizuală pentru a interpreta datele afișate grafic.”

– Cooper, Heron și Heward (2007, p.149))

Înregistrarea datelor pentru analiză

Când se derulează intervenții de Analiză Comportamentală Aplicată, se colectează în mod continuu date privind comportamentele vizate, deoarece acestea le permit celor care derulează programele să identifice dacă intervențiile funcționează sau nu.

Aceste date ar putea fi procentul de ortografiere corectă la un test, sau numărul de solicitări făcute de un elev pentru a lua o pauză de la muncă, sau timpul pe care un elev îl petrece în afara scaunului său într-o sală de clasă.

Tipurile de date care pot fi colectate sunt numeroase, dar scopul colectării de date este de a permite celor care derulează intervențiile să „mențină un contact direct și continuu cu comportamentul investigat” (Cooper, et al. 2007, p. 127).

Unul dintre principalele moduri în care se menține acest „contact” cu datele este prin intermediul graficelor. Există o serie de tipuri diferite de grafice utilizate în cadrul ABA, dar am ales să discutăm doar despre graficul liniar, deoarece acesta „este cel mai comun format grafic pentru afișarea datelor în ABA” (Cooper, et al. 2007, p.129).

Când datele sunt reprezentate grafic, există 3 proprietăți care sunt folosite pentru a identifica ce se „întâmplă” cu datele; acestea sunt variabilitatea, nivelul și tendința.

Variabilitatea

Variabilitatea datelor se referă la cât de diferite sau „răspândite” sunt scorurile unul față de celălalt. Luați ca exemplu cele două grafice de mai jos care prezintă date ipotetice privind procentul de scoruri corecte la un test de ortografie pe parcursul a 10 zile pentru 2 copii, Jane și Matt.

Datele lui Jane sunt stabile, în timp ce datele lui Matt sunt extrem de variabile.

Datele reprezentate grafic pentru Jane arată că procentul de ortografiere corectă rămâne stabil în jurul valorii de 80%. Datele pentru procentul de ortografiere corectă a lui Matt se schimbă sau „variază” foarte mult pe parcursul celor 10 zile și nu rămâne deloc stabil.

Când interpretați variabilitatea datelor lui Jane și Matt, ați spune că răspunsul lui Jane este „stabil”, în timp ce răspunsul lui Matt ar fi considerat „variabil” sau chiar „extrem de variabil”.

În general, dacă datele au o variabilitate mare (de ex. ortografia lui Matt) sugerează că profesorii nu au control asupra metodei de predare și că ar putea fi necesară schimbarea tacticilor folosite.

Nivelul

Nivelul datelor se referă la „poziția” setului de date luate de pe axa Y. Priviți graficele de mai jos; în primul grafic, dacă punctele de date trasate ar cădea în secțiunea de sus, acestea ar avea un „nivel ridicat”, dacă ar cădea în secțiunea de mijloc, ar avea un „nivel moderat”, iar dacă ar fi în secțiunea de jos, ar avea un „nivel scăzut”.

Ați putea, eventual, să separați nivelurile datelor și mai mult în „de la scăzut la moderat” sau „de la moderat la ridicat”, ca în cel de-al doilea grafic de mai jos.

Diferite defalcări diferite ale modului în care ar putea fi definit nivelul setului de date.

Urmărind datele reprezentate mai jos în raport cu axa Y, nivelul din setul de date din faza 1 este ridicat, cel din faza 2 este moderat și cel din faza 3 este scăzut. O linie medie sau mediană pentru date ar putea fi utilizată pentru a vizualiza mai bine nivelul datelor – acest lucru poate ajuta mai mult atunci când datele sunt oarecum variabile.

Trei niveluri diferite ale setului de date – ridicat, moderat și scăzut.

Tendință

Tendința datelor este „direcția” în care se îndreaptă. De exemplu, în graficul de mai jos, primul set de date arată o „tendință de creștere”, deoarece punctele de date „urcă”. Al doilea set de date arată o „tendință descrescătoare”, deoarece punctele de date „coboară”. În cele din urmă, al treilea set de date arată o „tendință zero”, deoarece datele nu urcă sau coboară.

Trei forme diferite de „tendință” – în creștere, în scădere și fără tendință.

De ce să folosim grafice?

Graficele fac mult mai ușoară interpretarea și înțelegerea datelor, deoarece prezintă informațiile într-un format vizual. De exemplu , ce puteți desprinde din acest set de numere care au înregistrat procentul de ortografiere corectă de către un elev pe parcursul a 14 zile de școală:

45%, 46%, 46%, 52%, 48%, 58%, 61%, 64%, 75%, 70%, 70%, 78%, 75%, 75%, 80%, 84%, 90%

Probabil că ați putut să vă dați seama că procentele arătau o creștere – dar a trebuit să le citiți pe fiecare în parte și să vă referiți unul la altul pe măsură ce înaintați.

Acum uitați-vă la graficul de mai jos care prezintă aceleași procente. Nici măcar nu trebuie să luați în considerare valorile procentuale pentru a recunoaște imediat că a existat o creștere treptată a procentelor corecte, iar acesta este unul dintre motivele majore pentru care afișarea grafică a datelor este atât de utilă.

Scrierea datelor sub forma unui grafic liniar ca mai sus face ca interpretarea acelor date să fie mult mai ușoară.

Aceasta nu înseamnă că procentele nu sunt importante, ci pur și simplu că reprezentarea grafică a datelor poate crește viteza cu care se pot face analize și interpretări.

Acest lucru este valabil mai ales atunci când se ia în considerare faptul că un copil ar putea avea o serie de intervenții diferite în cadrul unui program ABA și fiecare dintre ele trebuie să fie analizată în mod continuu. Imaginați-vă citirea a 30 de seturi de numere în comparație cu ușurința de a putea doar să ne uităm la 30 de grafice… știm ce am prefera.

.