CÁC CÔNG CỤ TRỰC QUAN VÀ TIÊU CHÍ CÓ CẤU TRÚC ĐỂ CẢI THIỆN VIỆC KIỂM TRA VÀ PHÂN TÍCH THIẾT KẾ TRƯỜNG HỢP ĐƠN LẺ

Bởi vì phân tích hành vi là một quá trình dựa trên dữ liệu, một kỹ năng quan trọng đối với các nhà phân tích hành vi là kiểm tra và diễn giải dữ liệu trường hợp đơn lẻ một cách chính xác. Nghiên cứu 1 là một nghiên cứu cơ bản trong đó chúng tôi đã tăng cường độ chính xác của các phương pháp kiểm tra trực quan cho các thiết kế A-B thông qua hai cải tiến của phương pháp chia đôi giữa (SM), được gọi là phương pháp tiêu chí kép (DC) và phương pháp tiêu chí kép bảo thủ (CDC). Độ chính xác của những phương pháp kiểm tra trực quan này đã được so sánh với nhau và với hai phương pháp thống kê (Allison & Gorman, 1993; Gottman, 1981) sử dụng một nghiên cứu mô phỏng bằng máy tính Monte Carlo. Kết quả chỉ ra rằng các phương pháp DC và CDC kiểm soát tỷ lệ lỗi loại I tốt hơn nhiều so với phương pháp SM và có sức mạnh phát hiện (để phát hiện các hiệu ứng điều trị thực) cao hơn đáng kể so với hai phương pháp thống kê. Trong Nghiên cứu 2, các hướng dẫn bằng lời nói và viết ngắn gọn kèm theo mô hình hóa đã được sử dụng để đào tạo 5 nhân viên sử dụng phương pháp DC, và trong Nghiên cứu 3, các phương pháp đào tạo này đã được tích hợp vào một bài thuyết trình và được sử dụng để đào tạo nhanh chóng (tức là, trong 15 phút) một nhóm người lớn (N = 87). Độ chính xác trong diễn giải đã tăng từ mức trung bình 55% trong điều kiện ban đầu lên mức trung bình 94% trong điều kiện điều trị ở Nghiên cứu 2 và từ mức trung bình 71% lên mức trung bình 95% trong Nghiên cứu 3. Do đó, Nghiên cứu 1 đã trả lời những câu hỏi cơ bản về độ chính xác của một số phương pháp diễn giải các thiết kế A-B; Nghiên cứu 2 cho thấy cách thông tin đó có thể được sử dụng để tăng cường độ chính xác của các nhân viên kiểm tra trực quan; và Nghiên cứu 3 cho thấy cách các quy trình đào tạo từ Nghiên cứu 2 có thể được điều chỉnh thành một định dạng thuận tiện cho việc đào tạo nhanh chóng nhóm người lớn trong việc diễn giải các thiết kế trường hợp đơn lẻ.