第8回授業(6/2)での学習目標 一事例デザインとは? 分割区画型反復測定デザインとは? メタ・アナリシスとは?。 一事例実験デザインとは(1) Barlow と Hersen (1984) によれば、19世 紀後半の生理学や心理学の初期の実験では、 一人の被験者に対して繰り返し測定を行う ことにより、普遍的な結果を得、それぞれ の分野に大きなインパクトを与えていたと いう(テキスト、p.26)。 このようないわば1事例に対する実験は、 現代流に言えば一事例実験デザイン(single case experimental designs) のはしりに他な らない。 一事例実験デザインとは(2) 例えば1人の妄想患者に対して、セラピス トが何カ月にもわたりある治療法によるセ ラピーを施し、その効果の有無を検討する ことがある。 一事例実験デザインでは、原則として、特 別な実験操作を加えず標的行動の生起頻度 などの何らかの指標を測定し、ベースライ ンとする。 ベースラインは、その後のカウンセラーに よる標的行動に対するカウンセリングの効 一事例実験デザインとは(3) 基本的な一事例実験デザインには、つ ぎのようなものがある(テキスト、p. 26下からp.27): (1) A-B デザイン (2) A-B-A デザイン (3) A-B-A-B デザイン (4) A-B-C-B デザイン 一事例デザインの概要を整理 テキスト pp.26-28 の1.3.1節を読み、 一事例実験デザイ ンの概要を整理し よう。 分割区画型反復測定デザイン(1) 一事例実験デザインでは、既にみたように、一 人の患者に対して、例えば特定のカウンセリン グの効果をみるために、あらかじめカウンセリ ングをしない状態で、効果を見たい変数の測定 をおこないベースラインとし、ある時点でカウ ンセリングのアクションを起こし、そこでの変 数の測定値の変化を見ることにより、カウンセ リングの効果の有無を検討する。 このやり方では、しかし厳密な意味でカウンセ リングの効果を検討することには限界がある。 分割区画型反復測定デザイン(2) これを避けるための有力な1つの方法が、 テキストのp.28からの1.3.2節で紹介 する分割区画型反復測定デザイン分散分 析である。 例えば佐藤は、アサーション・トレーニ ング(assertion training)を用い、過剰適 応傾向の変化および自己主張への不安の 変化が起きるかどうかを、このデザイン の分散分析で検討している(テキスト、 分割区画型反復測定デザイン(3) この実験で彼女は、アサーション・トレー ニング 群 (AT 群)6名、及び統制群(すなわち、 トレーニングを行わない群)5名の参加者 を用いて、このデザイン分散分析を行って いる。 但し、彼女の実験の弱点は、AT群と統制群 の割り付けが無作為になされていない点で ある。 この種の実験では、本来、同トレーニング 分割区画型反復測定デザイン(4) AT 群には、ほぼ一か月強の間に1セッ ション 3時間で4回のトレーニングを行った。 また、 実験の前後で、3尺度から成る過剰適 応傾 向尺度の測定も行った。 一方、統制群に対しては、トレーニング はお 分割区画型反復測定デザイン(5) このデータを分割区画型反復測定デザイン で分析すると、2群への無作為割り付けさ えきちんとしていれば、テキスト p.29の 表1.5にあるように、 (1)トレーニングの効果の有無 (2)時点の効果の有無 (3)尺度(3尺度)の効果の有無 (4)時点と尺度の交互作用の有無 を、きちんと統計的に検討できる。 分割区画型反復測定デザイン の概要を整理 テキスト pp.28-29 の1.3.2節を読み、 一事例実験デザイ ンの概要を整理し ておこう(自習)。 メタ・アナリシスの概要(1) 丹後(2002) によれば、メタ・アナリシス (meta- analysis) とは、過去に行われた複数の独立な 研 究結果を統合するための(統合できるか否か の 検討も含めた)統計解析である。 メタ・アナリシスは、歴史的にはある医学者 が開発 した腸チフスに対するワクチンの効果のデー メタ・アナリシスの概要(2) メタ・アナリシスにおいて注意すべきキーワ ード (1)研究が無作為化比較試験 (Randomized control trials, 略して RCT)か (2)メタ・アナリシスすべき研究が、 RCT による 無作為割り付けができない場合の研 究とし メタ・アナリシスの概要(3) 研究が無作為化比較試験(RCT)か疫学 研究 かどうかで、メタ・アナリシスの ための複数の研究統合のための手続き を変えないといけない。 メタ・アナリシスのための統計指標( 統計量)にはオッズ比 (odds ratio)、リ スク比(risk ratio)、平均の差、ハザード 比(hazard ratio)、相関係数などがある 。 メタ・アナリシスの概要(4) メタ・アナリシスの例(中川、2010) テキスト p.32の表1.7は、中川( 2010)の 非定形うつ病と性別の関係を表すもの で、 表1.7のような分割表が幾つかの先行 研究で得られている場合、例えば同頁 の枠内 のようなSAS プログラムを用いて、簡 メタ・アナリシスの概要(5) 表1.7. Akiskal らの研究における 非定形うつ病と性別の2×2分割表 A/B Atypical non 計 69 141 210 female 190 202 392 計 259 343 602 male
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