-단일사례연구(Single Subject Design)

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단일사례연구(Single Subject Design) ; 단일사례설계는 시계열설계의 논리를 개별사례 또는 체계에 대한 개입 또는 정책변화의 영향을 평가하는데 적용함. 1. 단일사례설계 논리의 개관 - 단일사례연구: 단일 연구대상에 대한 종속변수의 변화를 측정하는 것과 관련된 유사실험설계 - 시계열의 논리를 개별사례 또는 체계에 대한 개입 또는 정책변화의 영향을 평가하는데 적용 - 대상문제의 결과를 나타내는 특정지수로 클라이언트체계를 반복하여 측정한다.  특정개입을 도입하기 전에 반복측정하고, 대상문제가 개선되는 지속적인 유형이 개입 도입후 시작되는지를 보기위해 반복측정한다. - 단일사례연구에서는 baseline 기간동안 종속변수를 반복적으로 측정을 하고, 독립변수를 조작한 (여러번 또는 한번의) 개입단계에서 다시 측정하는 것) - 기준선에서의 측정을 통제라고 보면, 기준선이후의 반복된 측정은 실험에 의한 효과의 측정이라고 볼 수 있다. * 기초선: 개입이 도입되기 전에 반복 측정하는 단계, 기초선은 집단실험에서 통제집단과 같은 기능을 수행하는 통제단계임. * 기초선단계에서 수집된 자료유형을 개입단계동안 수집된 자료유형과 비교한다. ; 우연한 사건을 완전히 배제하지는 못하지만, 단순한 사전 사후조사설계보다는 상당히 많이 우연한 사건의 개연성을 줄임. * AB 설계와 ABAB설계 ; 기초선단계와 개입단계를 둘 이상 설정하여 우연한 사건에 대한 통제를 증대시킬 수 있다. 2. 사례수=1 - 단일사례설계(single-subject designs), 단일케이스설계(single-case designs), 또는 단일체계설계(single-system designs)으로 불림. - 단일사례연구에서의 대상은 1개인, 1부부, 1가족, 1조직, 1집단 등이 될 수 있다.  (외적타당도의 문제, 즉 일반화의 문제) 3. 사회사업에서 단일사례설계 - 사회사업실천에서의 단일사례연구는 * Human Service Organization - clinical setting에서의 individual client 의 기능을 향상시키기 위한 one-to-one relationship 형성 -> 따라서 research setting 과는 동떨어진 것으로 보여짐 * 그러나 점차 practitioner-client 간의 관계가 social research 의 대상이 되어가고 있다. * single-subject design: clinical setting에서의 적절하고 핵심적인 기제 또는 tool. 임상실천의 일부로 특정 개입의 효과성, 목적의 달성들을 파악하는데 효율적인 tool이 될 수 있다 * 독특한 맥락에서의 효과 - 후속연구에서의 일반화 가능성에 대해 검증할 수 있는 개입을 상당히 높은 내적타당도를 가지고 파악할 수 있게 한다 * 단일사례실험의 결과를 축적하면 특정개입의 과학적 기반 또는 특정 실천가의 효과성의 과학적 기반의 확대와 전체기관 및 프로그램의 평가에도 가치가 있다. * 대규모 표본을 구하고, 이들을 대상으로 한 연구는 때로는 비용과 시간의 낭비를 초래할 수 도 있다. - 단일사례설계는 사회사업실천가가 어떤 클라이언트들에 대해 임상실천의 일부분으로 실행할 수 있다. - 현실적으로는 어려움 1) 클라이언트의 위기상황으로 실천가가 개입실행 전에 기초선의 경향을 파악하기 위한 시간적 여유가 없다.  2) 막대한 업무량으로 인한 시간부족 3) 주위 동료들의 비지지 4) 클라이언트의 저항 - 자기감시과정으로 인식 4. 측정의 쟁점 1) 대상문제와 목표의 조작적 정의 - 연구조사에서의 중요한 쟁점은 대상문제를 조작적 용어 (관찰가능한 용어로)로 정의해야 한다는 것이다. -- 단일사례연구에서도 이 이슈는 그대로 적용된다. - 대상문제의 한 측면을 보여주는 구체적 지표를 사용할 수 있다. - 단일사례연구에서의 대상문제는 측정하기 어려운 행동 등이 될 수도 있다. 2) 측정대상 - 단일사례연구에서는 여러번의 반복측정이 필요하기 때문에 조작적인 지수는 정기적으로 측정하기 충분할 정도로 자주 일어나야 한다 예) 자살방지프로그램 - 직접적 서비스제공자의 경우는 우울증 척도, 클라이언트가 자신에 대해 긍정적으로 인식하는 횟수 등을 지수로 이용 - 전체 자살방지프로그램의 효과성을 평가하는 사람은 자살의 수 또는 자살시도횟수 등을 이용할 수 있음. 3) 다각적 측정(trinagulation) - 2개 또는 3개의 지수를 이용한다. 즉 둘이상의 척도를 이용하는 것.  --그러나 반드시 다각적 측정이 상이한 대상문제를 측정하는 것을 의미하지 않는다. -동일한 대상문제를 나타내는 둘이상의 지수를 측정하는 것 5. 자료수집 1) 누가 측정을 해야 하는가? - 실천가가 자시의 실천을 평가하기 위해 측정할 때, 관측자편견의 위험이 높아짐. - 클라이언트가 스스로 측정을 하도록 전적으로 의존하는 것은 더욱 위험함. 2) 자료의 원천 * 기존 자료의 이용 - clinician 이나 client 이외의 사람들에 의해 수집된 클라이언트의 정보를 이용할 수도 있다 - 기존의 자료가 개념을 측정하는데 적절하다면, 이 자료는 treatment와 관련되거나 또는 관련되지 않은 상황에서 수집되었기 때문에 unobtrusive 하다.  - 또한 비용이나 비용이라는 측면에서도 장점을 지닌다. 7) 기초선 단계 ; 대상 문제가 기초선 기간에 안정적인 경향을 보이기에 충분할 정도로 많은 측정을 함. ; 외부사건이 개입을 할 때만 우연히 나타날 가능성이 없다는 것을 보여주기에 충분할 정도로 측정을 할 때 내적타당도가 증가됨. ; 5-10번 정도의 기초선 측정을 계획하는 것이 합리적임 ; 기초선이 상당히 안정되어 있으면 3-5회의 적은 수의 자료점으로 시작할 수도 있음. ; 안정된 경향이란 대상문제가 예상할 수 있고 질서 있는 형태로 발생하고 있다는 것을 보여주는 것임. ; 기초선이 안정된 경향을 보인다 하더라도 그 경향이 개선을 의미할때는 개선의 경향이 없어질 때까지 기초선 측정을 계속하는 것이 좋다. ; 기초선이 안정되지 않았을 경우도 해석이 가능한 경우가 있다. ; 개선의 경향성을 보이는 기초선에서도 효과성을 지지하는 결과를 얻을 수 있음. ; 외부환경 변화가 개입시기의 시작과 일치하리라는 것을 알게되면, 기초선 단계를 완수하기로 계획한 시점에서 벗어나기를 원할 수도 있음. - 기초선을 연장하거나, 개입을 잠시 보류하고 재도입하는 방안이 있음. - 기초선 측정을 하고자 개입을 연기할 수 없을 때 유용한 소급기초선을 얻을 수 있는지 고려해야 한다는 것도 고려- 소급 기초선 또는 재구성 기초선은 기초선을 과거로부터 재구성한 기초선임.- 이용가능한 기록 또는 클라이언트의 기억을 이용함.(기억하기 쉬운 기억을 이용할수록 왜곡이 적음, 가까운 과거만을 이용) 6. 단일사례설계의 유형 - 단일사례연구는 각 단계, treatment, baseline measure 의 수에 따라 다른 유형이 존재한다 1) AB: 기본 단일사례설계 - 가장 단순한 설계로 다른 유형의 단일사례연구의 기반이 되는 유형 - 하나의 기초선 단계와 하나의 개입단계로 구성됨. - history 요인이 타당성을 저해할 수 있다. - 많은 한계에도 불구하고 많이 사용됨. 보다 복잡한 설계들의 비현실성 때문에 - 동일한 개입에 대한 다양한 AB 연구들의 결과가 일정하다면 그 개입의 효과성에 대한 증거를 강화할 수 있음. 2) ABAB: 중지/반전 설계 - AB design을 강화할 수 있는 연구설계 - 치료단계를 거친후, 일시적으로 treatment를 중단하는 것 - 기본적인 Reversal Design: ABA, ABAB (ABAB 설계는 다시 treatment를 수행한다) - 기본적으로 reversal design 은 외생적 요인에 의해서가 아니라 treatment가 client's condition에 있어서 변화를 초래하는지를 보여줄 수 있다.   - 두 번째 기초선에서 안정적 경향을 확인한 후 개입을 재도입한다. - ABAB설계의 문제점    (1) 치료의 효과가 영구적인 경우 reversal effect 는 볼 수 없다    (2) treatment의 중단 또는 pre-treatment로 되돌아가는 것은 윤리적으로 문제가 될 수 있다. ** 반전이 일어나지 않을 경우의 해결책 - 첫 번째 개입이 되돌이킬 수 없는 영향을 미쳤을 수 있다. - 첫 번째 개입 기간을 상대적으로 짧게 하고, 두 번째 개입을 반전이 보이자마자 다시 시작할 수 있음. - 두 번째 개입기간동안 새로운 개선의 경향을 관찰할 수 있음. * 개입의 효과를 알기 어려운 경우 - 외부적 사건의 영향인지, 개입이 너무 효과적이라 다시 반전될 수 없는지?를 구분할 수 없음. 3. 다중 기초선 설계(Multiple-Baseline Designs) - 둘 이상의 기초선을 동시에 시작 - multiple baseline의 경우 상이한 행동, 또는 상이한 상황에서의 단일한 행동, 또는 유사한 문제를 겪고 있는 다른 클라이언트를 대상으로 측정할 수 있다 -baseline에서 여러번의 측정을 한 후 동일한 treatment를 수행한다는 의미에서 AB design 이라고 볼 수 있다. AB, AAB, 또는 A1A2A3B (각각 다른 사례1, 2, 3, 에 A1, A2, A3를 실시하는 것) - 상대적으로 강한 내적 타당도를 보여준다. - 치료의 효과성은 하나 이상의 behaviors, settings 또는 개인에 대해서 평가할 수 있다. - AB 설계보다 낫다고 평가되기도 하지만, AB design을 반복하는 것도 history와 같은 내적 타당도 저해요인을 극복할 수 있다. - Reversal design 보다 내적 타당도가 강하지는 않지만, reversal design을 수행할 수 없는 경우 좋은 대안이 된다. * 우연한 사건의 영향일 가능성이 있음 * 여러 대상행위에서 명확하지 않은 결과를 보이는 다중 기초선 설계 ; 효과의 일반화 4) 다중요소설계(Multiple-component Designs) - 여러번의 treatment가 필요한 경우가 있다. - ABACA : treatment B 대신 두 번째 실험단계에서 treatment C를 실행하는 것 - ABACA design과 같은 multiple-treatment design의 경우는 정확하게 어떤 treatment에 의해 변화가 발생하였는지를 명확하게 알 수 없다는 점이 문제가 된다. - 또한 각 실험이 개별적으로 수행되는 것이 아니라 복합적으로 수행되어야 효과가 있는 경우 specialized design이 이용된다. * 강도변화설계(changing intensity design) ; 이 설계는 여러 단계의 동일한 개입을 한다. 그러나, 각 단계에서 개입의 양이나 클라이언트로부터 기대되는 실행수준을 증가시킨다. 표기: AB1B2B3 ; 새로운 개입방법을 도입하면 표기: ABCD <그림 10-14> 참조 p.372 장점: 융통성이 있음. 실천가가 관측한 자료유형에 의해 정당화되는 것처럼 개입계획을 변화시킬 수 있음 단점: 이월효과, 순서효과 및 우연한 사건과 연관되어 있음. <그림 10-14>에서 D의 호과인지, BCD의 효과인지를 구분하기가 어려움. 이의 해결을 위해 개입의 순서를 바꾸어 다른 대상에게 적용시켜봄. 그외 설계로는 구성설계(construction design); A-B-A-C-A-BC 띠설계 (strip design); A-BC-A-B-A-C 순환개입설계; A-B-A-B-BC-B-BC- 무작위로 교환 7. 자료분석 * 모호한 결과의 해석 <그림 10-1> p.373 참조 개입이 효과적이었다고 주장할 수 있는 반면, 1) 무작위 변동 또는 순환적인 일시적인 변동일 수있음 2) 우연한 사건일 가능성이 높음. 왜냐하면 시간적으로 차이가 있기 때문에