Eine standardisierte Mittelwertdifferenz als Effektgröße für multiple Baseline-Designs über Individuen hinweg

Einzel-Designs sind eine Klasse von Forschungsmethoden zur Bewertung von Behandlungseffekten, indem Ergebnisse über die Zeit wiederholt gemessen werden, während systematisch unterschiedliche Bedingungen (z. B. Behandlung und Kontrolle) der gleichen Person eingeführt werden. Die Designs werden in verschiedenen Bereichen wie Verhaltensanalyse, klinische Psychologie, Sonderpädagogik und Medizin verwendet. Neu entstehende Standards für Einzel-Designs haben die Aufmerksamkeit auf Methoden zur Zusammenfassung und Meta-Analyse von Ergebnissen gelenkt und auf die Notwendigkeit von Effektgrößen-Indizes hingewiesen, die mit denen in zwischen den Subjekten-Designs vergleichbar sind. In der vorherigen Arbeit haben wir diskutiert, wie man eine Effektgröße definiert und schätzt, die direkt vergleichbar ist mit der standardisierten Mittelwertdifferenz, die häufig in zwischen den Subjekten-Forschung verwendet wird, basierend auf den Daten einer bestimmten Art von Einzel-Design, dem Behandlungsumkehr- oder (AB)(k)-Design. Dieses Papier erweitert die Maßnahme der Effektgröße auf eine andere Art von Einzelstudie, das multiple Baseline-Design. Wir schlagen Schätzmethoden für die Effektgröße und deren Varianz vor, untersuchen die Schätzer mithilfe von Simulationen und demonstrieren den Ansatz in zwei Anwendungen.