單一受試者研究分析中應用C統計量之適切性探討

The Inappropriateness for Applying C Statistic in the Analysis of Single-subject Research

林冠群(Guan-Chyun Lin) ； 林惠賢(Huey-Shyan Lin)

《測驗學刊》 60卷3期 (2013/09) Pp. 569-598

摘要

C統計量是目前在分析單一受試者研究資料時，使用較多的統計分析方法。由理論探討與虛擬案例分析可知，C統計量主要在衡量小樣本序列資料的一階自相關趨勢，但仍需注意首尾兩筆資料的偏離對C統計量的影響。如果研究者不只是想要知道，單一受試者觀察資料是否具有一階自相關趨勢時，還想要知道某種介入是否會造成水準或斜率的改變，此時應用C統計量便不適切。因此，建議研究者日後在單一受試者研究中，應避免採用C統計量，而改採其他適當分析方法，諸如斷裂時間系列分析，或在能捕捉誤差系列相關之模式中執行分段迴歸法等，才能更適切與深入地探討單一受試者的觀察資料。

關鍵字

C統計量 ； 一階自相關 ； 分段迴歸 ； 單一受試者研究 ； 斷裂時間系列分析

並列摘要

Currently, C statistic is the statistical analysis method often used for analyzing the single-subject research data. C statistic mainly measures the first-order autocorrelation trend of the small-sample series of data by theory study and simulation case analysis, but it still needs to pay attention to the influence on C statistic due to deviation of the two data in the initial and the last points. If in a single-subject study the researchers want to know not only whether the first-order autocorrelation trend of the observed data exists, but also whether the intervention causes a change of a level or slope, applying C statistic will be inappropriate. Therefore it suggested that in future single-subject studies the researchers use other appropriate methods, such as interrupted time series analysis or segment regression analysis executed in a model that can catch the serial correlation of errors, rather than C statistic to more appropriately and deeply explore the observed data of a single-subject.

並列關鍵字

C-statistic ； first-order autocorrelation ； interrupted time series analysis ； segment regression ； single-subject research

參考文獻

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