只涉及三个孩子的研究结果真的可信吗？ {自闭症训练}
设计首先要排除干预以外的变量导致行为改变的可能性，从而明这种行为改变确实是由于你的干预，而不是受到其他因素的影响。
接下来，你要思考的是，我怎么明这种行为改变确实是因为我的干预？因此，您进行了以下更改。你停止了干预的实施。如图所示，头部撞击的行为立即恢复到干预前的“水平”。
今天用一个行为例子简单介绍一下ReversalDesign的基本概念。【需要注意的一点】ABAB的方法确实存在伦理争议。比如在某些情况下(尤其是自残和攻击性行为)，有时会采用BAB法或其他变种。但是逻辑比较复杂，这次就不讨论了。
但是这个数据有说服力吗？这种行为上的改变完全是因为你的干预而不是别的原因吗？不，这不是科学严谨的实验研究。在第5节和第6节之间，父母有没有可能做了什么来减少他们孩子头部受到撞击的次数？如果是这样，并不能明你的干预有效果。又或许在session5和session6之间，孩子放了春假，假期里发生了一些事，影响了这种行为？
我们称这个设计为AB设计，其中A为基线，B为干预。
橙色代表(即在图表的左侧)基线数据，它表示在进行任何干预之前头部撞击的次数。在会话1-5中，您不做任何更改，只记录每个时间段(假设为20分钟)的头部撞击次数。收集基线数据后，我们可以实施干预措施。
在小组研究的设计中，最终的结果不会集中在一个个体上，因为有上百个被试，这显然是不合理的。所以往往你知道结果是全组的平均值，然后和不同组的平均值比较。我们还可以进行如下所示的改进。我们称之为ABABreversaldesign，这被认为是一个非常有说服力的研究设计。可以说明这种行为的改变确实是因为你实施的干预措施。如果一开始就联系ABdesign，能清楚看到差距吗？
在我们的一般认知中，为了保实验结果的准确性，需要足够大的样本量，也就是我们经常提到的被试。比如你想研究一种药物对某种疾病是否有效，或者某种饮食是否会影响人的健康，那么就必须有足够多的受试者，才能得到令人信服的数据。这也是我们常说的小组研究设计。这和单案例研究设计有什么区别？我简单做了个表格对比。
宋老师有话说:我想说这个话题，是因为我收到了一些老师和学生对阿坝领域一些研究文章的质疑。许多与ABA相关的研究实验都是基于单受试者设计。如果不了解这个基本概念，往往会对各种干预方式产生怀疑。例如，只有三个孩子参与了这项研究。这个结果可信吗？为什么不控制变量，而是在不同的时间干预不同的孩子？在我知道这种研究方法之前，我会有一些这样的疑惑。正好教授最近也在和我们讨论这方面的问题，所以我就做一点逻辑上的介绍，分享到这里，希望更多的人能了解其中的奥妙。
三种最常见的研究设计是:反向设计、多基线设计和多元素(替代治疗)设计。接下来我用具体例子介绍一下最容易理解的倒向实验设计。希望你不会觉得太无聊。
灰色代表(图表右侧)干预后的头部撞击次数，可以明显看出头部撞击次数明显减少。于是，你拿出图表说:“看，我的干预非常成功，头部撞击的次数大大减少了。”
假设你正在做一个关于撞头行为的研究，你有一个你认为很好的解决/降低这种行为发生频率的干预方法。你想研究你的干预方法是否有效。在类似的研究中，你会经常看到下面的图表。y轴代表你的目标行为的测量数据(这里是头部撞击的次数)，X轴是时间段。
我们称这个实验设计为ABAreversaldesign，因为你可以倒带你干预的实现。与AB设计相比，这种设计可以更有效地避免无关因素的影响。
然而，在单个案例研究设计中，通常只有三个或四个参与者，并且为每个参与者收集了大量数据。在ABA中，收集dataonbehavior大多是为了观察参与者的行为变化。最后，只比较个体的行为变化，不与其他参与者进行比较。比如干预前这种行为是什么样的？在干预过程中，这种行为发生了怎样的变化？是什么导致了这些变化？
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