Методические материалы, Студентам

О данных базисного уровня

01.12.2014

Студенты 4 курса спросили о том, что такое «стабильный базис», чтобы помочь разобраться с этой темой, обратимся к справочнику Купера.

Итак, стабильность реакции (steady state responding) – такое состояние, когда реакция постоянна в течение некоторого времени (см. глоссарий на сайте BACB.com).

Более точно можно сказать, что стабильное реагирование — это ситуация, когда измеряемые свойства реакции изменяются незначительно в наблюдаемый период (Jonston & Pannypacker, 1993).

Логика данных базисного уровня включает в себя три элемента – прогнозирование, верификацию и воспроизведение условий эксперимента – каждый из которых зависит от общей линии действий экспериментатора, получившей название «стратегия достижения стабильности» (steady state strategy).

Действуя в соответствии со стратегий достижения стабильности, мы будем воспроизводить условия эксперимента, пытаясь выделить величины, оказывающие влияние на поведение. Если наши попытки удачны и такие переменные выявлены, мы можем изменяя, эти переменные (или сохраняя их значения постоянными), добиться стабильного реагирования.

Специалисты, изучающие поведение, проводят измерения характеристик поведения, в различных условиях эксперимента. Наиболее общий метод сравнить измерения в отсутствии независимой переменной (вмешательства) и в ее присутствии. Данные, полученные в отсутствие независимой переменной будут исходными для последующей фазы (вмешательства).

Данные базисного уровня служат своего рода контрольными условиями для последующей фазы, но будьте внимательны! Когда мы говорим об исходных данных, это вовсе не означает, что в момент измерения не производится никакого вмешательства или не дается никаких инструкций.

Далее по тексту приведен пример 4 видов данных базисного уровня. Возможно вы обескуражены, ведь существует бесконечное множество вариантов исходных данных и их комбинаций…  Тем не менее, для принятия решения в ходе эксперимента достаточно рассмотреть всего 4 варианта.

2014-12-01_211555

 

На этом графике вы видите стабильное реагирование. Мы не можем выделить здесь явный тренд, и все значения измеряемых величин лежат в небольшом диапазоне.  Это наиболее желаемый вид данных исходного уровня.  Допустим, мы введем независимую переменную и  увидим изменения в уровне, тренде или разбросе данных.  В этой ситуации с достаточной долей уверенности мы сможем предположить, что изменения вызваны действием независимой переменной.

2014-12-01_211653 2014-12-01_211707

Эти два графика представляют восходящую и нисходящую кривую реагирования. Специалисты должны с осторожностью проводить вмешательство в том случае, когда данные базисного уровня нестабильны и имеют тенденцию к росту или уменьшению. Обычно действие программы по изменению поведения начинается тогда, когда это необходимо, но в случае нестабильного базисного уровня эффект вмешательства будет искажен в результате действия тех факторов, которые уже изменяют поведение.

Если поведение изменяется в желательную сторону, специалист АВА должен подождать с вмешательством, продолжая исследовать поведение. Если тренд стабилизируется (смотри график 1), то исследователь может начать вмешательство. Если поведение продолжает улучшаться, то применение вмешательства, возможно, не требуется.

Если же поведение ухудшается (усиливается нежелательное поведение или снижается желательное), поведенческому аналитику следует начать вмешательство и, в данном случае, эффект переменной, введённой специалистом, будет очевиден.

2014-12-01_211723

 

Этот график показывает нестабильный уровень данных. Точки данных не находятся в каком-то допустимом круге разброса для данных, что делает выявление тренда затруднительным. Этот график показывает, что существуют какие-то факторы окружающей среды, которые влияют на поведение. Исследователь не должен применять никаких тактик вмешательства и не должен вводить новые переменные до тех пор, пока он не сможет исследовать факторы, влияющие на поведение, и не сможет их контролировать.

Возможно вам будет интересно