Thema 6 – Herhaalde metingen – Samenvatting
Een within-subjects design is een experimenteel ontwerp waarbij alle deelnemers alle condities krijgen.
Dezelfde proefpersonen worden dus meerdere keren gemeten, daarom heet dit ook een herhaalde-
metingenontwerp.
Die herhaalde metingen kunnen plaatsvinden:
• over tijd (longitudinaal onderzoek), of
• over verschillende experimentele condities.
Het voordeel is dat minder deelnemers nodig zijn, omdat er meerdere metingen per persoon zijn. In
extreme gevallen kan dit zelfs met één (of een klein groepje) deelnemer (single-case experiment).
Voor de analyse gebruik je bij 2 metingen een gepaarde t-toets, bij meer dan 2 metingen een repeated
measures ANOVA, en bij een combinatie met tussen-proefpersonenvariabelen een mixed-design
ANOVA.
Studietaak 6.1 – Single-case designs
Hoofdstuk 29 Single-case designs
29.1 Inleiding
Een single-case design (SCD) of N-of-1 design wordt gebruikt om verandering binnen één individu over
tijd te onderzoeken. Er worden veel herhaalde metingen gedaan en vaak wordt op een bepaald moment
een interventie ingevoerd. De persoon fungeert daarbij als zijn eigen controle, waardoor het een vorm is
van een herhaalde-metingen design.
Als er geen interventie wordt toegepast, spreekt men eerder van een case study of longitudinaal design.
SCD’s zijn vooral nuttig wanneer individuele verschillen belangrijk zijn of wanneer de populatie klein is
(bijvoorbeeld bij zeldzaam gedrag). Hoewel de naam anders doet vermoeden, kunnen er ook meerdere
personen deelnemen, maar de focus ligt steeds op verandering binnen het individu.
Met SCD’s kan kennis worden verkregen op drie niveaus:
1. Beschrijvend: het patroon van verandering bij een individu.
2. Correlationeel: het verband tussen variabelen over tijd.
3. Causaal: het effect en de sterkte van een interventie.
29.2 AB-design en alternatieven
Het AB-design is het eenvoudigste single-case design en bestaat uit twee fasen:
• A-fase: metingen zonder interventie (controle).
• B-fase: metingen na invoering van de interventie.
Dit design lijkt op de praktijk waarin gedrag voor en na een interventie wordt gemeten. De interne
validiteit is echter beperkt, waardoor je meestal geen sterke causale conclusies kunt trekken. Daarom
wordt het een pre-experimenteel design genoemd.
Om causale conclusies sterker te maken is omkeerbaarheid belangrijk: het gedrag moet teruggaan naar
het oorspronkelijke niveau als de interventie stopt. Dit kan met uitbreidingen zoals:
• ABA-design (terugtrekkingsdesign)
• ABAB-design (omkeringsdesign)
Andere manieren om het design sterker te maken zijn:
• het AB-design herhalen binnen één persoon (bijv. meerdere gedragingen of settings meten), of
• het repliceren bij meerdere deelnemers, liefst met een verschillende start van de interventie.
Meerdere AB-fasen zijn methodologisch beter, maar in de psychologie vaak niet haalbaar door praktische
of ethische redenen.
1
, 29.3 Effectgrootte
In herhaalde N = 1 studies wordt de effectiviteit van een interventie gemeten met effectgroottes, die
aangeven hoe sterk het effect is en vergelijking tussen studies mogelijk maken.
Met betrouwbaarheidsintervallen voor een effectgrootte kan de onzekerheid van dit effect worden
geschat, zodat je een voorspelling kunt doen over de grootte van dit effect in de populatie.
Een voorbeeld van een effectgrootte uit een AB-design is Cohen’s d, waarbij het gemiddelde van de A-
fase (voor interventie) wordt vergeleken met het gemiddelde van de B-fase (na interventie), gecorrigeerd
voor de varianties in beide fasen.
29.4 Kwaliteitsrichtlijnen
Om de kwaliteit van single-case design (SCD) onderzoek te waarborgen zijn richtlijnen ontwikkeld. De
Risk of Bias in N-of-1 Trials (RoBiNT) scale beoordeelt de methodologische kwaliteit met 15 items,
bijvoorbeeld over experimentele controle en de gebruikte data-analyse. Daarnaast geeft Single-Case
Reporting guideline In BEhavioral Interventions (SCRIBE) richtlijnen voor het rapporteren van SCD-
onderzoek.
Deze kwaliteitsrichtlijnen zijn belangrijk om validiteit te waarborgen en onderzoek controleerbaar en
reproduceerbaar te maken.
29.5 Voorbeeld couple therapy data
In dit voorbeeld worden single-case data van acht personen onderzocht over responsiviteit naar de
partner na een kankerbehandeling. Er zijn twee fasen:
• Fase A: therapeutische gesprekken (controlefase).
• Fase B: therapie gericht op responsiviteit naar de partner.
Figuur 29.1 laat de ruwe data van alle acht
deelnemers zien, met op de x-as de
meetmomenten en op de y-as de
responsiviteitsscore. De kleuren geven aan in
welke fase (A of B) de metingen zijn gedaan. Er
lijkt bij de meeste deelnemers geen duidelijke
trend te zijn, behalve bij Audrey, die verbetering
lijkt te tonen.
Figuur 29.2 toont alleen Audrey’s data,
met een duidelijkere schaal voor
responsiviteit. Bij dit soort data is
visuele inspectie van trends en
faseverschillen een belangrijke eerste
stap.
2
Een within-subjects design is een experimenteel ontwerp waarbij alle deelnemers alle condities krijgen.
Dezelfde proefpersonen worden dus meerdere keren gemeten, daarom heet dit ook een herhaalde-
metingenontwerp.
Die herhaalde metingen kunnen plaatsvinden:
• over tijd (longitudinaal onderzoek), of
• over verschillende experimentele condities.
Het voordeel is dat minder deelnemers nodig zijn, omdat er meerdere metingen per persoon zijn. In
extreme gevallen kan dit zelfs met één (of een klein groepje) deelnemer (single-case experiment).
Voor de analyse gebruik je bij 2 metingen een gepaarde t-toets, bij meer dan 2 metingen een repeated
measures ANOVA, en bij een combinatie met tussen-proefpersonenvariabelen een mixed-design
ANOVA.
Studietaak 6.1 – Single-case designs
Hoofdstuk 29 Single-case designs
29.1 Inleiding
Een single-case design (SCD) of N-of-1 design wordt gebruikt om verandering binnen één individu over
tijd te onderzoeken. Er worden veel herhaalde metingen gedaan en vaak wordt op een bepaald moment
een interventie ingevoerd. De persoon fungeert daarbij als zijn eigen controle, waardoor het een vorm is
van een herhaalde-metingen design.
Als er geen interventie wordt toegepast, spreekt men eerder van een case study of longitudinaal design.
SCD’s zijn vooral nuttig wanneer individuele verschillen belangrijk zijn of wanneer de populatie klein is
(bijvoorbeeld bij zeldzaam gedrag). Hoewel de naam anders doet vermoeden, kunnen er ook meerdere
personen deelnemen, maar de focus ligt steeds op verandering binnen het individu.
Met SCD’s kan kennis worden verkregen op drie niveaus:
1. Beschrijvend: het patroon van verandering bij een individu.
2. Correlationeel: het verband tussen variabelen over tijd.
3. Causaal: het effect en de sterkte van een interventie.
29.2 AB-design en alternatieven
Het AB-design is het eenvoudigste single-case design en bestaat uit twee fasen:
• A-fase: metingen zonder interventie (controle).
• B-fase: metingen na invoering van de interventie.
Dit design lijkt op de praktijk waarin gedrag voor en na een interventie wordt gemeten. De interne
validiteit is echter beperkt, waardoor je meestal geen sterke causale conclusies kunt trekken. Daarom
wordt het een pre-experimenteel design genoemd.
Om causale conclusies sterker te maken is omkeerbaarheid belangrijk: het gedrag moet teruggaan naar
het oorspronkelijke niveau als de interventie stopt. Dit kan met uitbreidingen zoals:
• ABA-design (terugtrekkingsdesign)
• ABAB-design (omkeringsdesign)
Andere manieren om het design sterker te maken zijn:
• het AB-design herhalen binnen één persoon (bijv. meerdere gedragingen of settings meten), of
• het repliceren bij meerdere deelnemers, liefst met een verschillende start van de interventie.
Meerdere AB-fasen zijn methodologisch beter, maar in de psychologie vaak niet haalbaar door praktische
of ethische redenen.
1
, 29.3 Effectgrootte
In herhaalde N = 1 studies wordt de effectiviteit van een interventie gemeten met effectgroottes, die
aangeven hoe sterk het effect is en vergelijking tussen studies mogelijk maken.
Met betrouwbaarheidsintervallen voor een effectgrootte kan de onzekerheid van dit effect worden
geschat, zodat je een voorspelling kunt doen over de grootte van dit effect in de populatie.
Een voorbeeld van een effectgrootte uit een AB-design is Cohen’s d, waarbij het gemiddelde van de A-
fase (voor interventie) wordt vergeleken met het gemiddelde van de B-fase (na interventie), gecorrigeerd
voor de varianties in beide fasen.
29.4 Kwaliteitsrichtlijnen
Om de kwaliteit van single-case design (SCD) onderzoek te waarborgen zijn richtlijnen ontwikkeld. De
Risk of Bias in N-of-1 Trials (RoBiNT) scale beoordeelt de methodologische kwaliteit met 15 items,
bijvoorbeeld over experimentele controle en de gebruikte data-analyse. Daarnaast geeft Single-Case
Reporting guideline In BEhavioral Interventions (SCRIBE) richtlijnen voor het rapporteren van SCD-
onderzoek.
Deze kwaliteitsrichtlijnen zijn belangrijk om validiteit te waarborgen en onderzoek controleerbaar en
reproduceerbaar te maken.
29.5 Voorbeeld couple therapy data
In dit voorbeeld worden single-case data van acht personen onderzocht over responsiviteit naar de
partner na een kankerbehandeling. Er zijn twee fasen:
• Fase A: therapeutische gesprekken (controlefase).
• Fase B: therapie gericht op responsiviteit naar de partner.
Figuur 29.1 laat de ruwe data van alle acht
deelnemers zien, met op de x-as de
meetmomenten en op de y-as de
responsiviteitsscore. De kleuren geven aan in
welke fase (A of B) de metingen zijn gedaan. Er
lijkt bij de meeste deelnemers geen duidelijke
trend te zijn, behalve bij Audrey, die verbetering
lijkt te tonen.
Figuur 29.2 toont alleen Audrey’s data,
met een duidelijkere schaal voor
responsiviteit. Bij dit soort data is
visuele inspectie van trends en
faseverschillen een belangrijke eerste
stap.
2
