Desenhos de investigação A-B-A-B : Uma abordagem experimental para a avaliação ...

• Autor(es): Correia, Nadine ; Daniel, João Rodrigo ; Aguiar, Cecília
• Data: 2014
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.12/3176
• Origem: Repositório do ISPA - Instituto Universitário
• Assunto(s): Desenho A-B-A-B; Desenhos experimentais de sujeito único; Investigação aplicada; A-B-A-B designs; Experimental single-subject designs; Applied research
• Tipo de Documento: Artigo
• Idioma: Português

Descrição

Os desenhos de investigação A-B-A-B são um dos desenhos experimentais de sujeito único mais frequentemente utilizados. Estes desenhos permitem averiguar a eficácia de uma determinada intervenção, através de medições contínuas e repetidas de um comportamento específico, ao longo de fases alternadas e rigidamente controladas de linha de base (A) e de intervenção ou tratamento (B). Deste modo, com recurso a um desenho simples, em que o sujeito é utilizado como seu próprio controlo, o investigador pode comparar a informação, dentro de cada condição e entre condições adjacentes, e verificar se o tratamento implementado provoca alteração na resposta do indivíduo. Este artigo tem como objetivo central descrever as principais características destes desenhos, a sua utilidade, os seus pressupostos de aplicação e modo como se procede à análise dos dados obtidos. ABSTRACT: A-B-A-B designs are one of the most frequently used single-subject research designs. These designs allow researchers to determine the effectiveness of a given intervention, through continuous and repeated measurements of a specific behavior, throughout alternated and rigorously controlled baseline (A) and intervention or treatment (B) conditions. Using a simple design, that uses the subject as his own control, the researcher is able to compare information within and across conditions, examining whether the treatment causes changes in the subject’s behavior. This paper aims to describe the main characteristics, usefulness, and assumptions of this type of designs, introducing readers to visual data analysis.