R、RStudioを用いてシングルケースデザインのデータを解析する。カスタマイズされたグラフを出力し、ランダマイゼーション検定、効果量の算出を同時に行う独自開発の「解析パッケージ」の使用方法を詳述。群間比較法との違いや具体的な実験計画、データの評価方法など、シングルケースデザインの概要をコンパクトにとりまとめ、参考文献を豊富に掲げることで、研究を初歩からフォロー。 ＊ご購入くださった方は、本書で取り扱う「解析パッケージ」「プロジェクトファイル」「仮想データ」などのファイル一式を発行元・特定非営利活動法人ratikのwebサイトからダウンロードしていただけます。 【 目 次 】 第一章 シングルケースデザインの概要 1.1 シングルケースデザインの概要 1.2 シングルケースデザインの特徴 1.3 シングルケースデザインの種類 1.4 内的妥当性と外的妥当性 1.5 シングルケースデザインのエビデンス 1.6 シングルケースデザインのデータの評価方法 1.7 ランダマイゼーション検定 1.8 効果量 第二章 RおよびRStudioの基礎知識 2.1 RとRStudioについて 2.2 RとRStudioのダウンロード 2.3 RStudioの使い方 2.4 変数 2.5 データの型 2.6 データの構造 第三章 シングルケースデザイン解析パッケージ使用方法 3.1 はじめに 3.2 解析パッケージの読み込み 3.3 データの保存 3.4 データの読み込み 3.5 ABデザイン、反転法のための解析パッケージ使用方法 3.6 多層ベースライン法のための解析パッケージ使用方法 3.7 グラフのカスタマイズ方法 引用文献 付録A： シングルケースデザインに関する参考文献 付録B： グラフの指定に関する引数一覧表と引数対応図 付録C： 日本語フォントの使用と文字化け ＊電子書籍版は発行元・特定非営利活動法人ratikのwebサイトにてご購入いただけます（別途、印刷製本サービスもあり）。 ■変更内容 【ver1.0（2021年2月25日発行）→ver1.1（2021年4月6日発行）】 1.7.1 ランダマイゼーション検定の考え方とABデザインでの適用例 8p値を算出する。 の項、後半（33頁冒頭）。 （誤）よって、1÷22=0.045となり、5%水準で有意差ありと判定される。 （正）よって、1÷21=0.048となり、5%水準で有意差ありと判定される。 【ver1.1（2021年4月6日発行）→ver1.2（2022年10月3日発行）】 1.8.2 PEM（Percentage of Data Points Exceeding the Median of Baseline Phase） 最終段落（PDF版44頁）。 （誤）他の効果量や視覚的判断との相関が低い可能性が高いが指摘されている。 （正）他の効果量や視覚的判断との相関が低い可能性が指摘されている。