가. 시각적 분석
단일대상 연구에서는 시각적 분석을 통하여 독립변수와 종속변수의 관계에 대한 증거 및 정도를 결정한다(Kennedy, 2005; Kratochwill & Levin 2010; Kratochwill et al., 2013). 본 연구의 효과를 평가하기 위해 ‘수준’, ‘경향’, ‘중복’, ‘변동성’, ‘효과의 시기’
5가지 방법을 사용하였다.
첫째, ‘수준’은 구간 내에서 자료의 중심경향 (예 : 평균, 중앙값)을 의미한다 (Horner et al., 2005; Horner et al., 2012; Kratochwill & Levin, 2010; Kratochwill et al., 2013). ‘수준’은 일반적으로 평균 또는 중앙값을 구하여 계산한다(Kennedy, 2005). 중재 효과의 기본적 평가로서, 수준의 변화는 기초선과 중재 단계의 수준을 비교하여 평가한다(Horner et al., 2012; Riley-Tillman & Burns, 2009).
둘째, ‘경향’은 구간 내에서 자료들이 가지는 직선의 기울기를 의미한다(Horner et al., 2005; Horner et al., 2012; Kratochwill & Levin, 2010; Kratochwill et al., 2013).
구간 내에서 경향선이 자료점과 가까울수록 자료가 보다 안정적이라고 간주한다(Horner et al., 2012). 기울기는 구간 내에서 데이터의 상향, 수평 또는 하향 경사를 의미하고, 높은 크기의 기울기는 자료의 급격한 증가나 감소를 알 수 있다.
셋째, ‘중복’은 기초선 기간의 자료점들과 중재기간의 자료점들의 중복 비율을
의미한다(Horner et al., 2012; Kratochwill & Levin, 2010). 자료점의 낮은 중복은 중재 효과에 대한 확실한 증거로 작용한다(Kratochwill & Levin, 2010). 중복은 일반적으로 두 구간의 자료점이 나타내는 비율로 계산한다(Kennedy, 2005).
넷째, ‘변동성’은 기울기 직선 주위의 자료 편차를 의미한다(Horner et al., 2005;
Horner et al., 2012; Kratochwill & Levin, 2010; Kratochwill et al., 2013). 즉, 변동성은 자료점이 분산되는 정도이며 일반적으로 높음, 중간, 낮음으로 분류된다(Kennedy, 2005). 만일 자료점들이 경향선 주변에 널리 분산되어 있다면, 변동성이 크다는 것을 의미한다.
다섯째, ‘효과의 즉시성’은 중재의 투입에 따른 수준의 변화를 의미한다(Horner et al., 2012; Kratochwill & Levin, 2010). 중재 후 즉각적인 변화가 관찰되면, 중재가 효과적임을 증명하고 효과가 나타난 시기를 살펴본다.(Kratochwill & Levin, 2010;
Kratochwill et al., 2013; Riley-Tillman & Burns, 2009).
나. PND
비중복률((Percentage of Non-overlapping Data points; 이하 PND로 표기함)은 중재기간에서 기초선의 가장 높은 자료점 보다 높은 자료점의 수를 더한 후 이것을 중재기간의 총 자료점의 수로 나눈 다음 100을 곱하는 것이다(Kennedy, 2005).
Scruggs & Mastropieri(1998)는 PND가 90% 이상이면 중재의 효과가 매우 높으며, 70% 이상 90% 미만이면 중재의 효과가 보통, 50 이상 70 미만이면 중재의 효과가 낮은 수준, 50% 미만은 중재가 효과적이지 않다고 판단하였다. 따라서 이러한 PND 값을 구하여 연구의 효과를 보다 구체적으로 입증하고자 하였다.
다. IRD
IRD는 기초선단계에서의 개선율(Improvement Rate, IR)과 중재단계에서의 IR의 차이를 통해 효과 크기를 계산하는 방법으로 우수한 효과크기 변별력, 그래프 생성, 신뢰구간 산출 등의 장점이 있다(Parker, 2009). IRD를 구하기 위하여 먼저 IR을 계산하였다. IR은 기초선 기간과 중재 기간에서의 개선점을 각 단계의 전체 데이터 점의
수로 나누어 구하였으며 그 공식은 다음과 같다.
개선된 데이터 수 IR =
전체 데이터 수
기초선 기간에서의 개선점은 중재 기간의 자료점보다 같거나 높은 자료점을 의미하며, 중재 기간에서의 개선점은 중재 기간에서 기초선의 자료점보다 높은 자료점을 의미한다.
따라서 IRD는 중재 기간의 개선률(IRT: Improvement Rate Treatment)에서 기초선 기간의 개선률(IRB: Improvement Rate Baseline)을 제거한 값으로 구하였으며 식으로 나타내면 다음과 같다.
IRD = IRT – IRB
IRD는 1에서 –1까지의 크기로 나타내며 –는 중재로 인하여 결과가 악화되었음을 의미한다. Parker 외(2009)에 따르면 IRD가 0.5미만이면 중재의 효과가 낮거나 없음, 0.5 이상 0.7미만이면 중재의 효과가 보통, 0.7이상 0.75미만은 중재의 효과가 높음, 0.75이상은 중재의 효과가 매우 높다는 것을 의미한다.