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シングルケースデザインは、 サンプルごとの因果効果の分析 の一種です。
少ないサンプルから、因果関係を明らかにしようとします。
上のグラフは、Xさんについて、対策の前後の体重を表しているとします。
2.9kg減っています。
このグラフから、「対策には効果がある」という結論が出された場合は、不十分な点があります。
これらの疑問に対して、統計的なアプローチとしてよくあるのは、下のグラフです。
Xさんだけでなく、Yさん、Zさんも示しています。
３人とも、体重が減ったことは共通しています。
３人にすることで、１番目の「Xさんには効果があったとしても、他の人では効果が出ないのではないか？」について、疑問に答えています。 もっと多い方が良いですが、少なくとも、１人だけの結果よりは、結論の確からしさが上がっています。
また、２番目の「本当に対策の効果なのか？対策の前後で、対策以外で変わったことはないのか？」についてですが、「対策以外で変わったこと」が３人に共通していることを考えるよりは、３人に共通している対策が原因と考える方が自然です。 そのため、２番目の疑問にも答えています。
３番目の「2.9kgは、ばらつきの範囲ではないか？効果がなかったとしても、2.9kgくらいの差になることは、あるのでは？」についてですが、 対応のある検定（T検定、片側検定） をすると、P値が0.018でそれなりに小さな値なので、３番目の疑問にも答えています。
下のグラフは、11月間にわたって、Xさんについての毎月の測定結果を示しています。
２月と３月の測定の間に対策をしています。
対策の前後のそれぞれの期間については、データの範囲は1kgもありません。 そのため、2.9kgというのは、明確に「違いがある」と言えます。 このようにデータを取ると、３番目の「2.9kgは、ばらつきの範囲ではないか？効果がなかったとしても、2.9kgくらいの差になることは、あるのでは？」について、対策になっています。
このデータの取り方が、シングルケースデザインの特徴です。
シングルケースデザインとしては、下のグラフのような場合も検証できます。
この例では、対策前の期間の中で、徐々に売上が増加しています。 ３月以降の売上が高いですが、「対策をしたから売上が上がった」、「対策をしなくても売上は上がった」の２つの仮説ができます。
下のグラフの中には、「対策前の増加の仕方が、そのまま進んだらどうなるのか」という予測を、赤い点線で加えています。
すると、３月以降の売上は、対策前の増加の仕方では、考えられないような上がり方をしていることがわかります。
このことから、「対策には効果があった」と言うことができます。
シングルケースデザインでも、ひとつの研究にはなります。 しかし、シングルである限りでは、「Xさんには効果があったとしても、他の人では効果が出ないのではないか？」という疑問には答えられないです。
「他の人でも効果がある」というには、やはり複数の人の結果も必要です。
Xさんと同様に、Yさん、Zさんでもデータを取ったら、下のグラフになったとします。
この例では、データの数と、対策をしたタイミングが同じですが、同じでなければ、グラフを分けると良いです。
統計的因果推論 の中でも、経済学関係の中に、シングルケースデザインと類似のものがあります。
連続的なデータを集め、不連続になっていることを、因果関係があることの根拠とする考え方は、「回帰不連続デザイン」と呼ばれています。
対策の前後で、変化の仕方に違いがあること、また、それを複数のサンプルで確認する方法は、「合成コントロール法」と呼ばれています。
比較的古い本では、シングルケースデザインのデータ分析は、折れ線グラフによるものが中心です。 2000年以降の本では、統計的な検定方法が含まれています。
「作業療法士のための 超実践! シングルケースデザイン 導入から統計手法まで 第２版」 丁子雄希 著 金芳堂 2025
個人についての経過観察を元にするケース研究が、仮説を提示するまでに留まることに対して、シングルケースデザインは、仮説の検証の手段になることを説明しています。
様々なデータのタイプに対して、様々な検定を紹介することに、多くのページを使っています。
効果量
もあります。
「臨床家のための シングルケースデザイン 実践ガイド」 丁子雄希・山田剛史 編著 朝倉書店 2025
最初の1/3が概論、残りが、理学療法、作業療法、言語聴覚療法、スポーツ、看護、臨床心理、教育の各分野での事例として構成されています。
「応用行動分析学 ヒューマンサービスを改善する行動科学」 島宗理 著 新曜社 2019
応用行動分析学
の本です。研究方法として、シングルケースデザインの説明をしています。
・シングルケースデザインは、１サンプルでできる。
一般化は、実験の再現や、他の実験とのメタアナリシスを裏付けにする。
・折れ線グラフによる目視分析が基本。グラフの見た目の定量化で、効果量が役に立つ。
「Rで学ぶ マルチレベルモデル 入門編」 尾崎幸謙・川端一光・山田剛史 編著 朝倉書店 2018
シングルケース研究のメタ分析の方法として、マルチレベルモデルを紹介しています。
「ヒット商品を生む観察工学 これからのSE,開発・企画者へ」 山岡俊樹 編著 共立出版 2008
約３ページで、シングルケースデザインの事例を紹介しています。
「一事例の実験デザイン ケーススタディの基本と応用」 D.H.バーロー, M.ハーセン 著 二瓶社 1993
具体的な実験事例を数多く紹介しています。
「シングル・ケース研究法 新しい実験計画法とその応用」 岩本隆茂・川俣甲子夫 著 勁草書房 1990
行動分析の実験方法として、シングルケースデザインを説明しています。
様々なタイプの実験計画を紹介しています。
「Excelによる統計的因果推論」 杉原哲朗 著 理工図書 2025
基本的な方法から順序立てて、回帰不連続デザインと合成コントロール法の説明につなげています。
順路
次は
局所的な因果効果の分析
