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Autor/inn/enBaek, Eun Kyeng; Petit-Bois, Merlande; Van den Noortgate, Wim; Beretvas, S. Natasha; Ferron, John M.
TitelUsing Visual Analysis to Evaluate and Refine Multilevel Models of Single-Case Studies
QuelleIn: Journal of Special Education, 50 (2016) 1, S.18-26 (9 Seiten)Infoseite zur Zeitschrift
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Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN0022-4669
DOI10.1177/0022466914565367
SchlagwörterModels; Case Studies; Special Education; Outcomes of Treatment; Evaluation Methods; Graphs; Visual Measures; Alternative Assessment; Goodness of Fit; Effect Size; Robustness (Statistics); Bayesian Statistics
AbstractIn special education, multilevel models of single-case research have been used as a method of estimating treatment effects over time and across individuals. Although multilevel models can accurately summarize the effect, it is known that if the model is misspecified, inferences about the effects can be biased. Concern with the potential for model misspecification motivates our method for evaluating multilevel models of single-case data. This method is based on the visual analysis of graphs that have the model-implied individual trajectories superimposed on plots of the raw data. Through the reanalysis of a published study, we show how this visual analysis approach can identify model misspecifications and motivate the consideration of alternative model specifications that lead to better fit. (As Provided).
AnmerkungenSAGE Publications and Hammill Institute on Disabilities. 2455 Teller Road, Thousand Oaks, CA 91320. Tel: 800-818-7243; Tel: 805-499-9774; Fax: 800-583-2665; e-mail: journals@sagepub.com; Web site: http://sagepub.com
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2020/1/01
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