7.1 单被试实验设计

为什么是单被试设计#

单被试实验设计〔理论〕（Kazdin, 2011；Kratochwill 等, 2013）原本用于临床和教育研究：研究对象只有一个或几个人，通过在同一个人身上反复测量、有计划地引入和撤除干预，来判断干预是否有效。它的逻辑不是比较两组人，而是看「干预一引入，行为就变；干预一撤除，行为就回去」，并且这种对应在不同时间点重复出现。

这正好适合一心行动：只有一位用户，但每天、每周都有大量可以自动记录的数据点。

N-of-1 试验（Lillie 等, 2011）是医学里同一思路的版本：一位病人轮流接受两种治疗，多轮交替，最后比较。

三种可用的设计#

设计一：跨目标的多基线#

做法：本人同时有两三个目标（或者一个目标下的两三个子目标、几种行动域）。先对所有目标测量基线；然后错开时间，先对目标甲引入改动，过一两周再对目标乙引入，再过一两周对目标丙引入。

判断：如果每个目标的指标都只在它自己被引入改动之后才变化，而尚未引入的目标保持不变，那么「时间、季节、心情」这类同时作用于所有目标的解释就被排除了。

适合：不容易撤回的改动，例如懒建模（S11）、北极星切换（S5）。

限制：目标之间要相对独立。如果对目标甲的改动会「传染」到目标乙（例如本人学会了新的做法，也用在乙上），设计就失效了。

设计二：撤回或交替（ABAB）#

做法：A 阶段不用改动，B 阶段用，然后再 A、再 B。或者按天、按周随机交替两种做法。

判断：如果指标在每次切换时都跟着变，因果判断就很强。

适合：可以随时打开、关闭的改动，例如三候选与单指令的对比（P07）、注意力预算的松紧（S8）、三价值排序与单一排序的对比（命题二）。

限制：学到的东西撤不回来。如果本人在 B 阶段学会了一种新习惯，回到 A 阶段时行为不会完全回去。这本身也是一种信息：说明改动产生了持久的影响。

设计三：微随机化#

微随机化试验〔理论〕（Klasnja 等, 2015）：在每一个「可以干预的时刻」（例如每天某个时间点、每次行动结束后），随机决定是否推送某个提示或采用某种做法，然后比较推送与不推送之后的短期结果。它适合估计「这个时刻的这个干预，有没有近端效果」。

适合：Agent 层面的小决策，例如「行动结束后是否追问一句预测是否兑现」「早上是否主动提示今天还没碰到现实」。这些决策次数多、效果近、可以随机。

限制：只能估计近端效果；随机化本身需要本人知情同意，并且不能用于涉及对外行动或花钱的决定。

测量#

以自动记录为主：指标尽量从事件流、回报和状态变化里由代码计算，不额外要求本人填写（P15）。北极星、首次触达前置时间、回报耗时、注意力分钟数都可以自动计算。
主观指标极简：只在周复盘时问一句「这周系统让你累不累」，用固定的几档回答。
每个阶段至少 3 个、最好 5 个数据点：单被试设计的通行标准要求每个阶段有足够的数据点，并且至少在三个不同的时间点看到效应（Kratochwill 等, 2013）。按周计量的指标，一个阶段就要 3–5 周，所以要尽量用按天计量的指标。

分析#

单被试设计主要靠看图，看六个方面（Kratochwill 等, 2013）：

水平：每个阶段的平均值有没有变；
趋势：是不是在干预之前就已经在上升（如果是，干预的功劳就要打折扣）；
波动：数据是否稳定到可以看出变化；
即时性：干预一引入，变化是不是马上出现；
重叠：干预阶段的数据点有多少落在基线阶段的范围里；
一致性：相似的阶段之间结果是否一致。

看图之外，可以补充简单的非重叠统计，但不要把单被试数据硬塞进组间统计检验。〔推断〕

一个虚构示例#

以 G900 为例〔虚构示例〕：检验懒建模（S11）。

本人在 G900 下有三个子目标：作品集、行业联系、投递。
第 1–2 周：三个子目标都用原来的流程，记录每个新行动项从建立到第一次触达现实的天数。
第 3 周起：作品集子目标改用懒建模；第 5 周起：行业联系也改；第 7 周起：投递也改。
判断：如果每个子目标的前置时间都恰好在切换之后下降，而尚未切换的保持原样，就支持 S11。如果三者在第 3 周一起下降，说明是别的原因（例如本人那周时间突然多了），S11 的证据不足。