Rではじめるシングルケースデザインのローデータとスクリプトを用いて出力した。理論的な前提が統計的検定よりも分かりやすい。複数の評定者間で評定が一致しない。・メタ分析だと,評定者間の一致率は.76(.80以上が望ましい)。・SCEDの専門家の信頼性(.64)が,素人のそれ(.73)と大差なし。外れ値の影響を強く受ける。効果量が0になってしまう。ベースライン期のトレンドの効果も交絡。PNDの弱点を補うさまざまな効果量が提起。改善の見られたデータの割合に注目。して各ペアに点数を与える。d統計量とも呼ばれる。各フェーズの平均の対数比を取ったもの。従属変数の値が増加する場合は正の値になる。LRRは変化割合への変換も可能。特徴3:効果量の算出のため,少なくとも3人の被験者が必要。レベル2で個人間の効果を推定。RのSchhlmパッケージで算出可能。PNDが最も利用されているが現在は減少傾向。最近はNAP・PAND・Tau-Uが増加。・データの変動性が高い場合は重複率系。男性を対象に日常生活動作訓練の効果を検証。し得た介助協力動作が多いのかどうかを検証。注1)訓練をしていると,手がかり刺激を呈示すれば介助協力動作をしてくれるのかどうかを検証。注2)介助協力動作とは,「移乗時に体幹を前屈する」「スプーンで食事をすくう」「タオルで顔を拭く」など。SCEDの形式:多層ベースラインデザイン。