銃器の暴力に関する若者の物語の変化（「それを実行する」）介入

介入評価の全体的な設計は、事前テスト（ベースライン）と複数のポストテストを備えた準実験コミュニティコホートデザインの2つのグループです（フォローアップ、Shadish et al。、2002; Cook＆Campbell 1979を参照）。 介入と比較コミュニティでは、12〜16歳の若者と若者ごとに1人の親/保護者のベースライン調査と2つのフォローアップが収集され、多くの回復力、リスク関連および人口統計学的変数、介入とその変更の理論、介入および関連するメディアの露出、および自己委任の理論に関連する仮定されたメディエーター/モデレーターを個別に測定します。 比較コミュニティ（マーシャルハイツ）は、人口統計および暴力データ（たとえば、介入コミュニティの95％アフリカ系アメリカ人、比較コミュニティのアフリカ系アメリカ人の90％が高い貧困率）で介入コミュニティ（ワシントンハイランド）と可能な限り密接に一致しています。 各フォローアップで予備分析が行われ、最後のフォローアップ後の完全な分析が行われます。 また、銃器と関連する暴力データ、および指定されたコミュニティ国勢調査からの場所ベースの集計データを収集し、2年間の介入前の2年間、各期間に十分なサンプルがあるかどうかによって、毎月または四半期ごとの最終介入年まで、中断された時系列分析（ITSA）を実施するために、コミュニティレベルの介入効果を評価するために行われます。

サンプリングは、ランダム化するサンプリングフレームがないため、ほとんどのコミュニティファミリーに精通しているコミュニティパートナー（CSC）を通じて、ターゲットを絞ったスノーボール法（Valerio et al。、2016; Bernard、2018）を使用しています（Valerio et al。、2016; Bernard、2018を参照）。 募集は、これらの対人ネットワークを通じて行われ、調査情報と適格性要件を備えたチラシを使用して、最初の連絡先が他の人を募集する雪だるま式プロセスを促します。 この方法はより生産的であり、同意と保護者のプロセスと採用を促進し、募集のためにドアをノックするためにスタッフを送ることと比較して、固有の安全性の懸念を回避する場合があります。 さらに、努力に対する意識と信頼を高める可能性があります。 また、コミュニティコホートの設計もサポートします。このデザインでは、同じサンプルが時間とともにフォローアップされ、因果的推論を行う能力が向上します。

厳密さを増やすために、資金申請書で提案されている年間調査サンプルサイズを200人の若者/200人の親から250人の若者と同じ数の親（両方のコミュニティ、500人の若者500人、それぞれ500人の親）に増やし、補足傾向スコア分析で十分な力を達成し、用量反応分析に適しています。 それに加えて、介入活動への直接的な若者の参加を最大化するために採用戦略を実装し、介入活動トラックに参加する約100〜150人の若者の目標を達成します。 ベースラインで評価されたこれらの参加者は、ベースライン調査の12か月後および24か月後に別々に追跡されます。

管理ベースラインおよびフォローアップ調査は、携帯電話とタブレットを介して若者と保護者/保護者のコミュニティサンプルに管理されます。 介入コミュニティでは、データ収集は、コミュニティの若者全体（活動に直接参加する人を含む）への介入効果を評価することであるため、代替の軌道介入活動トラックに参加する若者に限定されません。 ただし、調査データと実際の介入参加者とのリンクを改善するために、調査と介入の参加者IDを参加者名でリンクします。参加者名は別のパスワードで保護されたセキュアファイルに維持され、調査または介入プロセスデータに表示されません。 介入活動トラックへの参加と「メディア暴露」を含む、介入への曝露への線量を示す変数を作成します。 このようにして、介入コミュニティの若者の用量反応効果を評価できます。 調査とデータストレージは、セキュリティと効率のためにRedCapソフトウェアを使用します。

プロセスと定性的測定の広範なプロセスデータが収集されます。 各セッションの出席と、介入活動トラックに参加している各若者のセッションへの満足度。 さらに、プログラム年ごとに、プログラム活動に関与している15人の若者をランダムに選択し、プログラムメディア/メッセージングの経験と、彼らのために発生したと感じる変更について1時間のインタビューを行います。 また、若者がプログラム関連のインフルエンサーまたはメンターとして名付けた2人の大人とのインタビューを行い、若者で見た変化と、変化につながる要因に対する彼らの認識を評価します。 3〜5年目のこれらの定性的インタビュー（n = 45）は、フェーズ1の形成研究用に概説されている同じ方法を使用して実施および分析されます。

最初に計画された分析には、記述分析、介入効果をテストするための差異分析（DID）分析、汚染を評価するための感度分析、調査データに基づいた調停分析と緩和分析、およびコミュニティデータに基づく時系列分析（ITSA）が中断されます。 元の分析計画では、1つの介入と1つの比較コミュニティによる準実験設計の複雑さを認識して、厳密さを高めるための元の分析計画で多くの変更が加えられています。 まず、中断された時系列コンポーネントはいくつかの方法で強化されています。 このコンポーネントには、介入の結果として時間とともに（プラス方向に）変化すると予想されるコミュニティレベルでのデータセットを追跡することを伴います。 コミュニティデータの最小セットとして、犯罪、銃関連の犯罪、研究の国勢調査における非銃関連犯罪の各発生は、介入の2年前から介入期間全体で毎月追跡されるWebサイトCrimcards.dc.govを通じて報告されたデータから派生します。 データは、各コミュニティの特定の国勢調査地域（住所を国勢調査に一致させることにより）で集約され、月ごとの犯罪数に応じて、毎月または四半期ごとの犯罪率（人口で割った犯罪数）を計算します。 さらに、介入によって変更されないコミュニティレベルのプラセボ対策を求めています。 これらには、次のことが含まれます。（1）DC保健省からの貧しい家族（TANF）データの一時的な支援。 （2）DC Office of Planningの児童貧困データ - 各国勢調査地域の時間の経過とともに、分析のために集約されます。 プラセボの結果を伴うITSAは、分析の堅牢性を高めます。 同様に、調査データを使用した場合、調査にプラセボ測定を追加しました。これは、DIDの堅牢性をテストするための追加手段として、介入（食事、自己申告の身長と体重など）の結果として変更されるとは予想されないと予想しています。

さらに、補足分析として傾向スコアマッチングを追加しました。 このために、介入コミュニティと比較コミュニティのベースライン特性（ベースラインでの社会人口学的および結果変数）に基づいて若者を一致させ、介入効果の評価のためにRCTを模倣します。 傾向スコア分析は、STATAソフトウェアを使用して「teffect psmatch」で実装されます。 （https://www.stata.com/manuals/teteffectspsmatch.pdf）。

最後に、調査ID、参加者IDS、介入コンポーネント、ソーシャルメディア/コミュニティイベントエクスポージャー、ブランドエクイティデータによって収集された短期的な結果とプロセスデータを追跡し、参加者IDと調査IDをリンクできるため、介入効果の分析を可能にします。