비행 청소년을 위한 청소년 주도 멘토링 접근법

주요 목표 및 가설

주요 목표는 YIM 접근 방식이 Halt-intervention에 효과적인 추가인지 여부를 조사하는 것입니다. 좀 더 구체적으로 연구자들은 정지-개입에 YIM을 추가하는 것이 (1) 청소년의 탄력성 강화(보호 요인 자극을 통해), (2) 공식적인 지원에 대한 필요성 감소 또는 중단, (3) 감소 또는 중단에 기여하는지 여부를 조사할 것입니다. 청소년 범죄의 발달을 막습니다.

H1: YIM 접근 방식이 청소년 탄력성을 강화할 것으로 예상됩니다.

1. 인지된 사회적 지원 증가, 인지된 중요도 및 타인과의 관련성으로 지수화된 소셜 네트워크 품질 향상
2. 증가된 사회적 수완으로 지수화되는 사회적 기술의 향상;
3. 자율성과 유능감 증가;
4. 비행에 대한 긍정적인 태도 감소;
5. 증가된 학교 애착 및 구조화된 자유 시간 활동으로 색인된 사회적 환경에 대한 더 강한 헌신;
6. 학교 성적 향상, 학교 애착 및 구조화된 자유 시간 활동을 통해 사회적 환경에 대한 더 강한 헌신.

H2: YIM이 (공식적인) 지원의 필요성을 멈추거나 줄이는 데 기여할 것으로 예상됩니다.

H3: YIM이 스스로 보고한 비행을 멈추거나 줄이는 데 기여할 것으로 예상됩니다.

H4: 가설 3과 4는 지각된 문제, 자기결정, 사회적 통제와 같은 회복탄력성 요인의 증가에 의해 매개될 것으로 예상된다.

H5: YIM 접근법의 효과는 다른 것보다 일부에서 더 잘 작동할 것으로 예상되므로 인구통계학적 요인, 심리사회적 문제, 멘토 관계 품질, 동료 네트워크 품질, 부모 모니터링 및 치료 특성(즉, Halt- 개입 특성 및 YIM 접근 특성)을 탐색합니다.

또한 부모의 경우 YIM의 존재는 가족 탄력성, 인지된 사회적 지원 및 사회적 지략의 증가, 부모의 스트레스 및 (공식적인) 지원의 필요성 감소로 이어질 수 있습니다. 또한 자녀의 비행 행동이 덜 보고될 것으로 예상됩니다.

위에서 언급한 청소년 및 부모 결과는 결과 측정으로 평가되지만 탐색적으로 중재자 분석에도 포함됩니다. "결과"에서 측정을 확인합니다.

방법/설계

설계

이 유사 실험적 연구는 Halt 전문가, 정책 담당자 및 Halt 경영진과 공동으로 설계되었습니다. 연구의 첫 번째 단계에서 여러 디자인 및 브레인스토밍 세션이 진행되었습니다. 연구원들은 이론을 기반으로 여러 프레임워크/아이디어를 제시한 후 Halt 전문가들과 함께 추가로 개발, 선택, 결합 또는 조정했습니다. 공동 창작 과정의 한 부분은 연구의 참여자 흐름을 설계하는 것과 관련이 있습니다. 이를 정지 작업 과정과 최적의 방식으로 정렬하는 것입니다. 여러 연구 단계(정보에 입각한 동의, 사전 테스트, 사후 테스트, 후속 측정 등)를 더 작은 포스트잇에 인쇄한 다음 더 작은 그룹으로 재배치, 구성하고 전체 개요에 붙여넣었습니다. 작업 프로세스를 중지하십시오. 서로 다른 그룹의 아이디어를 결합하고 강점과 함정을 평가하고 가장 실행 가능한 디자인을 선택했습니다. 결과 측정의 선택과 관련된 공동 생성 프로세스의 또 다른 부분입니다. Halt 전문가와의 브레인스토밍 세션에서 전문가는 결과 카드를 선택했습니다(즉, Halt-개입 이후에 예상되는 결과와 Halt-YIM 개입 이후에 예상되는 결과의 변화). Halt 정책 담당관 및 경영진과 함께 Halt의 '변화 이론'에 대한 여러 인접 브레인스토밍 세션에서 Halt의 결과 영역이 추가로 지정되었습니다. '변화 이론' 토론과 결과 카드 토론은 모두 결과 측정의 선택에서 연구원을 위한 입력으로 사용되었습니다. 이러한 공동 생성 프로세스는 Q-sort 기술과 일치합니다.

연구 샘플은 N = 300명의 네덜란드 청소년(12-18세)으로 구성되어 범죄 또는 범죄를 저지른 후 검사, 경찰, 특별 수사 공무원 또는 학교 출석 공무원에 의해 정지됩니다. 일반적인 범죄는 공적 음주, 소란, 의무 교육법 위반이며 일반적인 범죄는 절도 및 공공 기물 파손입니다. 청소년은 YIM 교육을 받은 Halt 전문가(N = 31) 또는 YIM 접근 방식에서 교육을 받지 않은 Halt 전문가(N = 31)에게 무작위로 할당되지 않습니다. 이 전문가들은 Halt-plus-YIM-condition(N =150) 또는 Care-as-usual(CAU) Halt-condition(N = 150)을 각각 구현합니다. Halt-plus-YIM 및 CAU에 대한 비무작위 할당에도 불구하고 조건은 (1) 개입을 제공하는 전문가 및 (2) 사례 유형 및 심각도 측면에서 비교할 수 있습니다(간단한 요약 참조).

연구원은 다중 정보 측정 전략을 수행합니다. 청소년이 주요 정보 제공자이지만 두 조건 모두에 있는 청소년의 부모도 참여하도록 접근합니다. 청소년과 부모 모두 기준선 후 100일(사후 테스트) 및 기준선 후 9개월 후(후속 조치) 설문지를 작성합니다. 케이스가 단축된 참가자(3회 미만 회의)는 사후 테스트 및 후속 측정에서 제외됩니다. Halt의 등록 시스템에서 Halt 전문가가 등록한 청소년에 대한 관련 정보에 대한 액세스 권한이 부여됩니다.

참가자 모집

참가자는 Halt 전문가가 모집합니다. 데이터 수집은 연구원이 구성합니다. YIM 교육을 받은 전문가는 Halt-YIM 조건(N = 150)에 대한 참가자 모집을 담당하고, 교육을 받지 않은 Halt 전문가는 CAU Halt 조건(N = 150)에 대한 참가자 모집을 담당합니다. 참가자 모집 절차는 두 조건 모두 동일합니다. 전문가들은 Halt-개입의 질을 향상시키기 위해 명시적으로 청소년(및 부모)을 연구에 참여하도록 초대할 것입니다. 이는 (a) 예비 대화 중에 구두로, (b) 예비 대화 직후에 연구에 대한 핵심 정보가 포함된 초대장을 보내는 방식으로 이루어집니다. 청소년과 그 부모(들)가 연구 참여에 관심이 있는 경우 올바른 정보 비디오로 안내하는 QR 코드 또는 링크와 연령 범주(-15세, 16세 이상)에 해당하는 사전 동의서를 선택할 수 있습니다. 년, 부모). 청소년과 학부모(이하 "참여자"라 함)는 적극적인 동의 후 1차 설문지로 직접 회부됩니다. 참가자는 첫 회의 전에 첫 번째 설문지를 작성하라는 지시를 받습니다. 두 번째 및 세 번째 설문지 절차는 Halt 전문가의 추가 조치가 필요하지 않습니다. 모든 설문지는 네덜란드어로 작성되며 시점당 완료하는 데 약 30분이 소요됩니다.

데이터 수집

모집 및 데이터 수집은 모두 2022년 9월에 시작됩니다. 연구원들이 18개월 이내에 사전 및 사후 테스트를 완료하기 위해 노력하기 때문에 모집은 15개월 후에 중단됩니다. 후속 측정은 데이터 수집 시작 후 최대 24개월 동안 수행할 수 있습니다. 청소년과 부모는 개입 전, 개입 시작 후 100일, 개입 완료 후 6개월의 세 가지 설문지를 작성해야 합니다. Halt는 100일 이내에 모든 개입을 완료하기 위해 노력하기 때문에 100일을 사후 테스트의 시점으로 사용합니다.

그 외에도 설문지를 통해 수집된 데이터 중 Halt 등록 시스템의 가명 데이터는 연구원에게 안전하게 전송됩니다. 이러한 데이터는 Halt 전문가가 등록한 청소년 관련 정보와 관련이 있습니다. 예를 들어, 범죄 및 의뢰 정보(범죄 유형, Halt에 대한 이전 의뢰 및 의뢰 조직) 및 Halt 개입 특성(범죄에 대한 자백, Halt에 대한 부모의 동의, Halt 전문가와 청소년 간의 회의 수, 회의). 또한 Halt-SI 및 YIM 문서와 같은 관련 문서가 이 시스템에서 추출됩니다. 모든 Halt 전문가가 관리하는 Halt-SI는 다양한 동적 위험 요인(예: 알코올 사용, 약물 사용 및 충동성)과 심리사회적 문제(예: 기분 및 방치 피해자)를 평가하는 위험 평가 도구입니다. YIM 문서에서 YIM 교육을 받은 Halt 전문가는 YIM 접근 방식에 관한 정보를 등록합니다(예: YIM 접근 방식에 대한 설명에 대한 청소년과 부모 모두의 반응, YIM 접근 방식을 동기 부여할 때 사용되는 자료, 청소년의 관계 선택한 YIM 등). 이 데이터는 Halt에서 담당 연구원에게 3개월마다 전송됩니다.

(통계)분석계획

조건 간의 유사성을 테스트하기 위해 Halt 전문가의 두 그룹(YIM 교육을 받은 대 YIM에서 교육을 받지 않은 그룹)을 여러 인구통계학적 요인(연령, 생물학적 성별, 성 정체성, 교육 수준, 업무 경험 연수, Halt에서 근무한 기간, 청소년 품질 등록부에 등록), 기대 결과 및 성격. 둘째, 청소년은 인구통계학적 요인, 공격 및 소개 정보, 친사회적 행동 및 심리사회적 문제, 동적 위험 요인에 대해 비교됩니다. 조건 간에 차이가 감지되면 PSM(Propensity Score Matching) 기술을 사용하여 위에서 언급한 변수를 기반으로 Halt-plus-YIM 조건의 참가자를 CAU Halt 조건의 참가자와 일치시킵니다.

다양한 결과 변수에 대한 효과 분석과 중재자 및 중재자 분석을 위해 일련의 다중 회귀 분석(결과 변수의 기준 수준을 공변량으로, 조건을 예측 변수로 사용)이 수행됩니다. Halt 전문가 내에서 참가자의 클러스터링을 수정하기 위해 다단계 모델에서 회귀 분석이 수행됩니다. 기회 자본화를 제어하기 위해 연구원은 각 결과 테스트의 p-값을 수정하기 위해 Benjamini Hochberg False Detection Rate(FDR)를 구현합니다.

전력 분석 및 샘플 크기 평가

1차 및 2차 결과에 대한 조건당 샘플 크기를 평가하기 위해 연구자들은 G*Power 3.1에서 선험적 검정력 분석을 수행했습니다. 유의 수준 α = .05에서 검정력 수준 0.80을 얻으려면 작은 효과 크기(f = .10)를 감지하려면 총 표본 크기 N = 100이 필요합니다. 선형 다중 회귀 분석에서. 중재자 및 중재자 분석을 위해서는 더 큰 표본 크기가 필요합니다. Schoemann et al. "가설된 간접 효과를 감지하기 위해 통계적 검정력이 80% 이상인지 확인하려면 약 N = 150명의 참가자가 필요합니다"라고 명시합니다. 이는 N = 조건당 참가자 75명의 샘플 크기를 나타냅니다. 두 개의 유사한 그룹을 얻기 위해 PSM 기술을 수행할 수 있도록 연구원은 두 조건에서 두 배의 비율을 포함합니다(조건당 N =150).

작은 효과 크기(f = .10) 사전 지식을 기반으로 예상됩니다. 비행 행동과 재범에 대한 공식적인 멘토링 프로그램의 효과를 조사한 이전의 메타 분석에서는 작은 전체 효과가 나타났습니다(두 가지 모두 d = .21). (~f =.10). 이러한 효과 크기는 작지만 입증된 효과 크기는 비행 행동 감소를 목표로 하는 다른 개입과 비교할 수 있습니다. 긍정적인 청소년 결과(g = 0.30)에 대한 YIM 접근법과 같은 자연스러운 멘토링 프로그램에 대해 중소 효과 크기가 입증되었다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이러한 효과는 공식적인 멘토링 프로그램(g = 0.21)과 단순히 자연적인 멘토의 존재(g = 0.22)에 비해 더 컸습니다.

누락된 데이터에 대한 계획

연구원들은 누락된 데이터의 발생을 최소화하기 위해 노력할 것입니다. 첫째, 사후검사 및 후속검사에 대한 참가자 모집의 책임은 연구자에게 있다. 이것은 청소년이 Halt에서 받는 개입과는 별개입니다. 따라서 참가자가 Halt에서 개입을 중단하더라도 사후 테스트 및 후속 측정을 위해 연구원이 여전히 접근할 것입니다. 둘째, 연구자들은 참여하는 청소년과 가능한 한 관련이 있는 방식으로 연구를 설계했습니다. 선호하는 방식에 대한 질문을 받고 설문지는 스마트폰을 통해 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이는 참여하는 학부모에게도 적용됩니다.

누락된 데이터는 피할 수 없습니다. 따라서 연구원은 사후 테스트 및 후속 측정에서 누락된 데이터를 처리하기 위해 ITT(Intention-to-Treat) 원칙을 따를 것입니다. 이는 연구자가 중재를 받았는지 또는 완료했는지에 관계없이 할당된 조건에 따라 참가자의 모든 누락된 데이터를 분석한다는 의미입니다. 누락된 데이터 포인트는 FIML(Full Information Maximum Likelihood) 방법을 수행하여 추정됩니다. 연구원은 누락된 데이터의 비율과 누락된 데이터의 패턴(예: 무작위로 완전히 누락됨)을 고려합니다.