BodyKind 신체 이미지 프로그램의 클러스터 무작위 제어 시험

설계:

이 실용적인 실험은 학교 환경의 사용, 교실 시간 동안 교사 주도의 전달, 학생에 대한 엄격한 제외 기준 없음, 일상적인 수업과의 비교 등을 포함하는 "실제 세계"와 유사한 환경에서 수행됩니다. 데이터 수집 시점은 학교 학사 일정에 맞춰 선택되며 사전, 사후 및 2개월 후속 조치를 통해 수행됩니다. 학교는 중재 그룹(BodyKind 프로그램을 받는 그룹) 또는 대기자 명단 통제 그룹에 무작위로 할당됩니다. 개입 및 대기자 명단 그룹의 참가자는 동일한 시점에 측정을 완료하고, 대기자 명단 통제자의 참가자는 모든 평가가 완료된 후 BodyKind를 받게 됩니다. 프로그램 결과가 관찰된 '이유'를 이해하고 향후 학교에서 프로그램 전달을 최적화하기 위한 노력을 알리기 위해 구현 품질에 대한 혼합 방법 평가도 수행됩니다.

무작위화:

무작위 배정에 앞서 학교는 학교 분류(예: 남녀공학/남녀 분리/남녀 분리), 규모(즉, 전환 학년에 참여할 수 있는 예상 학생 수) 및 위치(예: 도시/남학생)에 따라 계층화됩니다. 농촌 분류) 각 치료 그룹에서 참가자의 성별과 지리적 위치가 긴밀하게 균형을 이루도록 보장합니다. 그런 다음 최종 후보 학교는 컴퓨터 생성 최소화 절차를 사용하여 주 연구원이 조건에 무작위로 할당합니다. 최소화는 예후 요인의 균형(예: 상태 전반에 걸친 성별 균형)을 가장 잘 유지하는 치료 그룹에 참가자를 할당하는 무작위화 방법입니다. 첫 번째 참가자에게는 무작위로 치료가 할당됩니다. 각 후속 참가자 할당은 관심 변수의 그룹 간 균형을 향상시키는 치료 할당에 따라 결정됩니다. 최소화는 치료군 간 우수한 균형을 보장하며 강력한 예후 요인(예: 성별)과 적당한 치료 효과가 있을 때 바람직합니다. 후보 목록* 계층화 학교는 R 통계 패키지 cvcrand(https://cran.r-project.org/web/packages)를 사용하여 2개 부문 클러스터 무작위 대조 시험에 대해 최소화 무작위화 유형인 공변량 제약 무작위화를 사용하여 할당됩니다. /cvcrand/cvcrand.pdf). 실험/대기자 명단 처리 그룹에 대한 학교 할당은 a.) 각 학교의 TY 남학생 수, b.) TY 여학생 수, c.) 학교 위치 분류(도시/시골)에 따라 제한됩니다. 중퇴하는 학교는 최소화 또는 동일한 할당에 대한 동일한 범주로 대체를 기반으로 대기자 명단에 있는 학교로 대체됩니다(예: 도시 학교가 중퇴하거나 교장 동의서에 서명하지 않는 경우 대기자 명단에 있는 도시 학교로 대체됩니다) 해당 도시 학교에 할당된 배정).

데이터 수집 절차:

모집은 학교 차원에서 이루어집니다. 학교는 이메일(Educator School Centre의 아일랜드 메일링 리스트 및 콜드콜 초대), 교사 교육 이벤트, 소셜 미디어 및 웹사이트 페이지 광고를 통해 모집됩니다. 학교는 (1) 표현된 관심과 (2) 채용 기준에 적합한지를 기준으로 선택됩니다.

관심을 등록하고 이러한 기준을 충족하는 최종 후보 학교는 최초 연락 후 참여를 거부하며 연구원에게 관심을 등록한 적격 학교의 대기자 명단에 있는 다음 학교로 대체됩니다. 학교는 참여에 대해 €200의 재정 사례금을 받게 됩니다.

표본의 크기:

목표는 아일랜드의 2급 학교에 다니는 4학년 15~17세 학생 600명을 모집하는 것입니다. 또한 목표는 청소년에게 BodyKind 프로그램을 제공하기 위해 학교당 12~28개 학교에서 1~2명의 2급 교사를 모집하는 것입니다.

표본 크기의 이론적 근거 RMASS 검정력 분석(http://www.rmass.org/RMASS_Manual.pdf) 매개변수를 기반으로 합니다. 작은 Cohen의 d 효과 크기는 .2입니다. 힘 .80, 알파 .05, 504명의 학생이 필요하다는 것을 나타냅니다. RCT에서 참가자 수(예: 질병으로 인한 학생 결석)를 줄이는 자연적인 감소 및 예상치 못한 사건을 설명하기 위해 약 20%(n=100) 더 많은 참가자를 모집하여 총 N=600을 제공합니다. 동의 절차 및 참여율을 체계적으로 검토한 결과, 적극적 부모 동의에 대한 평균 동의율은 65.5%(범위: 11~100%)인 것으로 보고되었습니다. 아일랜드 학교의 TY 평균 학생 수는 140명입니다. 따라서 65%의 응답률을 허용하면 600개의 표본 크기를 얻으려면 최소 8개의 학교가 필요하다는 것을 의미합니다. 그러나 최근 아일랜드에서 실시한 자기연민 신체 이미지 개입에 대한 시범 시험에서는 부모 동의 선택을 사용하여 학교당 평균 25명의 TY 학생을 모집했습니다(4개 학교, N=100). 표본 크기는 600입니다. 전환 연도의 학급 규모의 가변성과 적극적인 부모 동의에 대한 동의율 범위를 고려하여 조사관은 표본 크기 600이 충족될 때까지 이 범위 내에서 모집하려고 합니다. 클러스터 수준에서 중퇴를 방지하기 위해 조사관은 최소 12개 학교, 최대 28개 학교를 과잉 표본 추출하여 모집하는 것을 목표로 합니다.

가설:

가설은 다음과 같습니다

1. 대기자 명단 통제 참가자와 비교하여 BodyKind 프로그램을 받은 참가자는 a.) 신체 감사, 심리적 웰빙, 자기 연민 및 타인에 대한 동정심에서 통계적으로 유의미한 증가를 경험할 것입니다. b.) 신체 불만족 및 신체 이상적인 내면화의 상당한 감소 개입 전부터 개입 후까지.
2. 변경 사항은 2개월 간의 후속 조치를 통해 실험 그룹에 유지됩니다.
3. 신체에 대한 감상과 신체 불만족의 변화는 자기연민, 타인에 대한 연민, 신체의 이상적인 내면화에 의해 매개될 것입니다. 효과의 방향성에 대한 선험적 가정은 이루어지지 않습니다.
4. 신체 감상, 신체 불만족 및 심리적 웰빙의 변화는 외모 관련 소셜 미디어 사용, 외모 놀림, 성별, 기본 신체 감상, 신체 불만족, 심리적 웰빙 및 구현 품질에 의해 조절됩니다. 효과의 방향성에 대한 선험적 가정은 없습니다.
5. 이 프로그램은 청소년과 교사가 수용할 수 있고 실행 가능한 것으로 간주됩니다.
6. 교사는 프로그램을 충실하게 실행할 수 있습니다.

데이터 분석 계획:

추론 통계를 수행하기 전에 데이터의 누락, 이상값, 정규성 및 모델 가정을 검사합니다. 데이터는 기술 통계를 사용하여 그래픽으로 요약됩니다.

H1. 일반화 선형 혼합 효과 모델(GLMM)은 결과 측정의 변화를 결정하는 데 사용됩니다. 1차 분석은 개입의 고정 효과를 확인하기 위해 첫 번째(기준)와 두 번째(개입 후)의 측정값을 비교합니다. 잠재적인 클러스터링 효과는 학교 수준에서 조사되고 설명됩니다. 모델에는 2개의 주효과(1. 반복 측정 효과는 시간과 2. 피험자 간 조건 효과)와 하나의 양방향 상호 작용(시간*조건)입니다. 성별 영향도 고려됩니다. 모델의 성별에는 세 가지 주요 효과와 이에 상응하는 양방향 및 삼방향 상호 작용이 있습니다.

H2. 2차 분석에서는 개입 조건이 종속 변수의 가정된 변화를 유지했는지 확인하기 위해 3시간(후속 조치)의 데이터를 조사합니다. 조사관은 또한 ICC를 계산하여 그룹 내 및 그룹 간 변동의 비율을 평가합니다. 복잡한 모델이 수렴하지 못할 수 있으므로 조사자가 모델에서 수렴 문제에 직면하면 조사자는 그룹 간 분산의 가장 작은 비율을 설명하는 무작위 효과를 삭제하는 것을 고려할 수 있습니다. *참고: 모집 목표(n=600)가 충족되지 않으면 다른 통계 분석 기법인 2(조건; 실험, 대조) x 3(시간; 사전, 사후, 후속 조치) 혼합 요인 분산 분석이 사용됩니다. MorePower 분석에 따르면 이는 238명의 참가자 표본 크기에서 작은 효과를 감지할 수 있지만 클러스터링 효과는 감지할 수 없습니다. 사후 계획 비교는 t-테스트를 ​​사용하여 여러 시점에서 그룹 내 변화(개입 대 대조)를 조사하기 위해 수행됩니다.

H3. 중재 분석은 신체의 이상적인 내면화, 자기 연민 및 타인에 대한 연민의 변화가 T1에서 T2까지 신체 불만족 및 긍정적인 신체 이미지의 변화를 중재하는지 여부를 조사합니다.

H4. 중재 분석에서는 외모 관련 소셜 미디어 사용, 외모 놀림, 성별, 학교 유형, 기본 신체 감상, 신체 불만족, 심리적 웰빙 및 구현 품질이 T1에서 T2로 중간 정도 변화하는지 여부를 조사합니다.

H5. 기술 통계는 교사 충실도 등급을 평가하는 데 사용됩니다.