身心障礙科技的研究方法論

在特殊小孩的研究中，我們通常不會用太多的統計，而是用單一個案研究法。不用統計的原因是因為統計學假設母體有一種分布特性，例如常態分佈就是一種，變異性是有範圍的，所以我們不必檢驗所有的樣本，就可以知道整個樣本的特性，例如一萬個產品只要檢驗其中十個就知道良率有多少，這是統計學厲害的地方。

那為什麼特殊小孩通常不能使用統計方法呢？
1. 樣本太少：我們很難大量找到特殊小孩，例如一個小學特教班以現行法規最多只有十位小孩。
2. 變異太高：每個小孩都有其獨特性，同樣是自閉症，可是行為可能完全不同，因此用統計方法驗證了一種方法有效，未必能夠衍伸應用到其他的小孩。

以藥物上市來說，通常需要經過十萬個病人以上的臨床測試，統計學在這種地方就非常好用，因為樣本數多，同一種疾病有類似的徵狀（例如高血壓患者），因此如果一種藥對高血壓病人Ａ有效，那對同樣高血壓病人Ｂ統計上也應該是有效的，當然這會存在一定的誤差，所以有一定的機率可能沒效。

統計方法是巨觀的，通常不看個體，只對群體特性有興趣，例如統計學有興趣看的是一個藥品的治癒率有多高（例如90%）但是不太注意單一病人的復原情況。單一個案研究法剛好相法，不存在所謂的群體，反而對個體的行為比較有興趣，例如當我們用機器人來改善自閉症小孩的社交行為，我們會觀察參與的個案中每個人行為在介入過程中發生的行為改變，注意個別參與者的細微變化，以及周遭關係人（父母，照護者，老師）對科技介入方法的評價與接受度，但是不會去用統計學去呈現結果，因為樣本少，變異性大。

不同的學科背景當然會有使用不同的研究法，例如醫學背景的人就不使用單一受試研究法，因為他們認為個案量太少，沒有代表性（說服力）。醫學背景的學者使用統計方法，例如case-control study (對照研究法)，randomized control trial (隨機對照研究，可分為單盲或雙盲)就是常用的研究法。