目的。它是基於先前公佈的行為準則與的課堂設置皮夾發展，、和皮夾與動物互動過程中。它包括社會行為的代碼，
LV長夾包括口頭的，視覺的和物理的方法。它還包括親社會行為、規範問題行為和情緒表現。社會行為主要是編碼的的參與者，但有針對性的社會途徑從同行也編碼。每皮夾行為規範的定義在附錄中詳細。的編碼系統包括編碼器評估每個行為的存在或不存在，在秒的時間間隔所選的一分鐘。每皮夾間隔是連續兩次觀察。
LV長夾在第一次觀看，的目標行為進行編碼。第二看，同行針對行為編碼。每個行為代碼的結果得分是在一分鐘內的秒的時間間隔的數量，其中發生的行為。為了減少數據輸入錯誤紙質收集工具相關的行為規範，被記錄在上通過皮夾基於互聯網的編碼方案對線上調查軟體設計。數據分析研究的主要假設之前，我們對兩篩查措施和的參與者之間的差異進行檢查原始分數和百分等級以提供額外的驗證報導診斷母。
我們還檢查了潛在的混雜的人口變數，包括年齡，性別，和寵物的所有權狀態的差異。獨立樣本檢驗進行連續變數即年齡、一生，社會技能，分析問題行為，學術能力和卡方檢驗進行分類變數如性別
lv官網長夾、寵物狀態有的水準截止為了考慮到嵌套的研究設計即多個評估嵌套嵌套在個人嵌套在學校教室和計數數據作為結果變數即間隔數每分鐘的行為發生，我們使用了分層的廣義線性模型為我們的主要假設數據分析，或廣義線性混合模型，提供了皮夾有效的程式嵌套的，縱向的，非線性的。
非正常的數據。對於大多數的模型，LV長夾我們進行了計數數據標準指定泊我們的結果與超離散變數中指定的採樣，負二項式模型與日誌鏈接功能。我們用廣義線性混合模型社會科學統計軟體包版。我們進行一系列的四級，反映個人的影響級，級級，課堂效果，和級。隨機效應模型級個體方差在課堂級，課堂和學校。假說人或動物皮夾。LV長夾控制的傢伙，我們固定評分等級，的傢伙。完成父母的工具，我們用最大似然估計的演算法演算法缺失的數據處理方法。估計後，連續變數即，等級評分和是大均值為中心的分析。兩尾測驗與。這是科恩的效應大小結果的初步篩選測試，參與者在證實篩選同行參與者與表，顯示更大的異常行為孤獨症譜。