Ich habe kürzlich ein EEG-Experiment unter Verwendung eines passiven Oddball-Paradigmas mit zwei experimentellen Bedingungen durchgeführt: Standardreize (die mit einer Wahrscheinlichkeit von 85 % auftreten) und abweichende Reize (die mit einer Wahrscheinlichkeit von 15 % auftreten). Dieses Experiment wurde an 10 Teilnehmern durchgeführt.
ERP wurden mit 64 Elektroden aufgezeichnet.
Ein ANOVA-Test in der Prästimulus-Grundlinienperiode ergab eine signifikante Wirkung des Zustands. Ich habe einen Unterschied zwischen der Welle des Standardreizes und der Welle des abweichenden Reizes beobachtet. Es sollte keinen solchen Unterschied zwischen diesen beiden geben, aber ich habe verstanden, dass dieser Unterschied durch eine geringere Anzahl von Versuchen im abweichenden Zustand als im Standardzustand verursacht wird.
Ich frage mich jedoch immer noch, ob dieser signifikante Unterschied durch die geringe Anzahl von Teilnehmern (n = 10) oder durch ein zu kleines Intervall zwischen den Stimuli (ISI = 1500 ms) verursacht werden kann? Wie schlagen Sie vor, dass ich mit dieser signifikanten Grundlinie in Bezug auf das Verständnis der MMN/P3-Effekte umgehen sollte?
Ich habe auf cogsci.SE nachgesehen und nichts gefunden, was für meine Frage relevant ist.
Wie viele Versuche haben Sie pro Bedingung? Bei einer kleinen Anzahl von Studien im abweichenden Zustand und einer kleinen Anzahl von Teilnehmern können diese Dinge passieren.
Das ISI würde dies per se nicht verursachen, aber haben Sie darüber nachgedacht, die Auswirkungen der vorherigen Studie zu untersuchen? Sie können die Basislinienintervalle in Abhängigkeit von der Art des vorherigen Versuchs analysieren und sehen, ob es einen Unterschied im Zeitraum nach Abweichungen oder Standards gibt.
Sie könnten auch versuchen, so viele Standardversuche zufällig zu untersuchen, wie Sie Abweichungen pro Teilnehmer haben, und dann Ihre Analyse erneut durchführen und sehen, was passiert. Sie können eine Schleife machen und dies viele Male tun und sich dann den mittleren p-Wert ansehen.
Es könnte auch sein, dass eine kleine Anzahl von Probanden Ihre Ergebnisse verfälscht. Sie könnten versuchen, Ihre Analyse auf der Ebene eines einzelnen Subjekts zu wiederholen und Standard- und abweichende Studien innerhalb von Subjekten zu vergleichen. Dann könnten Sie sehen, ob alle Ihre Probanden diesen Effekt haben oder nur einige von ihnen. Wenn es nur einige sind, könnten Sie ihre Daten genauer auf potenzielle Ausreißer untersuchen. Wenn es eine allgemeine Sache ist, würde ich die Auswirkungen der vorherigen Studie untersuchen.
Und wenn es der vorherige Versuchseffekt ist, können Sie einfach alle Standardversuche entfernen, denen eine Abweichung vorangestellt ist, und es erneut versuchen.
Abgesehen davon, selbst wenn Sie eine Basisliniendifferenz haben, spielt es möglicherweise keine Rolle: Dafür ist die Basislinienkorrektur gedacht . Aber ich stimme zu, dass es beunruhigend ist.
Ich bin auch etwas verwirrt, warum Sie eine ANOVA verwenden würden, um zwei Bedingungen zu vergleichen, und keinen t-Test. Vielleicht verstehe ich dein Design nicht ganz.
Ofri Raviv
Ofri Raviv
Mathilde
Mathilde
Ofri Raviv
Mathilde