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1、ERP实验设计和数据分析,2011-07-01, ERP实验设计中的若干问题 如何从ERP数据中得出结论 ERP成分(component) 与ERP波形(waveform) ERP实验设计中的无关变量及应对策略 刺激材料数量和呈现策略 数据分析时的基线问题 ERP数据分析中的注意事项 ERP叠加平均的原理、及伪迹 用ICA排除伪迹 ERP的PCA分析法及适用范围 F.C. Donders Centre for Cognitive Neuroimaging,ERP实验设计中的若干问题,好数据是无可替代的,好数据是无可替代的。相信伪迹提出可以将坏数据变成好数据是愚蠢的。伪迹排除只能偶尔去掉那些偶尔
2、发生的含有伪迹的试次，使好数据变得更好。如果被试在对待特定事件进行反应时总是眨眼，或者有连续的高振幅活动，伪迹排除方法并不能给予补偿，也就是说，那些具有系统噪声和系统伪迹的数据，并不能通过伪迹排除的方法得到更大改善。(Hansen. J. C., 未发表的软件文档),ERP实验设计中的若干问题,(一) 如何从ERP数据中得出结论,1. 不基于特定ERP成分的推论,时间特点 地形图（头皮分部） 波幅,时间 认知加工过程的功能异同 同一认知加工过程的参与程度,(Li, Yang, Hagoort, 2008),ERP实验设计中的若干问题,例子，重读(合适 vs. 不合适) 声调(合适 vs. 不合
3、适),现在正是玫瑰盛开的季节。 明天小明去买什么把房间装饰一下？ a 明天小秦去买花装饰房间（AB ） b 明天小秦去买花装饰房间 （AB ） c 明天小秦去买画装饰房间 （AB ） d 明天小秦去买画装饰房间 （AB ）,Li et al., 2008,(d-a)=(c-a)+(b-a): 线性相加性 说明accent和tone的语义加工存在一定的对应之处,ERP实验设计中的若干问题,(一) 如何从ERP数据中得出结论,2. 基于特定ERP成分的推论,ERP成分(Component): a part of waveform with a circumscribed scalp distrib
4、ution (alluding to the underlying neural configuration) and a circumscribed relationship to experimental variables (alluding to the cognitive function served by the activity of this configuration) (Donchin et al., 1978).,N400 : central-parietal; semantic integration,信息结构如何影响语义加工的深度 (Wang et al., 200
5、9) 焦点 (焦点 vs. 非焦点) 语义合适 (合适 vs. 不合适),ERP实验设计中的若干问题,(二) ERP成分(component) 与ERP波形(waveform),ERP波峰ERP成分 不能从单一的ERP波形估计 ERP成分的时间过程和峰潜伏期 不要把实验效应与波形的变化进行简单对应 波峰振幅的差异成分大小的差异 波峰潜伏期的差异成分时程的变化,ERP实验设计中的若干问题,(二) ERP成分(component) 与ERP波形(waveform),聚焦于特定的成分 使用已成熟的实验操作 聚焦于大的成分 用差异波来分离成分 使用成分独立的实验设计,实验设计 减少ERP成分和ERP波
6、形之间的关系不确定性,可数名词, 语义相关 (plate.cup) 可数名词, 语义不相关(sock.cup) 不可数名词, 语义相关 (rain.water) 不可数名词, 语义不相关(garbage.water) (Vogel, Luck, Shapiro, 1998),ERP实验设计中的若干问题,(三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略,例子, 实验目的：刺激可辨性(discriminability)对P3的影响 材料：字母表（10% “Q”; 90% 随即选择的非“Q” ; “Q” 从不连续出现） 任务：字母“Q”时按键 条件: 容易辨别(亮条件) vs. 难于辨别(暗条件) 无关
7、变量： 刺激的物理属性： “Q”与非“Q”的形状不同; 与非“Q”相比, “Q”出现的频率高 被试的反应方式： 对靶“Q”反应，而对非靶不反应 (受与运动有关的ERP的污染) 刺激的呈现方式： “Q” 从不连续出现 (P3后效只影响非“Q”) 刺激材料的数量： 10% “Q”; 90% 非“Q” (峰振幅) 刺激条件的操作： 亮条件 vs. 暗条件 - 二次反应(早期成分；加工难度差异),ERP实验设计中的若干问题,(三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略,应对策略： 刺激的物理属性： 使用不同的靶字母，在全体被试间进行平衡； 10个字母，1个为靶- 每个字母的出现概率都是10% 被试的反
8、应方式： 对靶“Q”和非靶做不同的反应 刺激的呈现方式： 分析数据时，去除有靶领先的非靶刺激 刺激材料的数量： 平均波幅代替峰波幅；随机选择同等数量的非靶刺激 刺激条件的操作： 增加控制条件； 亮刺激与暗刺激在同一区组内随机呈现； 额外的数据分析(RTs 快 vs. RTs 慢),ERP实验设计中的若干问题,(三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略,1. 刺激的物理属性： 不同实验条件下，尽量使用物理属性相同的刺激材料； 增加控制实验 例子，重读(合适 vs. 不合适) 韵律边界(合适 vs. 不合适),他撞倒谁的车子之后逃跑了？ 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒/肖明的车子 （AB ）
9、 撞倒肖明的/车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ）,他撞倒谁的车子之后逃跑了？ （AB ） 他撞倒肖明的什么物品之后逃跑了？（AB ） 警察把撞倒谁的车子没收了？ （AB ） 警察把撞倒肖明的什么物品没收了？（AB ） 撞倒/肖明的车子 (Li et al., 2011),下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 左侧: 物理属性不一样; 右侧:物理属性一样,Audiovisual situation Standard 随后(红色)的方形出现了 (75%) Deviant1 随后(红色)的方形出现了 (12.5%) Deviant2 随后(红色)的方形出现了 (12.5%)
10、 Auditory situation Standard 随后红色的方形出现了 Deviant 随后红色的方形出现了 (Li et al., 2009),(三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略,1. 刺激的物理属性： 不同实验条件下，尽量使用物理属性相同的刺激材料； 增加控制实验 例子，重读语义与视觉背景整合的时间特点,下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 上: 正式实验; 下: 控制实验,重读与视觉背景一致,重读与视觉背景不一致,重读与视觉背景不一致,ERP实验设计中的若干问题,(三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略,2. 刺激材料的重复 3. 不同实验条件下，刺激
11、材料的数量不同 4. 不同实验条件下，被试反应的有无不同；反应的难度不同 5. 尽量在同一区组内变化实验条件； 而不是在不同区组间变化实验条件,ERP实验设计中的若干问题,(四) 刺激材料数量和呈现策略,1.刺激材料的数量 效应的大小(ERP成分; 实验条件操纵)； 数据的噪声水平 30-60 - large component (P3, N400) 150-200 - medium-sized component (N2) 400-800 - small component (P1) (Luck, 2004) 2.刺激材料的数量和信噪比,ERP实验设计中的若干问题,(四) 刺激材料数量和呈现
12、策略,3.刺激材料-ERP成分重叠 4. 应对ERP成分重叠的策略 a 运用ISI jitter(抖动) jitter的范围尽量宽； b 不呈现刺激的小概率事件 (Picton et al., 1974) c 估计已采集数据的重叠 从平均波形中减去估计的重叠 ADJAR (adjacent response) (Woldorff, 1993),ERP实验设计中的若干问题,(五) 数据分析时的基线问题 - 实验设计,1. 尽量使锁时点之前的刺激材料在不同实验条件中相同 (Li, Chen, and Yang., 2011) 2. 选择恰当的时间段作为基线，并在实验设计时使其在 不同实验条件中相同
13、 (Nan, Knsche, Friederici, 2009) 3.利用差异波（把效应进行比较） (Li et al., minor revision),ERP实验设计中的若干问题,例子，重读(合适 vs. 不合适) 韵律边界(合适 vs. 不合适),他撞倒谁的车子之后逃跑了？ 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ）,他撞倒谁的车子之后逃跑了？ （AB ） 他撞倒肖明的什么物品之后逃跑了？（AB ） 警察把撞倒谁的车子没收了？ （AB ） 警察把撞倒肖明的什么物品没收了？（AB ） 撞倒/肖明的车子 (Li, C
14、hen, and Yang, 2011),下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 左侧: 基线不一样; 右侧:基线一样,ERP实验设计中的若干问题,例，非音乐家对音乐小结边界的感知，及文化差异对其的影响,Baseline: -200 0 ms -800 - -300 ms (Nan, Knsche, Friederici, 2009),Research design,Active sentences (low working memory load) high semantic related low semantic related 萌萌把“新娘”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。 萌
15、萌把“队长”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。 萌萌把“新娘”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。 萌萌把“队长”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。 Passive sentences (high working memory load) high semantic related low semantic related 萌萌说“新娘”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。萌萌说“队长”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。 萌萌说“新娘”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。 萌萌说“队长”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。,Memory Load (high vs. low) Accentuation (accented vs. de-accented) Semantic Relatedness (high vs. low),(Li et al., minor revision),下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 右侧减左侧得到差异波,ERP数据分析中的注意事项,（一）ERP叠加的平均的原理、及伪迹,1. ERP的平均的原理,信号 噪声(background EEG) 伪迹,ERP数据分析中的注意事项,（一）ERP叠加平均的原理、及伪迹,2. EEG数据中的伪迹, 眨眼 眼动 (阅读, 视觉搜索) 波 肌电 jaw, neck
