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6.5: Ejercicio - Una Asignación Básica de Eventos a Cajas

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    Basta de teoría, ¡hagamos algunas papeleras! Si EEGLAB ya se está ejecutando, recomiendo dejarlo y reiniciarlo para asegurarse de que todo esté fresco. Establezca Chapter_6 para que sea la carpeta actual de Matlab. Cargue el conjunto de datos llamado 12_P3_Corrected_elist.set (usando EEGLAB > Archivo > Cargar dataset existente). Desplázate por el EEG (usando EEGLAB > Trazar > Datos de canal (scroll)) y familiarízate con él. Por ejemplo, eche un vistazo a la secuencia de códigos de eventos y conéctelos con los códigos de la Tabla 6.1. Cuando cargo un conjunto de datos o ERPset, no hago nada hasta que he mirado las formas de onda. Muchas veces, esta inspección visual me ha hecho darme cuenta de que tengo los datos equivocados o que hay algo en los datos que es incompatible con lo que planeaba hacer a continuación.

    ¿Ves algún parpadeo ocular en los canales Veog-lower o FP1? ¿Necesitó eliminar el desplazamiento de CC para ver todos los canales? La respuesta es “no” para ambas preguntas. Esto le da algunas pistas sobre los pasos de preprocesamiento que ya se han aplicado a este conjunto de datos. ¿Qué operaciones cree que ya se han aplicado?

    Para que los ejercicios de este capítulo sean sencillos, a las formas de onda se les ha aplicado un procedimiento de corrección de artefactos. En lugar de excluir épocas que contienen parpadeos y movimientos oculares, los voltajes para los parpadeos y movimientos oculares se han estimado y restado de las formas de onda. De esa manera, no necesitaremos tirar ninguna prueba en los ejercicios de este capítulo. Es por ello que el nombre de archivo para el conjunto de datos tiene _corregido en él. También se ha aplicado un filtro de paso alto (corte de media amplitud a 0.1 Hz) para eliminar derivas lentas, y se agregó EventList.

    Finalmente estamos leídos para asignar los eventos a los bins. Seleccione EEGLAB > ERPLAB > Asignar bins (BINLISTER) y conéctelo como Captura de pantalla 6.1. Específicamente, use el botón Examinar cerca de la parte superior para seleccionar el archivo descriptor de bin (BDF_P3.txt). Queremos leer EventList del conjunto de datos actual, y queremos escribir la versión actualizada con la información de bin en el conjunto de datos actual. También queremos escribirlo en un archivo de texto, así que marque la casilla Archivo de texto y ponga elist_bins.txt en el cuadro de texto correspondiente. Haga clic en EJECUTAR y, a continuación, nombre el nuevo conjunto de datos 12_P3_Corrected_elist_bins.

    Captura de pantalla 6.1

    Debería ver el archivo de texto con EventList en él (elist_bins.txt) en el panel Carpeta actual de Matlab. Haga doble clic sobre él para abrirlo el editor de texto. Cerca de la parte superior, justo debajo de la información de la cabeza, deberías ver esto:

    bin 1, # 30, Raro, Corregir
    bin 2, # 153, Frecuente, Correcto

    Esto te indica que se encontraron 30 eventos que coinciden con el descriptor de bin para Bin 1, y se encontraron 153 que coinciden con el descriptor de bin para Bin 2. ¿Cuántos debimos haber tenido? Esta es una pregunta sumamente importante para responder, porque los errores en los códigos de eventos y en la asignación de eventos a bins son bastante comunes, y muchos de estos errores conducirán a un número incorrecto de pruebas por bin. En la descripción de la tarea al inicio del capítulo, aprendiste que había 5 letras equiprobables, 5 bloques de ensayos (uno con cada letra como objetivo) y 40 ensayos por bloque. Esto nos da 200 juicios totales. Dado que 1 de las 5 letras era el objetivo en cada bloque, la probabilidad de objetivo fue de 20%. Esto significa que deberíamos haber tenido 40 objetivos y 160 no objetivos en el transcurso de una sesión. ¿Por qué, entonces, solo tenemos 30 instancias de Bin 1 y 153 instancias de Bin 2?

    La respuesta es que los Bins 1 y 2 se limitan a ensayos con respuestas correctas y una RT de 200-1000 ms. Entonces, no podemos usar estos números para verificar que tenemos el número correcto de códigos de eventos. Como se describe en el Capítulo 2, otra forma en la que podemos verificar el número de códigos de eventos es usar EEGLAB > ERPLAB > EventList > Resumir los códigos de eventos EEG actuales. Dale una oportunidad a eso.

    La lista resultante debería imprimirse en la Ventana de Comandos de Matlab, pero aún así no es muy informativa. Primero, tenemos un montón de códigos de eventos diferentes. Segundo, cuando creamos las secuencias aleatorias de eventos en nuestro guión de presentación de estímulos, especificamos una cierta probabilidad de cada letra pero no un número determinado. Es decir, garantizamos que había 8 instancias de la letra A cuando A era el objetivo, pero los otros 32 estímulos de este bloque fueron muestreados completamente al azar de las otras 4 letras. Entonces, puedes verificar que teníamos ocho objetivos en cada bloque, pero no es inmediatamente obvio que teníamos el número correcto de no objetivos.

    Para verificar que teníamos el número correcto de estímulos raros y frecuentes, haga una copia de BDF_P3.txt, y edite esta copia para que los descriptores de eventos no requieran una respuesta correcta. Luego ejecute BINLISTER nuevamente (en 12_P3_Corrected_elist) pero elija un nuevo nombre de archivo para el archivo de texto que contendrá el nuevo EventList. Cuando veas este nuevo EventList, deberías ver 40 pruebas en la Papelera 1 y 160 pruebas en la Papelera 2.

    Ahora vuelve al archivo de texto con el primer EventList (elist_bins.txt). Cada código de evento aparece en la lista, con la asignación de bin en la columna bin en el extremo derecho. Tenga en cuenta que el campo bin está vacío para los códigos de evento de respuesta, ya que estos códigos de eventos no se utilizan como eventos de bloqueo de tiempo en este análisis. Para los códigos de evento de estímulo, debe encontrar un 1 o 2 en este campo, indicando si el estímulo era la letra objetivo o una de las letras no objetivo. Sin embargo, el campo bin está vacío para algunos de los códigos de eventos de estímulo. Estas son pruebas de error. Vamos a echar un vistazo más de cerca a los errores en un ejercicio posterior.


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