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7.8: Principales conclusiones y referencias

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    Principales conclusiones

    • El objetivo general para su preprocesamiento de EEG es maximizar la probabilidad de que obtenga una respuesta precisa a la pregunta científica que su estudio está diseñado para responder. Puedes ignorar cualquiera de mis sugerencias específicas para tu canalización de preprocesamiento si tienes una mejor manera de alcanzar esa meta.
    • Puedes obtener más fácilmente una respuesta precisa a tu pregunta científica si miras cuidadosamente los datos de cada participante antes de realizar el preprocesamiento. Al examinar los datos, podrás ajustar el preprocesamiento para reflejar los problemas únicos de los datos de cada participante individual.
    • El error de medición estandarizado (SME) proporciona una métrica útil para saber si un “canal malo” es realmente problemático con respecto a los análisis que realizará con sus datos.
    • La interpolación es un procedimiento de bajo riesgo cuando el canal que se está interpolando no se utilizará para sus análisis principales. Pero si el canal va a ser utilizado en tus análisis principales, debes pensar detenidamente si interpolar el canal o excluir a los participantes del análisis.

    Referencias

    Bigdely-Shamlo, N., Mullen, T., Kothe, C., Su, K.-M., & Robbins, K. A. (2015). El pipeline PREP: Preprocesamiento estandarizado para análisis EEG a gran escala. Fronteras en Neuroinformática, 9. https://doi.org/10.3389/fninf.2015.00016

    Kappenman, E. S., Farrens, J. L., Zhang, W., Stewart, A. X., & Luck, S. J. (2021). ERP CORE: Un recurso abierto para la investigación potencial relacionada con eventos humanos. NeuroImage, 225, 117465. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117465


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