Saltar al contenido principal
Library homepage
 
LibreTexts Español

10: Puntuación y Análisis Estadístico de Amplitudes y Latencias ERP

  • Page ID
    151660
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Objetivos de aprendizaje

    En este capítulo, aprenderás a:

    Este capítulo se centra en los pasos finales del análisis de datos, en los que cuantifica las amplitudes y/o latencias de sus ERPs y realiza un análisis estadístico. No cubre todas las formas posibles de anotar amplitudes y latencias, y apenas rasca la superficie del análisis estadístico de los datos ERP. Sin embargo, abarca los procedimientos de puntuación que se utilizan con mayor frecuencia (o que deberían usarse con mayor frecuencia), junto con algunos análisis estadísticos muy simples. Los detalles adicionales sobre la puntuación se pueden encontrar en el Capítulo 9 de la Suerte (2014), y un tratamiento mucho más profundo del análisis estadístico se puede encontrar en el Capítulo 10 de ese libro. En particular, te animo a que leas sobre los enfoques estadísticos univariados de la navaja y de masas (que están demasiado avanzados para el presente libro).

    Una razón por la que no profundizo demasiado en los análisis estadísticos en este capítulo es que ERPLAB no incluye funciones estadísticas, y no quiero tener que explicar cómo usar algún otro paquete estadístico. Estoy asumiendo que ya sabes cómo realizar análisis estadísticos básicos (t tests y ANOVAs dentro de los sujetos) y tienes un paquete estadístico que puedes usar para realizar estos análisis. Si no lo haces, te recomiendo JASP (Love et al., 2019), que es gratis y fácil de usar. Es lo que utilicé para los análisis de este capítulo.

    Los ejercicios de este capítulo examinarán el potencial de preparación lateralizada (LRP), que refleja la preparación motora. Los datos son del experimento ERP CORE flankers. Sin embargo, las lecciones que aprenderás se pueden aplicar a casi cualquier componente ERP en casi cualquier paradigma. Y el LRP brinda excelentes oportunidades para hacer preguntas interesantes tanto sobre amplitudes como latencias.

    La cuantificación de amplitudes y latencias a menudo se llama proceso de medición, y en ERPLAB se hace con la Herramienta de Medición. Recientemente, sin embargo, he empezado a usar el término puntuación en lugar de medición. Cuando ponemos electrodos en el cuero cabelludo y grabamos el EEG, se siente como si realmente estuviéramos midiendo algo (los voltajes en el cuero cabelludo). Pero aplicar un algoritmo a una forma de onda ERP y esperar que capture con precisión la magnitud o el tiempo de alguna señal cerebral subyacente no parece tomar una medición. Ahora prefiero el término puntuación como término más neutral que se usa en muchas otras áreas de investigación. Por ejemplo, puede puntuar la amplitud o latencia de un componente ERP determinado.


    This page titled 10: Puntuación y Análisis Estadístico de Amplitudes y Latencias ERP is shared under a CC BY 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Steven J Luck directly on the LibreTexts platform.