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10.7: Ejercicio- Latencia Máxima

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    Ahora vamos a cambiar de amplitudes de anotación a latencias de anotación. El método tradicional para puntuar latencias es encontrar el voltaje pico en la ventana de medición (positivo o negativo) y registrar la latencia a la que se produjo este pico. Al igual que la amplitud máxima, la latencia máxima no suele ser el mejor algoritmo de puntuación (ver Capítulo 9 en Luck, 2014). Veremos algunas mejores alternativas en los siguientes ejercicios.

    En el presente ejercicio, vamos a preguntar si la latencia máxima de la LRP en la onda de diferencia contralateral-minus-ipsilateral es posterior en ensayos incompatibles que en ensayos compatibles. Asegúrese de que se carguen los 40 ERPSets del ejercicio anterior (de la carpeta Chapter_10 > Data > ERPSETS_CI_diff). Inicie la herramienta de medición y configúrela como se muestra en la Captura de Pantalla 10.5 El tipo de medición es Latencia pico, y estamos buscando un pico negativo. Estamos midiendo desde los Bins 1 y 2 (Compatible e Incompatible) en el canal C3/C4, y estamos guardando las puntuaciones en un archivo llamado peak_latency.txt.

    Una pregunta clave en la puntuación de amplitudes y latencias ERP es cómo determinar la ventana de tiempo. Esta es una pregunta complicada, y puedes leer sobre varias estrategias en el Capítulo 9 de la Suerte (2014) y en Suerte y Gaspelin (2017). Como se mencionó anteriormente, lo más importante es evitar ser sesgado por los datos, lo cual se logra mejor al decidir sobre las ventanas de medición antes de iniciar el estudio. Por supuesto, ya es demasiado tarde para eso ahora con los experimentos ERP CORE. Sin embargo, si tuviera que elegir una ventana de tiempo por adelantado para el LRP en un paradigma de flankers, asumiría que el LRP comienza después de 100 ms y termina por 700 ms. Por esta razón, utilizaremos una ventana de medición de 100 a 700 ms en este ejercicio.

    Captura de pantalla 10.5

    Como siempre, el siguiente paso es hacer clic en el botón Visor para ver qué tan bien está funcionando el algoritmo. Verás que tiene un éxito mixto. Funciona razonablemente bien para formas de onda que están limpias y contienen un pico grande (por ejemplo, Archivo 2), pero las puntuaciones están distorsionadas por el ruido de alta frecuencia (por ejemplo, Archivos 1 y 12), y los valores son en gran parte aleatorios para formas de onda sin un pico distinto (por ejemplo, Archivos 9 y 10).

    Ahora vuelve a la Herramienta de Medición y haz clic en Ejecutar para guardar las puntuaciones. Cargue los datos en su paquete de estadísticas y realice una prueba t pareada para comparar las condiciones Compatible e Incompatible. Verificar que los medios proporcionados por el paquete de estadísticas sean razonables. Deberías ver una media de 318 ms para Compatible y 375 ms para Incompatible. Desafortunadamente, el truco que usamos con la amplitud media, comparar las medias del paquete estadístico con los valores medidos a partir del promedio general, no funciona con la latencia máxima. Si mide la latencia máxima directamente desde las formas de onda ERP promedio, verá un valor de 285 ms para Compatible y 355 ms para Incompatible. Los valores de la media general no son los mismos que la media de los valores de un solo sujeto, pero al menos muestran el mismo orden (Compatible < Incompatible).

    Ahora mira los resultados reales de la prueba t. Debe ver que la latencia máxima fue significativamente más corta para los ensayos compatibles que para los ensayos incompatibles (t (39) = -3.647, p < .001). Dadas las enormes diferencias entre los ensayos compatibles e incompatibles en las formas de onda de gran promedio (Figura 10.2.C), no es sorprendente que la diferencia en la latencia máxima fuera significativa, incluso si la latencia máxima no es un algoritmo de puntuación ideal. También debe observar el tamaño del efecto, medido como d z de Cohen, que indica qué tan lejos están las medias en relación con la desviación estándar agrupada. Deberías ver un tamaño de efecto de -0.577 (o +0.577, dependiendo del orden de condiciones en tu análisis), que es un tamaño de efecto medio.

    Si estás familiarizado con los tamaños de efecto en los estudios ERP, te sorprenderá que este tamaño de efecto no sea mayor. Después de todo, los picos en los grandes promedios están muy separados en el tiempo. Por lo tanto, parece razonable suponer que tuvimos mucho error de medición cuando calculamos la latencia máxima, lo que incrementó la desviación estándar de las puntuaciones y por lo tanto redujo el tamaño del efecto. Dado que las puntuaciones de latencia máxima están distorsionadas por el ruido de alta frecuencia, deberíamos ser capaces de reducir el error de medición y aumentar el tamaño del efecto aplicando un filtro de paso bajo a los ERP promediados antes de obtener las puntuaciones de latencia pico.

    Vamos a probarlo. Te tomaría bastante tiempo filtrar los 40 ERPSets usando la GUI, así que te he proporcionado los ERPSets en Chapter_10 > Data > ErpSETS_CI_DIFF_Filt. Han sido filtrados paso bajo con un corte de media amplitud de 20 Hz y una pendiente de 12 dB/octava. Borre los ERPSets existentes de ERPLAB, cargue los ERPSets filtrados y repita el procedimiento de medición y análisis (pero cambiando el nombre del archivo de medición a peak_latency_filt.txt). Verás que el tamaño del efecto es ahora un poco más grande (d = -0.630). Entonces, el filtrado ayudó, pero sólo un poco. A veces ayuda mucho, especialmente cuando hay mucho ruido de alta frecuencia en los datos (lo cual no es cierto para la mayoría de las formas de onda en este experimento).


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