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# 10.6: Ejercicio- Amplitud Pico

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Durante las primeras dos décadas de investigación ERP, la forma principal de puntuar las amplitudes ERP fue encontrar el voltaje pico durante la ventana de medición (ya sea el voltaje más positivo para un pico positivo o el voltaje más negativo para un pico negativo). Este enfoque se utilizó inicialmente porque los ERP se procesaron usando computadoras primitivas que crearon una impresión de la forma de onda, y los investigadores pudieron determinar fácilmente la amplitud máxima a partir de la impresión usando una regla (ver Donchin y Heffley, 1978). Esta tradición persistió mucho después de que se dispusieran computadoras y software más sofisticados, pero en muchos sentidos el pico de voltaje es una forma terrible de puntuar la amplitud de un componente ERP. La amplitud media es casi siempre superior. Proporciono una larga lista de las deficiencias de la amplitud máxima y los beneficios de la amplitud media en el Capítulo 9 de la Suerte (2014). De manera más general, los picos están muy sobrevalorados en la investigación de ERP. ¿Por qué debería importarnos cuando el voltaje alcanza un máximo? El capítulo 2 de Suerte (2014) explica por qué los picos pueden ser muy engañosos, incluso cuando se miden bien. La amplitud media es ahora mucho más común que la amplitud máxima en la mayoría de las áreas de investigación ERP, pero hay algunas áreas donde la amplitud máxima sigue siendo común.

En este ejercicio, repetiremos los análisis del ejercicio anterior excepto que mediremos la amplitud máxima en lugar de la amplitud media. Y entonces verás por ti mismo algunas de las deficiencias de la amplitud máxima.

Asegúrese de que se carguen los 40 ERPSets del ejercicio anterior (de la carpeta Chapter_10 > Data > ERPSETS_CI_diff). Inicia la Herramienta de Medición y configúrela como se muestra en la Captura de Pantalla 10.3. Al igual que en el ejercicio anterior, queremos ver si existe una negatividad contralateral para la condición Compatible y una positividad contralateral para la condición Incompatible. Por lo tanto, necesitamos buscar un pico negativo para el Bin 1 y un pico positivo para el Bin 2. Esto tomará dos pasos. La captura de pantalla 10.3 se configura para encontrar el pico negativo en la Papelera 1. (Técnicamente, encontraremos el pico local, definido en este ejemplo como el punto más negativo que también es más negativo que los 3 puntos de cada lado; para más detalles, ver en el Capítulo 9 de Luck, 2014).

Una vez que tenga todos los parámetros establecidos, haga clic en el botón Visor para verificar que todo esté funcionando según lo previsto. Deberías ver inmediatamente un problema: Como se muestra en la Captura de Pantalla 10.4, el pico del LRP cae fuera de la ventana de medición para el primer participante. Y esto no es un incidente aislado; verás el mismo problema para los participantes 2 y 3 rd (y muchos otros también). Esto tiene sentido si nos fijamos en las formas de onda de gran promedio en la Figura 10.2.C. En general, se necesita una ventana más amplia para encontrar picos de lo que necesita para la amplitud media.

Para solucionarlo, haga clic en el botón Herramienta de medición en la herramienta Visor y luego cambie la Ventana de medición a 150 400. Después haga clic en el botón Visor para ver de nuevo las formas de onda. Deberías ver que el algoritmo ahora está encontrando correctamente el pico para cada participante que tenga un pico claro. Vuelva a la herramienta de medición y haga clic en EJECUTAR para guardar las puntuaciones en un archivo llamado negative_peak_bin1.txt.

Ahora repita la medición para el pico positivo en la Papelera 2. Deje la ventana en 150 400, pero cambie Negativo a Positivo, cambie el bin de 1 a 2 y cambie el nombre de archivo a positive_peak_bin2.txt. Asegúrate de que todo se vea bien en el Visor y luego haz clic en EJECUTAR para guardar las puntuaciones.

Ahora realiza las mismas pruebas t que en el ejercicio anterior sobre estos valores de amplitud máxima (que pueden requerir primero combinar las puntuaciones en una sola hoja de cálculo). Debe ver que la media entre los participantes es de -3.23 µV para la condición Compatible y +1.46 µV para la condición Incompatible y que la diferencia entre condiciones es significativa (t (39) = -16.34, p < .001). Además, la media entre los participantes es significativamente menor que cero para la condición Compatible (t (39) = -18.61, p < .001) y significativamente mayor que cero para la condición Incompatible (t (39) = 8.71, p < .001).

¡Pero esta es una forma completamente inválida de analizar estos datos! Primero, el pico positivo para los ensayos incompatibles es mucho más temprano que el pico negativo para los ensayos compatibles, y generalmente no tiene sentido comparar voltajes en diferentes puntos de tiempo. Segundo, la amplitud de pico es una medida sesgada que tenderá a ser mayor que cero para picos positivos y menor que cero para picos negativos incluso si solo hay ruido en los datos.

Para ver este sesgo, repitamos los análisis, pero con una ventana de medición de -100 0 (es decir, los últimos 100 ms del periodo basal del prestimulo). No debería haber diferencias reales antes del inicio de los estímulos, y cualquier diferencia que veamos debe ser resultado del ruido. Para ver esto, encuentra el pico negativo entre -100 y 0 ms para el Bin 1 y el pico positivo entre -200 y 0 ms para el Bin 2. Después repita las pruebas t con estos puntajes.

Debe ver que la media entre los participantes es -0.89 µV para la condición Compatible y +1.04 µV para la condición Incompatible. También debe ver que la diferencia entre condiciones es significativa (t (39) = -13.27, p < .001). Además, la media entre los participantes es significativamente menor que cero para la condición Compatible (t (39) = -12.50, p < .001) y significativamente mayor que cero para la condición Incompatible (t (39) = 11.30, p < .001). Así, obtenemos grandes y significativas diferencias en la amplitud máxima entre las condiciones durante el periodo basal, y cada condición es significativamente diferente de cero, aunque solo haya ruido durante este periodo. Estos son efectos bogus-pero-significativos que resultan del hecho de que la amplitud pico es una medida sesgada.

Espero que quede claro por qué sucedió esto. Si observas el periodo de línea base de las formas de onda de un solo participante con el Visor, verás que el ruido en la línea base suele ser positivo en algunos momentos y negativo en otros. Eso es lo que esperarías de variaciones aleatorias en voltaje. Si tomamos el punto más positivo en el periodo de -100 a 0 ms, casi siempre será mayor que cero. Si tomamos el punto más negativo en este periodo, casi siempre será menor que cero. Entonces, el ruido por sí solo tenderá a darnos una diferencia de amplitud entre el pico positivo y el pico negativo, y tenderá a hacer que el pico positivo sea mayor que cero y el pico negativo sea menor que cero.

Debe quedar claro que normalmente no es legítimo comparar un pico positivo con un pico negativo (porque el ruido por sí solo causará una diferencia). Y también debe quedar claro que normalmente no es legítimo probar si un efecto está presente comparando un voltaje pico con cero (porque el ruido provocará un voltaje distinto de cero).

Un punto relacionado (que no se muestra directamente en este ejemplo) es que los picos tenderán a ser mayores cuando el nivel de ruido sea mayor. Esto significa que no es ordinariamente legítimo comparar amplitudes de pico para dos condiciones que difieren en el nivel de ruido (por ejemplo, estándares y desviados en un paradigma extraño), porque las formas de onda ERP promediadas serán más ruidosos para los desviados debido a un menor número de pruebas. Esto se puede resolver equiparando el número de ensayos en las ERPs promediadas para cada condición, pero eso requiere desechar una gran cantidad de ensayos de la condición más frecuente. También, puede haber otras fuentes sistemáticas de ruido. Por ejemplo, algunos sitios de electrodos son más ruidosos que otros (porque están más cerca de las fuentes de EMG), y algunos grupos de participantes son más ruidosos que otros (por ejemplo, las formas de onda del paciente suelen ser más ruidosas que las formas de onda de control).

La conclusión es que el voltaje pico no suele ser la mejor manera de cuantificar la amplitud de un componente ERP. La amplitud media es mucho mejor en la gran mayoría de los casos.

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