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10.12: Puntos clave y referencias

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    Claves para llevar

    • Existen muchos métodos para cuantificar el tiempo o magnitud de un componente ERP o efecto experimental. Los métodos tradicionales (amplitud de pico y latencia de pico) tienen muchas deficiencias y hay mejores métodos disponibles.
    • En muchos casos, es ventajoso obtener puntuaciones a partir de una onda de diferencia que aísla el componente o efecto experimental de interés.
    • Siempre debe verificar visualmente que las puntuaciones se están calculando adecuadamente para cada forma de onda ERP individual.
    • La mayoría de los métodos de puntuación requieren especificar una ventana de medición, y esto debe hacerse de manera imparcial. Si decides sobre la ventana de medición después de ver las formas de onda, puedes elegir consciente o inconscientemente una ventana que aumente la probabilidad de efectos bogus-pero-significativos.
    • Cuando tienes muchas condiciones y/o canales, es fácil poner accidentalmente las celdas del diseño en el orden equivocado en el análisis estadístico. Siempre debe verificar la tabla de medios producida por su paquete estadístico y asegurarse de que coincida con lo que está viendo en las formas de onda ERP de gran promedio.
      • Para la amplitud media, pero no la mayoría de los otros métodos de puntuación, tomar la puntuación de las formas de onda de gran promedio le da el mismo resultado que medir a partir de las formas de onda de un solo participante y luego promediar. Esto facilita la comparación de la tabla de medias con los grandes promedios.
      • Para otras medidas, aún puede asegurarse de que la tabla de medias muestre el mismo patrón que los promedios grandes, incluso si los valores individuales no son idénticos.
    • Para reducir el número de valores de p y la probabilidad de efectos bogus-pero-significativos, debe usar el menor número posible de factores en sus análisis estadísticos. Esto a menudo se puede lograr colapsando entre canales y obteniendo puntajes de ondas de diferencia.

    Referencias

    Donchin, E., & Heffley, E. F. (1978). Análisis multivariado de datos potenciales relacionados con eventos: Una revisión tutorial. En D. Otto (Ed.), Perspectivas multidisciplinarias en la investigación del potencial cerebral relacionado con eventos (pp. 555—572). Imprenta del Gobierno de Estados Unidos.

    Eriksen, C. W. (1995). La competencia de tarea y respuesta flanqueantes: Una herramienta útil para investigar una variedad de problemas cognitivos. Cognición Visual, 2, 101—118.

    Gehring, W. J., Liu, Y., Orr, J. M., & Carp, J. (2012). La negatividad relacionada con errores (ERN/ne). En S. J. Luck & E. S. Kappenman (Eds.), The Oxford Handbook of Event-related Potential Components (pp. 231—292). Prensa de la Universidad de Oxford.

    Gratton, G., Coles, M. G. H., Sirevaag, E. J., Eriksen, C. W., & Donchin, E. (1988). Activación pre y post-estímulo de canales de respuesta: Un análisis psicofisiológico. Revista de Psicología Experimental: Percepción y Desempeño Humanos, 14, 331—344.

    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

    Kiesel, A., Miller, J., Jolicoeur, P., & Brisson, B. (2008). Medición de las diferencias de latencia ERP: Una comparación de los métodos de puntuación de un solo participante y basados en jackknife. Psicofisiología, 45, 250—274. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2007.00618.x

    Amor, J., Selker, R., Marsman, M., Jamil, T., Dropmann, D., Verhagen, J., Ly, A., Gronau, Q. F., Šmíra, M., Epskamp, S., Matzke, D., Wild, A., Knight, P., Rouder, J. N., Morey, R. D., & Wagenmakers, E.-J. (2019). JASP: Software estadístico gráfico para diseños estadísticos comunes. Revista de Software Estadístico, 88 (1), 1—17. https://doi.org/10.18637/jss.v088.i02

    Suerte, S. J. (2014). Una Introducción a la Técnica Potencial Relacionada con Eventos, Segunda Edición. Prensa MIT.

    Suerte, S. J., & Gaspelin, N. (2017). Cómo obtener efectos estadísticamente significativos en cualquier experimento ERP (y por qué no deberías). Psicofisiología, 54, 146—157. https://doi.org/10.1111/psyp.12639

    Suerte, S. J., Stewart, A. X., Simmons, A. M., & Rhemtulla, M. (2021). Error de medición estandarizado: Una métrica universal de calidad de datos para potenciales promediados relacionados con eventos. Psicofisiología, 58, e13793. https://doi.org/10.1111/psyp.13793

    Smulders, F. T. Y., & Miller, J. O. (2012). El potencial de preparación lateralizada. En S. J. Luck & E. S. Kappenman (Eds.), El Manual de Oxford de componentes potenciales relacionados con eventos (pp. 209—229). Prensa de la Universidad de Oxford.

    Urbach, T. P., & Kutas, M. (2002). La intratabilidad de las distribuciones escamosas del cuero cabelludo para inferir fuentes neuroeléctricas. Psicofisiología, 39, 791—808. https://doi.org/10.1017/S0048577202010648

    Urbach, T. P., & Kutas, M. (2006). Interpretación de distribuciones de potencial cerebral relacionado con eventos (ERP): Implicaciones de los potenciales basales y variabilidad con la aplicación a la normalización de amplitud por escala vectorial. Psicología Biológica, 72 (3), 333—343. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2005.11.012


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