Functional MRI (second edition) -- 9. Experimental Design

本文详细阐述了在信息技术领域实验设计中的变量分类方法,包括自变量与因变量、分类变量与连续变量,以及控制量的分配方式。同时,介绍了如何处理混淆因素、设计高效实验以及三种实验设计思路,并提供了设计实验时的注意事项。

变量:

  • 分类方法1:

    • Independent variables 自变量
    • Dependent variables 因变量
  • 分类方法2:

    • categorical variable 分类变量
    • continues variables 连续变量

控制量分配种类:

  • between-subjects:将控制量放在不同的对象上。
  • within-subjects:将控制量放在同一组对象上,一般比较推荐这种方式。

Hypothesis类别:

  • hemodynamic activation
  • neruonal activity
  • psychological hypothesis

对付Confunding factor的方法:

  • randomization
  • couterbalancing:例如改变实验设计顺序

设计实验的注意事项:

  • 根据研究目的设计刺激。
  • 从每个被试身上尽量得到更多的数据。
  • 尽量增加被试数量。
  • 使用不同条件和不同时间进行刺激。
  • 将连续的实验中要穿插不同的参数变化。
  • 尽量收集试验中的其他信号。

三种实验设计思路:

  1. blocked design: 在每个block中连续给好几个刺激,每个刺激相隔时间很短。比较适合目的为detection的实验。刺激比较密集,因此信噪比比较好,但是由于刺激相隔比较近,无法区分每个刺激后的波形。
  2. event-related design:每个刺激都是单独的,相隔比较远,一般能够完成整个hemodenamic过程。比较适合目的为estimation的实验。刺激比较分散,容易看出时间上的变化,但是会造成信噪比比较差。
  3. mixed design:在每个block里面是不同性质的events。Are used to distinguish between long-term sustained activation and short-term transient activation.

为了试验的efficency要注意以下三点:

  1. correlation between the processes of interest: 各个研究对象之间相关性过强的话就会很难区分。
  2. poor at evoking processes of interest:例如被试产生情绪波动等等。
  3. poorly match to the research hypothesis: 例如使用blocked design去完成estimation。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值