ERP实验设计和数据分析

1、1会计学ERP实验设计和数据分析实验设计和数据分析 ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题 如何从如何从ERP数据中得出结论数据中得出结论 ERP成分成分(component) 与与ERP波形波形(waveform) ERP实验设计中的无关变量及应对策略实验设计中的无关变量及应对策略 刺激材料数量和呈现策略刺激材料数量和呈现策略 数据分析时的基线问题数据分析时的基线问题 ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项 ERP叠加平均的原理、及伪迹叠加平均的原理、及伪迹 用用ICA排除伪迹排除伪迹 ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 F.C. Donders Centre

2、for Cognitive NeuroimagingERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题好数据是无可替代的好数据是无可替代的 好数据是无可替代的。相信伪迹提出可以将坏数据变成好数据是愚蠢的。伪迹排除只能偶尔去掉那些偶尔发生的含有伪迹的试次，使好数据变得更好。如果被试在对待特定事件进行反应时总是眨眼，或者有连续的高振幅活动，伪迹排除方法并不能给予补偿，也就是说，那些具有系统噪声和系统伪迹的数据，并不能通过伪迹排除的方法得到更大改善。(Hansen. J. C., 未发表的软件文档)ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(一一) 如何从如何从ERP数据中得出结论数据中得出结论1.

3、 不基于特定ERP成分的推论时间特点地形图（头皮分部）波幅时间认知加工过程的功能异同同一认知加工过程的参与程度(Li, Yang, Hagoort, 2008)ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题例子，重读重读(合适合适 vs. 不合适不合适) 声调声调(合适合适 vs. 不合适不合适) 现在正是玫瑰盛开的季节。 明天小明去买什么把房间装饰一下？ a 明天小秦去买花装饰房间（AB ） b 明天小秦去买花装饰房间 （AB ） c 明天小秦去买画装饰房间 （AB ） d 明天小秦去买画装饰房间 （AB ） 3 -3abcdLi et al., 2008(d-a)=(c-a)+(b-a):

4、 线性相加性说明accent和tone的语义加工存在一定的对应之处ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(一一) 如何从如何从ERP数据中得出结论数据中得出结论2. 基于特定ERP成分的推论ERP成分(Component): a part of waveform with a circumscribed scalp distribution (alluding to the underlying neural configuration) and a circumscribed relationship to experimental variables (alluding to th

5、e cognitive function served by the activity of this configuration) (Donchin et al., 1978).N400 : central-parietal; semantic integration 信息结构如何影响语义加工的深度 (Wang et al., 2009) 焦点 (焦点 vs. 非焦点) 语义合适 (合适 vs. 不合适)ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(二二) ERP成分成分(component) 与与ERP波形波形(waveform) 1. ERP波峰波峰ERP成分成分2. 不能从单一的不能

6、从单一的ERP波形估计波形估计 ERP成分的时间过程和峰潜成分的时间过程和峰潜伏期伏期3. 不要把实验效应与波形的变不要把实验效应与波形的变化进行简单对应化进行简单对应4. 波峰振幅的差异波峰振幅的差异成分大小成分大小的差异的差异 波峰潜伏期的差异波峰潜伏期的差异成分时成分时程的变化程的变化ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(二二) ERP成分成分(component) 与与ERP波形波形(waveform) 1. 聚焦于特定的成分聚焦于特定的成分2. 使用已成熟的实验操作使用已成熟的实验操作3. 聚焦于大的成分聚焦于大的成分4. 用差异波来分离成分用差异波来分离成分5. 使用成分

7、独立的实验设计使用成分独立的实验设计实验设计实验设计 减少减少ERP成分和成分和ERP波形之间的关系不确定性波形之间的关系不确定性可数名词, 语义相关 (plate.cup)可数名词, 语义不相关(sock.cup)不可数名词, 语义相关 (rain.water)不可数名词, 语义不相关(garbage.water) (Vogel, Luck, Shapiro, 1998)有动物的照片无动物的照片150 ms(Thorpe, 1996)ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(三三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略实验设计中的无关变量及应对策略例子, 实验目的：刺激可辨性(disc

8、riminability)对P3的影响 材料：字母表（10% “Q”; 90% 随即选择的非“Q” ; “Q” 从不连续出现） 任务：字母“Q”时按键 条件: 容易辨别(亮条件) vs. 难于辨别(暗条件)无关变量无关变量： 刺激的物理属性： “Q”与非“Q”的形状不同; 与非“Q”相比, “Q”出现的频率高 被试的反应方式： 对靶“Q”反应，而对非靶不反应 (受与运动有关的ERP的污染) 刺激的呈现方式： “Q” 从不连续出现 (P3后效只影响非“Q”) 刺激材料的数量： 10% “Q”; 90% 非“Q” (峰振幅) 刺激条件的操作： 亮条件 vs. 暗条件 - 二次反应(早期成分；加工难

9、度差异) ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(三三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略实验设计中的无关变量及应对策略应对策略应对策略： 刺激的物理属性： 使用不同的靶字母，在全体被试间进行平衡； 10个字母，1个为靶- 每个字母的出现概率都是10% 被试的反应方式： 对靶“Q”和非靶做不同的反应 刺激的呈现方式： 分析数据时，去除有靶领先的非靶刺激 刺激材料的数量： 平均波幅代替峰波幅；随机选择同等数量的非靶刺激 刺激条件的操作： 增加控制条件； 亮刺激与暗刺激在同一区组内随机呈现； 额外的数据分析(RTs 快 vs. RTs 慢) ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问

10、题(三三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略实验设计中的无关变量及应对策略 1. 刺激的物理属性： 不同实验条件下，尽量使用物理属性相同的刺激材料不同实验条件下，尽量使用物理属性相同的刺激材料； 增加控制实验 例子，重读重读(合适合适 vs. 不合适不合适) 韵律边界韵律边界(合适合适 vs. 不合适不合适) 他撞倒谁的车子之后逃跑了？ 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ）他撞倒谁的车子之后逃跑了？ （AB ）他撞倒肖明的什么物品之后逃跑了？（AB ）警察把撞倒谁的车子没收了？ （AB ） 警察把撞倒肖明的什

11、么物品没收了？（AB ） 撞倒/肖明的车子 (Li et al., 2011)下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 左侧: 物理属性不一样; 右侧:物理属性一样 Audiovisual situation Standard 随后随后(红色红色)的方形出现了的方形出现了 (75%) Deviant1 随后随后(红色红色)的的方形方形出现了出现了 (12.5%) Deviant2 随后(红色红色)的方形出现了 (12.5%) Auditory situation Standard 随后随后红色红色的方形出现了的方形出现了 Deviant 随后随后红色红色的的方形方形出现了出现了 (L

12、i et al., 2009)(三三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略实验设计中的无关变量及应对策略 1. 刺激的物理属性： 不同实验条件下，尽量使用物理属性相同的刺激材料； 增加控制实验增加控制实验 例子，重读语义与视觉背景整合的时间特点重读语义与视觉背景整合的时间特点 下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 上: 正式实验; 下: 控制实验重读与视觉背景一致重读与视觉背景不一致重读与视觉背景不一致ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(三三) ERP实验设计中的无关变量及应对策略实验设计中的无关变量及应对策略 2. 刺激材料的重复 3. 不同实验条件下，刺激材料的

13、数量不同 4. 不同实验条件下，被试反应的有无不同；反应的难度不同 5. 尽量在同一区组内变化实验条件； 而不是在不同区组间变化实验条件 ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(四四) 刺激材料数量和呈现策略刺激材料数量和呈现策略 1.刺激材料的数量刺激材料的数量 效应的大小(ERP成分; 实验条件操纵)； 数据的噪声水平 30-60 - large component (P3, N400) 150-200 - medium-sized component (N2) 400-800 - small component (P1) (Luck, 2004) 2.2.刺激材料的数量和信噪比刺

14、激材料的数量和信噪比 ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(四四) 刺激材料数量和呈现策略刺激材料数量和呈现策略3.3.刺激材料刺激材料-ERP成分重叠成分重叠4. 应对应对ERP成分重叠的策略成分重叠的策略 a 运用运用ISI jitter(抖动抖动) jitter的范围尽量宽的范围尽量宽； b 不呈现刺激的小概率事件不呈现刺激的小概率事件 (Picton et al., 1974) c 估计已采集数据的重叠估计已采集数据的重叠 从平均波形中减去估计的重叠从平均波形中减去估计的重叠 ADJAR (adjacent response) (Woldorff, 1993)ERP实验设计中

15、的若干问题实验设计中的若干问题(五五) 数据分析时的基线问题数据分析时的基线问题 - 实验设计实验设计 1. 尽量使锁时点之前的刺激材料在不同实验条件中相同尽量使锁时点之前的刺激材料在不同实验条件中相同 (Li, Chen, and Yang., 2011) 2. 2. 选择恰当的时间段作为基线，并在实验设计时使其在选择恰当的时间段作为基线，并在实验设计时使其在 不同实验条件中相同不同实验条件中相同 (Nan, Knsche, Friederici, 2009) 3. .利用差异波（把效应进行比较）利用差异波（把效应进行比较） ( (Li et al., minor revision) ) E

16、RP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题例子，重读重读(合适合适 vs. 不合适不合适) 韵律边界韵律边界(合适合适 vs. 不合适不合适) 他撞倒谁的车子之后逃跑了？ 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒/肖明的车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ） 撞倒肖明的/车子 （AB ）他撞倒谁的车子之后逃跑了？ （AB ）他撞倒肖明的什么物品之后逃跑了？（AB ）警察把撞倒谁的车子没收了？ （AB ） 警察把撞倒肖明的什么物品没收了？（AB ） 撞倒/肖明的车子(Li, Chen, and Yang, 2011)下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 左侧: 基线不一样; 右

17、侧:基线一样 ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题例，非音乐家对音乐小结边界的感知，及文化差异对其的影响非音乐家对音乐小结边界的感知，及文化差异对其的影响 Baseline: -200 0 ms -800 - -300 ms (Nan, Knsche, Friederici, 2009)Research designActive sentences (low working memory load) high semantic related low semantic related萌萌把“新娘”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。 萌萌把“队长”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。萌萌把“新娘”浅

18、色的婚纱弄脏后感到很抱歉。 萌萌把“队长”浅色的婚纱弄脏后感到很抱歉。Passive sentences (high working memory load) high semantic related low semantic related萌萌说“新娘”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。萌萌说“队长”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。萌萌说“新娘”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。 萌萌说“队长”被弄脏浅色的婚纱后叹了口气 。 Memory Load (high vs. low) Accentuation (accented vs. de-accented) Semantic Relatedness

19、(high vs. low)( (Li et al., minor revision) )下划线: 表示锁时的关键词; 红色表示重读的位置; 右侧减左侧得到差异波ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（一）（一）ERP叠加的平均的原理、及伪迹叠加的平均的原理、及伪迹1 1. ERP. ERP的平均的原理的平均的原理信号信号噪声噪声(background EEG)伪迹伪迹ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（一）（一）ERP叠加平均的原理、及伪迹叠加平均的原理、及伪迹2 2. EEG. EEG数据中的伪迹数据中的伪迹 眨眼 眼动 (阅读, 视觉搜索) 波 肌电 jaw, nec

20、k, and face muscles squinting, eyebrow movements smiling, laughter 出声阅读 心电 (e.g., 参考位于血管上) 电极接触不良 剔除含有伪迹的刺激剔除含有伪迹的刺激 信噪比降低 矫正矫正 较好的信噪比； 剔出不正确反而更歪曲数据ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（一）（一）ERP叠加平均的原理、及伪迹叠加平均的原理、及伪迹2 2. EEG. EEG数据中的伪迹数据中的伪迹 - - 波波 10 Hz, 100 ms 一个周期，parietal-occipital 很难平均掉：波幅高 与刺激材料同步 影响数据的解释；特

21、别是始潜时的分析 控制策略：ISI jitter， 100 ms ms-1001002003004005006007008009001000uV-6.06.0PZERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（一）（一）ERP叠加平均的原理、及伪迹叠加平均的原理、及伪迹2 2. EEG. EEG数据中的伪迹数据中的伪迹 - - 慢电位漂移慢电位漂移 皮肤电位变化；电极接触不良 剔除： 计算EEG在所有trials上的斜率， 并将那些斜率超出一定 阈值 的trial排除 ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（一）（一）ERP叠加平均的原理、及伪迹叠加平均的原理、及伪迹3 3. EEG.

22、 EEG数据中的伪迹数据中的伪迹 - - 眼动眼动 固定的电压梯度(正极指向眼球正面)； 眼动指向的方面，头皮电压变得更正 剔除眼动污染的刺激 优点：数据更干净 缺点：信噪比降低； 不可避免会产生眼动； 有的眼动难以侦查到； 剔除方法错误 眼动矫正 回归分析； 偶极子定位； ICA ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项3 3. EEG. EEG数据中的伪迹数据中的伪迹 - - 眼动眼动ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（二）用（二）用ICA排除伪迹排除伪迹 (Jung et al., 2000, 2001) 数据驱动 data-driving 利用数据的相关结构，线形方法

23、和非线性方法相结合； N电极 - N个独立的成分 与特定伪迹有关的成分具有独特的特点 利用逆运算(inverse computation) - 减去有伪迹有关的成分眼动眼动肌电肌电波波坏电极坏电极ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（二）用（二）用ICA排除伪迹排除伪迹 - 具体程序具体程序 （1） Neuroscan 数据预处理数据预处理 Ocular artifact reduction、re-Reference、filter、epoch、baseline correction、 Artfact rejection（-75 +75）、Delete rejectred sweeps

24、用用matlab打开打开eeglab file-set path(包含eeglab程序所在的路径、eeg数据所在的路径) ； 直接在matlab中输入eeglab 把把.eeg数据转换为数据转换为eeglab的数据的数据(.set) file-import-from Neuroscan .eegfile file-save current dataset as (保存为.set数据)ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（二）用（二）用ICA排除伪迹排除伪迹 - 具体程序（具体程序（2） Run ICA file-load existing dataset edit-channel l

25、ocation (一路点击ok) tools-run ICA file-save current dataset as (保存包含ica信息的数据) 用用ICA去伪迹去伪迹 tools-reject data using ICA-reject component by maps tools-romove compoments file-save current dataset as (保存包含去除伪迹后的数据) 把把.set数据转换为数据转换为Neuroscan能读取的能读取的.avg数据数据 1. files-export-Data and ICA activity to text file

26、s 对话窗的以下处划勾 Export ERP average instead of trials Transpose matrix (ele-rows) Export channel labes/component numbers Export time values 2. 把导出的数据转换为.xls数据-去除第一行（电极点名称）和第一列（时间点名称）； 把.xls数据转换为.dat数据 把.dat数据转换为.avg数据 .dat数据的打开方式选择Neuroscan channel 62(电极数) acquisition rate 500(采样率) X Mimum -100（epoch时的时间

27、最小值） point 551（采样点数）（二）用（二）用ICA排除伪迹排除伪迹 - 具体程序（具体程序（3）ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 具体程序具体程序 数据驱动 data-driving 利用数据的相关结构 M个连续变量 - N个成分， NM 很难从ERP波形中确定每个ERP成分的代表性时间窗口(Li et al., 2010)例子，重读重读(合适合适 vs. 不合适不合适) 韵律边界韵律边界(合适合适 vs. 不合适不合适) (Li et al., 2011) ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项

28、（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 .avg 数据的预处理数据的预处理 打开.avg文件，然后另存为.dat文件； 把.dat文件的扩展名改为.xls文件，删除基线上的数据、及电极名称； 把.xls文件的扩展名改为.txt文件ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 用用matlab 运行运行rawdata_to_pca.m来合并数据来合并数据 1. 输入是你的数据矩阵，列是电极，行是各个时间点、被试、实验条件等。 例如，你有62个电极，3个被试，2个条件，5

29、00个时间点，这个矩阵就是 3000行（50032），62列的矩阵。 2. 程序的作用是对每个被试的每个实验条件数据（500行，62列）进行旋转， 并downsample(如2）， 这样函数输出就是一个372行（6232），250列的矩阵， 3. 把数据输入 rawdata_to_pca.m的inputmatrix=括号内； 在matlab中打开rawdata_to_pca.m（注意当前路径的对应）； 点击DeBug-RunERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 把把整理好的数据整理好的数据，放入放入sp

30、ss中作中作PCA - Factor Analysis ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 把把整理好的数据整理好的数据，放入放入spss中作中作PCA - Factor Analysis ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 把把整理好的数据整理好的数据，放入放入spss中作中作PCA - Factor Analysis ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范

31、围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 把把整理好的数据整理好的数据，放入放入spss中作中作PCA - Factor Analysis ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 把把整理好的数据整理好的数据，放入放入spss中作中作PCA - Factor Analysis ERP数据分析中的注意事项数据分析中的注意事项（三）（三）ERP的的PCA分析法及适用范围分析法及适用范围 - 基本原理基本原理 把把整理好的数据整理好的数据，放入放入spss中作中作PCA - Factor Analysis 谢谢

32、！谢谢！ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(四四) 刺激材料数量和呈现策略刺激材料数量和呈现策略 1.刺激材料的数量刺激材料的数量 效应的大小(ERP成分; 实验条件操纵)； 数据的噪声水平 30-60 - large component (P3, N400) 150-200 - medium-sized component (N2) 400-800 - small component (P1) (Luck, 2004) 2.2.刺激材料的数量和信噪比刺激材料的数量和信噪比 ERP实验设计中的若干问题实验设计中的若干问题(四四) 刺激材料数量和呈现策略刺激材料数量和呈现策略3.3.刺激材料刺激材料-ERP成分重叠成分重叠4. 应对应对ERP成分重叠的策略成分重叠的策略 a 运用运用ISI jitter(抖动抖动) jitter的范围尽量宽的范围尽量宽； b 不呈现刺激的小概率事件不呈现刺激的小概率事件 (Picton et al.,