关于练习效应、适应的一些想法

今天在看《HUMAN BRAIN FUNCTION》12章,Random-Effects Analysis的时候,作者说加入time variable来显示habituation effectes。想到做眼动实验时,由于不想加入练习trial,或者练习trial不够多,总是觉得会有学习效应影响,因此突然想到一种方法,来去除练习效应或者是适应。

一般的练习效应都应该使实验数据成指数衰减的。对于实验数据的时间序列,如果不用均值代表,而用指数进行回归。即用变化的均值代替恒定的均值,这样进行统计分析应该可以去除练习效应。

这个想法突然就冒出来了,之后更多的是对这个想法的思考...

这个东西肯定有人做过,至少看到过一篇DCM文章验证适应的指数衰减效应的。主要的是这种思考方式。根据实际需要,引入一种统计方法组织数据。不知道假如让这种方法能被应用,需要做什么样的研究。大概需要做适应的实验,看看与一般统计方法比,统计的效果如何。还有什么?暂时想不出来了。

是不是可以把它看成一种理论呢?理论的提出可以用微分方程提出,(数学、cool!),然后要用实验证实。数学还是很重要的,当然现实中的理论不会只是这么简单的数学表达!

这个东西也许在实验数据处理上可以用得上,有机会可以试试。:)

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