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关于MATLAB

MATLAB是一个强大的工具,对于心理学系的学生来说,不仅可以做科学计算,还可以用来编写实验刺激程序。作为一个没有编程基础的新手学习MATLAB,需要从何如手并注意哪些问题呢,SPM maillist上面有人在讨论这个问题。我在这里总结一下:

首先是面向过程的编程方法 (procedural programming)。虽然MATLAB也支持面向对象的编程,但对于进行科学计算或者编写实验刺激程序来说,需要用到的都是面向过程的编程。过程控制的一些基本函数与方法,比如选择、循环等是编程中最基本的元素。

其次是要养成良好的编程习惯 (good coding habits)。就我个人的知识而言,就是要写好注释,过程控制 (比如循环)内的内容要缩进等等。这对日后再修改程序以及别人理解你的程序都有帮助。不要以为自己写的程序自己就一定能看明白,过一个月之后再看自己写的程序基本上什么都看不懂了。因此,写好注释,严格按照格式来些语句,是非常必要的。

另外一点是要学会debug。对初学编程的人来说,debug是一个非常困难的事情。其实debug的过程和做研究类似,主要的逻辑就是假设检验。先根据错误猜测问题可能出在哪,然后设法传出这一中间步骤的参数,或者先删除某一句话,看看结果有什么变化。通过这样的方法就可以一步一步找到问题出现的关键语句,进而进行修改。如果程序很长,那么debug可能也需要很长的过程。这会让初学者发狂,但其实这也是编程中最有意思的一个过程。

最后一点是我补充的,就是要学会使用帮助。课本上讲的命令是有限的。但是要完成自己的想法,通常还要去搜索更多更适合的新函数,这时候查找和搜索帮助文件是非常有帮助的。另外,psychtoolbox提供的demos,以及google都是很好的帮助材料。

PS: 一个相当不错的MATLAB课程材料
http://www.poldracklab.org/teaching/psych254

Dynamic casual model

最近打算用DCM模型来分析手头的一个数据。虽然之前看了一些理论的文章,但是实际操作起来,还是不知如何。能查到的文章,对于DCM的具体分析方法都写的很简略,没有办法照葫芦画瓢,只能一点点的摸索。根据目前的进展,先理顺一下整个DCM分析的思路:

首先,要先建立理论模型。模型共涉及到那些区域,区域之间是否有已知的解剖链接证据,前人是否有建立过这些区域之间的模型。最重要的事如何将一个有意义的理论问题建模到模型里面去。

然后,再建立适合与DCM分析的GLM模型。对于同一个实验设计以及统计需要,实际上可以用不同的GLM模型来表示。比如一个2*2因素设计,可以用4个回归变量分别代表A1B1,A2B1,A1B2,A2B2四个条件的有或无,也可以之用两个回归变量分别代表A和B两个因素的不同水平。在进行DCM分析时,为了考察某个因素的效应,通常用后一种GLM建模的方法。

然后,定义ROI。应该是通过功能比较的结果定义。定义ROI也是一个权衡的问题:一方面,被试间存在个体差异,因此同意功能在不同被试的激活区域应该会有差异,这样对每个被试提取各自的最大激活点,可能更代表这个被试最优的时间进程;另一方面,如果被试间位置差异太大,就使进一步分析的被试间比较失去可比性。因此SPM maillist里建议使用anatomical/functional结合的方法定义ROI。想起来有点复杂,而且可能还需要很多解剖学的知识,看来还需要慢慢探索。

接下来就是建立DCM模型、估计、然后得到结果。初步尝试的结果都不太好,后验概率貌似很难达到95%。看来前面的工作还没有做到位,还需要进一步的尝试。

关于守门的研究

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守门员的站位如何影响罚球方向?psychological science中的一篇文章探讨了这个有趣的问题。

Masters RSW, van der Kamp J, Jackson RC, Imperceptibly Off-Center Goalkeepers Influence Penalty-Kick Direction in Soccer. Psychological Science, 2007, 18(3), 222-223.

在足球比赛中,点球被称为极刑,有研究显示只有18%的点球能被扑出。再考虑到足球比赛的比分经常是1:0,因此罚点球的结果经常会左右一场比赛。想像94年世界杯决赛中的巴乔,还有2000年欧洲杯意大利对荷兰比赛中的托尔多,点球留给球迷的记忆充满了戏剧性和残酷性。

这篇文章的研究目的是看守门员站位的微小偏差是否会影响罚球者的罚球方向。首先研究者统计了200段世界杯、非洲国家杯、欧洲杯和欧洲冠军联赛的点球视频,发现96%的情况下守门员的站位都会偏左或偏右一点点,而不会站在正中,平均的位移为9.95cm。守门员之后的扑球方向是随机的,说明这种站位偏差并不是守门员采用的策略。但是,罚球者却更倾向于把球踢向空间更大的区域 (偏差的相反方向)。

研究者接着进行了3个实验。实验一中给被试呈现缩小的球门,以及和卡恩大小成比例的方块。方块的位置在球门中心附近或左或右。被试被要求指出他要向哪一方向射门,并给出信心的评估。在方块位置距中心偏差很小的情况下被试就会显示出高于随机的向反方向射门的判断,但是被试对判断的信心都不高。这说明被试可以知觉方块位置的偏差,但是并没有意识到自己可以知觉这种偏差。

实验二在一个现实的场景中让被试对着卡恩把守的球门罚球。结果和实验一类似,卡恩站位有一个很小的偏差的情况下,被试倾向于向相反的方向射门,虽然他们并没有外显的意识到卡恩站位的偏差。实验三要求只有卡恩站在正中间的时候才射门,结果与前面类似。被试并没有意识到卡恩站位的偏差,但是倾向于选择空间更大的方向射门。

文章得出结论,如果守门员站位稍微的偏离中间点一个小距离,就会诱使罚球者向相反的方向罚球,进而守门员可以对罚球方向产生一个正确的预期。不过这个影响只是统计出来的结果,在实际中不会让你多次罚球,然后计算罚进的比例来计算胜负。To be, or not to be只是几秒钟的事情,这时概…

两个脑成像论坛

最近发现两个国内的脑成像论坛。都是刚建成,不知道以后能发展成什么样,先上去混一下:)。感觉上面医学和工程背景的人比较多,以后有什么技术上的问题可以去问了,呵呵。

心心水滴论坛:http://brainmapping.ttsite.com/index.php
神经成像论坛:http://www.neuroimage.cn/bbs/index.php

Google 2084

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咖啡

咖啡是个好东东,可是现在很怕怕产生咖啡依赖。因此,现在每天都要尽量只喝一杯咖啡,其它的时候硬挺着。其实咖啡的效用还是很明显的。有一个有意思的现象,晚上要离开实验室的时候,我经常会发现杯中存留着一小半咖啡。一开始总是感叹记忆力不好了,喝了一半的咖啡总是忘在那里。不过仔细想了想,这大概是因为喝了咖啡提高了做事情的注意力,精神都专注于做事而把咖啡忘在一边了 :)。看来咖啡的作用还是蛮大的,如果不上瘾的话就多喝点。

坚持

blogspot终于可以访问了。不知道是短暂的变换ip,还是GFW再次升级。但是,不管怎样,一定要坚守在这里。

(别的就不多说了,本来写了一大堆,都删掉了。)

无题

好久不写blog了,原因有很多。比如blogspot最近一直被封杀。有人说心情不好的时候才去写blog,但是我心情不好的时候却没什么好写的。大概是已经习惯了报喜不报忧了吧。

其实经常会有感而发,但是发过了坐在电脑前又觉得没什么好写的了。结果在google docs里面留下一堆只有名字或写了一个开头的文章。现在是明白写作的冲动和写作的才华之间的差异了。总之,顺其自然吧。