今、すべての9条件を検討してみましょう:顔の3種類(ファミリア、非ファミリア、スクランブル)と3繰り返しレベル(即時、小さな遅延、長い遅延)。 繰り返し測定ANOVAを用いて分析します。
第1レベル分析
すべての9つの条件が提示される各主題のためのモデルを計算する必要があります。 ANOVA改訂セクションの1番目のレベルを計算している場合は、すでに完了する必要があります。そうでなければ、提案したようにしてください。つまり、モデルをコントラストで設定します。数字 20).
第2レベルの分析
ベータファイルを使用して、グループレベルでANOVAを繰り返し測定できるようになりました。 モデルは1グループでANOVAを繰り返し測定し、3つのレベルの2つの要因である[3 3]。 あなたが気づくように、計算時間はより高いです、今では、顔の効果だけでなく、繰り返し効果と相互作用だけでなく、計算する2つの追加効果があります。 結果 GUI (figure 32 用) の全ての画像を使って、それぞれを視覚化できます。 ERP, スペクトラム そして、 ERSP ).
図32. 主顔効果(左)と繰り返し効果(右)
ANOVAの片方と同様に、この解析はコマンドラインで行なうことができます。ここでは、セル配列にパラメーターを連結します。
cd(STUDY.filepath)
chanlocs = [STUDY.filepath filesep 'limo_gp_level_chanlocs.mat'];
mkdir('Face-Repetition_ANOVA');cd('Face-Repetition_ANOVA')
LIMOPath = limo_random_select('Repeated Measures ANOVA',chanlocs,'LIMOfiles',...
fullfile(STUDY.filepath,['LIMO_' STUDY.filename(1:end-6)],'Beta_files_FaceRepAll_GLM_Channels_Time_WLS.txt'),...
'analysis_type','Full scalp analysis','parameters',{[1 2 3],[4 5 6],[7 8 9]},...
'factor names',{'face','repetition'},'type','Channels','nboot',1000,'tfce',0,'skip design check','yes');
コントラスト
この段階では、エフェクトを運転している条件をチェックするためにいくつかのコントラストを実行できるようにしました。 有名な対ウンファミリアの違いを見てみましょう - コントラストは [1 1 1 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1] (figure 33 用 ERP, スペクトラム そして、 ERSP そしてそれと比較して下さい t-test のペアリング (次のセクション).
Figure 33. 有名な対比類のない
% add contrast famous>unfamiliar
limo_contrast(fullfile(pwd,'Yr.mat'),fullfile(pwd,'LIMO.mat'), 3 ,[1 1 1 0 0 0 -1 -1 -1]); % compute a new contrast
limo_contrast(fullfile(pwd,'Yr.mat'),fullfile(pwd,'LIMO.mat'), 4); % do the bootstrap - although here there is no effect anyway