有名な顔が未知の顔と異なるかどうかを調べたい場合、ANOVAで主効果を検定し、コントラストを使うことができます。あるいは、それが唯一の関心効果であれば、被験者レベルでコントラストを計算し、対応のあるt検定を行うこともできます。

重要なのは、研究上の問いが「有名な顔 vs 未知の顔」であり、スクランブル顔は単なる制御条件である場合です。この場合、スクランブル顔を通常の条件として含めてANOVAを行うことは、必ずしも最も直接的な方法ではありません。第1レベルで有名な顔と未知の顔の差を表すコントラストを計算し、その差に対して対応のあるt検定を行えます。ただし、ANOVA内でコントラストを使う場合は、モデルにスクランブル条件が含まれていることも統制される点に注意してください。

第1レベル

次のように計算2のコントラスト以前の記事、またはコマンドラインで:

cd(STUDY.filepath)
[~,~,contrast.LIMO_files] = limo_get_files([],[],[],...
    fullfile(STUDY.filepath,['LIMO_' STUDY.filename(1:end-6)],...
    'LIMO_files_FaceRepAll_GLM_Channels_Time_WLS.txt'));
contrast.mat = [1 1 1 -1 -1 -1 0 0 0 ; 0 0 0 -1 -1 -1 1 1 1];
limo_batch('contrast only',[],contrast);

第2レベル

第2レベルメニューから図9)、「ペアリングされたt-test」をクリックし、各条件(すなわちcon1とcon3)のために以前に計算されたコントラストを選択します。結果(図34) ERP, スペクトラムそして、 ERSP) 図33に非常に似ています(ERP, スペクトラムそして、 ERSP つまり、ANOVA と差の 2 方からのポストホックのテストは、異なる量の分散が考慮されるという事実に関連します。, 対の t のテストは、被験者を渡るトリムされた手段を使用します。.

図34a. t-test ERP 図34b. t-test pectrum 図34c. t-test ERSP Figure 34. 有名な対比類のない

これは以下のようにコマンドラインで実行できます。

mkdir('Paired_ttest'); cd('Paired_ttest');
chanlocs = [STUDY.filepath filesep 'limo_gp_level_chanlocs.mat'];
files = {fullfile(STUDY.filepath,['LIMO_' STUDY.filename(1:end-6)],'con_5_files_FaceRepAll_GLM_Channels_Time_WLS.txt'), ...
    fullfile(STUDY.filepath,['LIMO_' STUDY.filename(1:end-6)],'con_6_files_FaceRepAll_GLM_Channels_Time_WLS.txt')};
limo_random_select('paired t-test',chanlocs,'LIMOfiles',files,...
    'analysis_type','Full scalp analysis', 'type','Channels','nboot',1000,'tfce',0);