Existe-t-il un moyen simple de comparer la densité du lieu de réponse (coordonnées XY sur un écran tactile)?J'ai un ensemble de données composé des coordonnées X et Y des réponses fournies sur un écran tactile lorsque le stimulus x, y ou z est présenté. Je les ai tracés sous forme de trois diagrammes de dispersion différents dans JMP et j'ai pu le faire afficher une densité nonpar (anneaux colorés représentant 5% de quantiles) pour avoir une idée de la densité d'emplacement de réponse sur l'écran tactile. Celles-ci apparaissent comme une sorte de "carte thermique" qui indique qu'il existe des différences d'emplacement de réponse en fonction du stimulus que vous présentez à un sujet. Comment puis-je tester cela de manière empirique? Mes connaissances avancées en statistiques et mes compétences en R ne sont pas aussi développées. Des réponses détaillées seraient donc très utiles.
À ce jour, j'ai lancé des ANOVA pour comparer les coefficients X entre les stimuli et les y entre les stimuli, mais le fait de les comparer séparément semble un peu ridicule et compliqué à transformer en explication de ces graphiques de localisation de réponse.
J'ai joint une image illustrant le type de parcelles générées dans JMP. Vous pouvez voir que les formes des distributions sont sensiblement différentes.
Re: Existe-t-il un moyen simple de comparer la densité du lieu de réponse (coordonnées XY sur un écran tactile)?Je vais donc vous donner un bref aperçu de l'expérience elle-même. Il y a quatre sujets, chacun formé pour distinguer entre deux images (stim 1 et 2). Ils se voient présenter l'image, émettent une réponse d'observation sur l'écran tactile (à partir duquel nous prenons les données de localisation), puis deux touches de sélection de couleurs différentes apparaissent de chaque côté de l'image. Les choix corrects (c.-à-d. La touche verte pour stim 1) sont "récompensés" et les choix incorrects (c.-à-d. La touche rouge pour stim 1) sont suivis d'un essai de correction / répétition.
Je regarde pour voir si les modèles de contact de la réponse d'observation sont indicatifs de la réponse de choix à venir. Cela semble plausible car il existe des distributions distinctes entre les stimuli et même (dans une moindre mesure) entre les réponses correctes et incorrectes pour chaque stimulus. L'idéal serait que les distributions de réponses de choix correct diffèrent par leur emplacement. Il serait également intéressant que les distributions de réponse de choix incorrect correspondent au choix correct pour l'autre stimulus (comme une classification erronée).
À ce stade, différentes distributions de réponses sont apparues pour chaque sujet, ce qui en fait une "analyse" au sein des sujets. La seule enquête entre les sujets consiste à déterminer si tous les sujets présentent une sorte de modèle de réponse prédictive.
J'espère que cela a du sens, s'il vous plaît laissez-moi savoir si vous avez des questions de suivi.
Re: Existe-t-il un moyen simple de comparer la densité du lieu de réponse (coordonnées XY sur un écran tactile)?En énonçant l’évident peut-être, mais en regardant les images, la dispersion des points est complexe. Les contors non paramétriques semblent être un bon moyen d’aider à maîtriser cette complexité. À mes yeux du moins, la différence pour 'Stimulus 2' semble beaucoup plus nette que celle pour 'Stimulus 1' (pour le sujet A au moins). Ce qui soulève la question, pour combien de sujets et de stimuli avez-vous des résultats?
Avant de penser à des tests empiriques, je rechercherais des consistances dans la différence entre un choix «correct» et un choix «incorrect», éventuellement pour des sous-ensembles de sujets et de stimuli. De plus, comment cette classification est-elle établie? L'utilisation du langage suggère qu'il n'y a qu'un seul choix correct, mais peut-être plusieurs choix incorrects.
