C'è un modo semplice per confrontare la densità della posizione della risposta (coordinate XY su un touchscreen)?Ho un set di dati composto da coordinate X e Y di risposte fatte su un touchscreen quando vengono presentati gli stimoli x, y o z. Ho tracciato questi tre diversi scatterplots in JMP e sono stato in grado di far visualizzare a JMP densità non piana ("anelli" colorati che denotano il 5% di quantili) per avere un'idea della densità della posizione di risposta sul touchscreen. Questi appaiono come una sorta di "mappa del calore" che indica che ci sono differenze nella posizione della risposta in base a quale stimolo si presenta un soggetto. Come posso testarlo empiricamente? Le mie conoscenze sulle statistiche avanzate e le abilità R non sono così sviluppate, quindi risposte dettagliate sarebbero molto utili.
A partire da ora, ho eseguito ANOVA per confrontare le coordinate X tra gli stimoli e le coordinate y tra gli stimoli, ma avere questi come confronti separati sembra un po 'sciocco ed è complicato trasformare in una spiegazione di questi grafici di posizione di risposta.
Ho allegato un'immagine che mostra il tipo di grafici che ho generato in JMP. Puoi vedere che le forme delle distribuzioni sono notevolmente diverse.
Ri: C'è un modo semplice per confrontare la densità della posizione di risposta (coordinate XY su un touchscreQuindi ti darò una breve carrellata sull'esperimento stesso. Vi sono quattro soggetti, ciascuno addestrato a discriminare tra due immagini (stim 1 e 2). Vengono presentati con l'immagine, emettono una risposta osservativa sul touch screen (da cui prendiamo i dati sulla posizione), quindi due diversi tasti di scelta del colore appaiono su entrambi i lati dell'immagine. Le scelte corrette (es. Il tasto verde per lo stim 1) sono "premiate" e le scelte sbagliate (cioè il tasto rosso per lo stim 1) sono seguite da una prova di correzione / ripetizione.
Sto cercando di vedere se i pattern tattili della risposta osservativa sono indicativi della risposta alla scelta imminente. Ciò sembra plausibile in quanto vi sono distribuzioni distinte tra gli stimoli e persino (in misura minore) tra risposte corrette e non corrette per ogni stimolo. L'ideale sarebbe che le distribuzioni di risposta choice corrette differiscono in sede. Sarebbe anche interessante se le distribuzioni di risposta di scelta errata corrispondessero alla scelta corretta per l'altro stimolo (come una classificazione errata).
A questo punto, sono emerse diverse distribuzioni di risposta per ciascun soggetto, rendendo questa una "analisi" all'interno dei soggetti. L'unica indagine tra soggetti è se tutti i soggetti mostrano una sorta di modello di risposta predittiva.
Spero che questo abbia senso, per favore fatemi sapere se avete domande di follow-up.
Ri: C'è un modo semplice per confrontare la densità della posizione di risposta (coordinate XY su un touchscreDire l'ovvio forse, ma cullare le immagini, la dispersione dei punti è complessa. I contors non parametrici sembrano essere un buon modo per aiutare a domare questa complessità. Almeno ai miei occhi, la differenza per "Stimolo 2" sembra molto più chiara di quella di "stimolo 1" (almeno per il soggetto A). Il che solleva la domanda, per quanti argomenti e stimoli hai risultati?
Prima di pensare a qualsiasi test empirico, cerco coerenze nella differenza tra una scelta "corretta" e una "errata", probabilmente per sottoinsiemi di soggetti e stimoli. Inoltre, come viene realizzata questa classificazione? L'uso del linguaggio suggerisce che esiste una sola scelta corretta, ma probabilmente molte scelte sbagliate.
