¿Existe una forma sencilla de comparar la densidad de la ubicación de respuesta (coordenadas XY en una pantalla táctil)?Tengo un conjunto de datos formado por coordenadas X e Y de respuestas hechas en una pantalla táctil cuando se presentan los estímulos x, y o z. Los he trazado como tres diagramas de dispersión diferentes en JMP y he logrado que JMP muestre una densidad sin par ("anillos" de colores que denotan cuantiles del 5%) para tener una idea de la densidad de ubicación de la respuesta en la pantalla táctil. Estos aparecen como una especie de "mapa de calor" que indica que hay diferencias en la ubicación de respuesta en función del estímulo que presente un sujeto. ¿Cómo pruebo esto empíricamente? Mi conocimiento avanzado de estadísticas y habilidades de R no están tan desarrolladas, por lo que las respuestas detalladas serían muy útiles.
A partir de ahora, he ejecutado ANOVAs para comparar los X Coords entre los estímulos y los y Coords entre los estímulos, pero teniendo estas comparaciones como separadas parece un poco tonto y es complicado de convertir en una explicación de estas parcelas de ubicación de respuesta.
He adjuntado una imagen que muestra el tipo de parcelas que he generado en JMP. Puedes ver que las formas de las distribuciones son notablemente diferentes.
Re: ¿Existe una manera sencilla de comparar la densidad de la ubicación de respuesta (coordenadas XY en un touchscreAsí que te daré un breve resumen del experimento en sí. Hay cuatro sujetos, cada uno entrenado para discriminar entre dos imágenes (estímulo 1 y 2). Se les presenta la imagen, hacen una respuesta de observación en la pantalla táctil (desde donde tomamos los datos de ubicación), y luego aparecen dos teclas de selección de colores diferentes a cada lado de la imagen. Las opciones correctas (es decir, la tecla verde para el estímulo 1) se "recompensan" y las opciones incorrectas (es decir, la tecla roja para el estímulo 1) son seguidas por una prueba de corrección / repetición.
Estoy mirando para ver si los patrones táctiles de la respuesta de observación son indicativos de la próxima respuesta de elección. Esto parece plausible, ya que hay distintas distribuciones entre los estímulos e incluso (en menor medida) entre las respuestas correctas e incorrectas para cada estímulo. Lo ideal sería que las distribuciones de respuesta de elección correcta difieran en la ubicación. También sería interesante si las distribuciones de respuesta de elección incorrecta coincidieran con la elección correcta para el otro estímulo (como una clasificación errónea).
En este punto, han surgido diferentes distribuciones de respuesta para cada sujeto, lo que lo convierte en un "análisis" dentro de los sujetos. La única investigación entre los sujetos es si todos los sujetos muestran algún tipo de patrón de respuesta predictiva.
Espero que esto tenga sentido, por favor avíseme si tiene preguntas de seguimiento.
Re: ¿Existe una manera sencilla de comparar la densidad de la ubicación de respuesta (coordenadas XY en un touchscreTal vez sea obvio, pero al mirar las imágenes, la dispersión de los puntos es compleja. Los contenidos no paramétricos parecen ser una buena manera de ayudar a dominar esta complejidad. Para mis ojos, al menos, la diferencia para 'Estímulo 2' parece mucho más clara que la de 'Estímulo 1' (para el sujeto A al menos). ¿Qué plantea la pregunta, para cuántos sujetos y estímulos tiene resultados?
Antes de pensar en cualquier prueba empírica, buscaría consistencias en la diferencia entre una elección 'correcta' y una 'incorrecta', posiblemente para subconjuntos de sujetos y estímulos. Además, ¿cómo se hace esta clasificación? El uso del lenguaje sugiere que solo hay una opción correcta, pero posiblemente muchas opciones incorrectas.
