心理学经典实验范式

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时间:2018-11-27

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1、.心理学经典实验范式整理潜变量分析(latentvariableanalysis)近年来提出一种新的研究方法,即潜变量分析。传统研究方法认为一个执行测验的成绩就能够代表一种执行功能,而潜变量分析采用多个执行测验对同一执行功能进行测量,并从中提取它们的共性,形成该执行功能的潜变量。对测量同一执行功能的多个任务应涉及不同的实验刺激和实验程序,以避免在潜变量提取后的执行结构中仍含有非执行的成分。潜变量提取的方法在很大程度上缓解了诸如纯度,结构有效性等问题,有助于进一步探讨各执行功能间,以及执行功能与其他一些认

2、知结构间的关系。Miyake等报告的一项研究表明,虽然三项执行功能(对优势反应的抑制,注意转换和记忆刷新)间存在一定的相关,但也清晰地表现出相互可分离性;并且,这三种执行功能在一系列复杂执行任务(包括神经心理学测验)中的贡献是不一样的。然而,由于潜变量提取需要进行多项测验,结构方程建模还需要较大的样本量,使得这种研究方法在实施的过程中存在较大的困难。n-back范式n-back范式要求被试者将刚刚出现过的刺激与前面第n个刺激相比较,通过控制当前刺激与目标刺激间隔的刺激个数来操纵负荷。当n=1时,要求被试

3、者比较当前刺激和与它相邻的前一个刺激;当n=2时,则比较当前刺激和与它前面隔一个位置上的刺激;当n=3时,要求比较的是当前刺激和它前面隔两个位置上的刺激,依此类推获得不同程度的任务难度。任务类型包括字母匹配任务,位置匹配任务和图形匹配任务三类。在位置匹配任务中,要求被试者判断两个刺激呈现的位置是否相同,而不管两者是否为同一个字母或图形;在字母或图形匹配任务中,则要求被试者判断两个刺激是否为同一字母或图形,而不管他们的呈现位置如何。该范式的优点在于将任务设计成在工作记忆上施加一连续的,参数可变的负荷,而其

4、他任务需要保持恒定。P。O。Harvey等(2004)用n-back范式评估年轻抑郁症住院病人的刷新加工,抑郁病人在n-back任务中显示了较差的操作。他们的结果说明:排除包括2-back和3-back条件的复杂信息管理,1-back条件是一个更纯的刷新加工测量方法。n-back任务也被广泛用于工作记忆的神经成像研究中。神经成像研究应用n-back任务有如下几个理由(Braveretal。,1997;Cohenetal。,1997;Jonidesetal。,1997):首先,比较神经成像研究早期应用的任

5、务,n-back任务是一个更有代表性的工作记忆任务,包括维持少量信息,要求n-back任务操作工作记忆信息。其次,允许应用参数变量方法代替减法方法(themethodofsubstraction),因而避免了一些和后者相关的问题假设(Fristonetal,1996;Jenningsetal,1997)。第三,n个任务允许系统操作工作记忆负荷。随负荷变化而变化的脑区被认为起到特殊的加工作用。活动记忆实验范式......这种范式要求被试听或看一系列未知长度的项目串,被试者在系列回忆时,有两种回忆方式,一是

6、回忆出尽可能多的项目,二是只回忆最近呈现的几个项目。包括两项难度不同的分任务。在较易任务中,由计算机在屏幕中央以每1。75秒呈现一个数字的速度,随机呈现一系列的数字,要求被试者随时大声报告数列的最后3位。如呈现数字7,6,2,1,4,被试者就应该依次报告:7,6,762,621,214。最终答案为214,完全正确得1分,中途任何一次漏报或误报都不能得分。数列有4~9位6种长度,在每一数列中没有相同的数字出现。在实验中数列长度随机安排,被试者不知道数列何时呈现完毕。练习8次,正式测验24次(每种长度各4次

7、)。较难任务程序与较易任务基本相同,只是数字呈现的速度改为每0。75秒一个。在活动记忆任务中,被试者要保持一个激活的项目串,在该项目序列的长度大于需要反应的项目序列长度时,每呈现一个新的项目,被试者要消除掉记忆中位于项目序列位置最前面的那个项目,并把新呈现的项目加到末端。在Morris等的动态记忆任务中,先在计算机屏幕中央以一秒一个的速度呈现一串辅音,要求被试者随时记住该串辅音的最后几个(如4和6个),直到呈现完毕。由于被试者不知道该串辅音何时呈现完毕,因而辅音串越长,需要刷新的次数就越多,难度也就越大

8、。Kiss等人利用活动记忆范式研究执行功能的脑定位[10],该实验利用ERP的方法对相应脑区的活动进行考察,发现对数字的控制与存储是相分离的。Oddball实验范式Oddball实验范式的要点是,对同一感觉通道施加两种刺激,一种刺激出现概率很大,如85%,另一种刺激出现的概率很小,如15%。"两种刺激以随机顺序出现,这样,对于被试来说,小概率刺激的出现具有偶然性,因为它很少才出现一次,感觉有点怪(Odd)。但实验任务却要求被试关注小概率刺激

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