经典心理学实验范式整理.doc

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1、范文范例参考实验心理学经典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知结构间的关系。Miyake等报告

2、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

3、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-b

4、ack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务,n-back任务是一完美Word格式整理版范文范例参考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

5、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

6、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)。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

7、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。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,

8、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

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