ERP 研究需要多少基线校正？扩展 GLM 模型可替代基线校正并突破其局限
应用统计
2019-08-16 v4
摘要
基线校正在过去和当前的 ERP 研究方法论辩论中扮演着重要角色（例如《神经科学方法杂志》上的 Tanner 与 Maess 辩论），作为强高通滤波的一种潜在替代方案。然而，支撑传统基线的那些假设本身也削弱了它，使其在统计上不必要甚至不可取，并降低了信噪比。将基线区间作为预测变量纳入基于 GLM 的统计方法中，允许数据自行决定需要多少基线校正，既包括完全传统基线校正也包括无基线校正这两种子情况，同时减少残差误差项中的方差量，从而可能提高统计效力。
引用
@article{arxiv.1707.08152,
title = {How much baseline correction do we need in ERP research? Extended GLM model can replace baseline correction while lifting its limits},
author = {Phillip M. Alday},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.08152},
year = {2019}
}