Re: [新知] Are you doing Voodoo?

[mulkcs (mulkcs)]

※ 引述《mulkcs (mulkcs)》之銘言：
: 我不知道我有沒有理解錯誤。本篇提出來似乎是針對社會心理學常用的量表的統計，在和
: fMRI的資料作correlation時所產生的bias。我目前不瞭解的是，該量表要如何與fMRI資料
: 產生連結。這點也許還要繼續研究一下。
: 但一般來說，目前fMRI大多都是用刺激->反應，看BOLD訊號的變化。如此一來，是否就避
: 免了此篇所提的情況？在社心也有人沒有使用問卷量表來和資料作correlation，反而採取
: 給予刺激觀看BOLD訊號變化。這樣不知道是否還是受其影響。

感謝版友的來信說明。那麼我修正一下我要問的問題。

我所理解的是統計方法的使用錯誤。那麼，這統計錯誤是在fMRI的BOLD資料分析時，還是
在要將量表和BOLD Data作correlation時。我的感覺是後者。

那麼是否有不需要量表就可以做的社心的fMRI實驗，其實是有的。舉個例來說，以type A
和type B人格，我們分兩個受試群，接著給予相同的task，然後看看相關的反應區，例如
ACC等地方的BOLD訊號是否有明顯差異，就可以避免使用量表了！

當然，我想該篇文章主要表達的是，量表不是不可以用，只是統計方法的選擇上，那些
data並非independent.

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 140.109.113.184
推 cac:用什麼來區分受試者的人格型態呢? 似乎還是只有量表
→ cac:你的提案只是逃避另一位網友的最後提問 並未真正解決
→ mulkcs:嗯 用量表來分 我的避免使用量表是指不需要作correlation
→ mulkcs:真正解決問題 需要資料本身的特性 而我說得只是如何避免
→ cac:不作correlation這種研究就做不下去了 請從頭想一次
→ mulkcs:這種爭議性。
→ mulkcs:我沒有作過該種實驗 不過我不覺得只有作correlation一途阿
→ cac:現在己知的fMRI實驗很難操弄獨變項前 不去建立與其它變項的相
→ cac:關 要了解限制在那裡 才能真正認識清楚問題
→ cac:只要correlation存在任一個環節 Vul的提醒都是值得思考的
→ mulkcs:作correlation與否，是否可以說成像在做定性或者定量分析
→ mulkcs:不見得實驗一定要作定量分析吧
推 cac:請集中思考在為何fMRI實驗為何離不開correlation? 這樣子討論
→ cac:品質無法提昇
→ mulkcs:1.我只是覺得要解決他之前 得先知道怎麼避免他
→ mulkcs:2.我不懂為什麼fMRI一定得作correlation 不妨提出你的見解