Analyse von Ereignis-korrelierten Potentialen mit Strukturgleichungsmodellen
In der experimentellen Psychologie werden häufig Ereignis-korrelierte Potentiale (EKPs) als abhängige Variable in empirischen Studien benutzt. Dabei handelt es sich um charakteristische Spannungsschwankungen in Reaktion auf ein Ereignis (z.B. das Abspielen eines Tons), die mittels Elektroden auf der Kopfhaut der Versuchspersonen gemessen werden. Die Analyse von EKP-Daten ist durch eine Reihe von Herausforderungen gekennzeichnet, da die Datensätze sehr viele Messpunkte pro Person enthalten, welche zusätzlich dazu eine komplexe räumliche Abhängigkeitsstruktur aufweisen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurden verschiedene Analysemethoden vorgeschlagen. In diesem Projekt soll einerseits genauer herausgearbeitet werden, in welcher mathematischen Relation verschiedene vorgeschlagene Ansätze zueinander stehen, um deren Vor- und Nachteile genauer abgrenzen zu können. Andererseits soll untersucht werden, inwiefern bedeutsame Limitationen wie die Annahme gleicher Zeitverläufe über Probanden und Bedingungen aufgehoben werden können, um die Nützlichkeit der Methoden für praktische Anwender:innen zu erhöhen.
Relevante Publikationen:
Scharf, F., Widmann, A., Bonmassar, C. & Wetzel, N. (2022). A Tutorial on the Use of Temporal Principal Component Analysis in Developmental ERP Research – Opportunities and Challenges. Developmental Cognitive Neuroscience.
Scharf, F., & Nestler, S. (2019a). A comparison of simple structure rotation criteria in temporal exploratory factor analysis for event-related potential data. Methodology, 15, 43-60.
Scharf, F., & Nestler, S. (2019b). Exploratory structural equation modeling for event-related potential data – an all-in-one approach? Psychophysiology. DOI 10.1111/psyp.13303
Scharf, F., & Nestler, S. (2018). Principles behind variance misallocation in tem-poral exploratory factor analysis for ERP data: Insights from an inter-factor covariance decomposition. International Journal of Psychophysiology, 128, 119-136