В своем исследовании я вычисляю некоторую крысу ios. Теоретическая основа такова:
Имеется эффект бинокулярного соперничества, когда левому глазу представляется другая картинка, чем правому (например, черный и белый квадраты). В большинстве случаев испытуемые не видят смесь цветов (т. Е. Что-то серое), но изображение меняется взад и вперед, поэтому один раз виден черный квадрат, а затем белый. Во время испытания (например, 60 секунд) испытуемые указывают то, что они видят (черный квадрат, белый квадрат, смешанное изображение). Эти длительности можно использовать для расчета коэффициента преобладания, чтобы определить, наблюдается ли один стимул значительно чаще, чем другой. Отношение рассчитывается по формуле [T (стимул1) -T (стимул2) / T (стимул1) + T (стимул2)], где T - совокупное время, в течение которого стимул был виден в течение 60 секунд. Время для смешанного изображения полностью не учитывается в этом вычислении. В конце концов, соотношение проверяется, если оно значительно отличается от нуля, с помощью t-критерия для одной выборки. Если он значительно отличается от нуля и положительный, стимул 1 виден дольше, если он значительно отличается от нуля и отрицательный, стимул 2 виден дольше. Теперь у меня есть два условия, и я рассчитываю коэффициент преобладания для каждого.
Предположим, что условие 1 будет квадратами, которые я упомянул выше, а условие 2 - фигуркой черным карандашом и деревом белым. Я хочу знать, есть ли значительное преобладание в состоянии крупье / дерево, но без влияния цветов. Поэтому я хочу каким-то образом вычесть коэффициент преобладания из условия 1 из условия 2. Поэтому я хотел бы сделать своего рода «коррекцию базовой линии». Значение этого коэффициента преобладания может варьироваться от -1 до 1. Теперь мой вопрос заключается в том, как сделать это исправление, не меняя метрики отношения. Чтобы проверить скорректированное отношение к нулю значимым образом, оно не должно принимать никаких других значений, кроме от -1 до 1.
Есть ли у кого-нибудь идеи? Большое спасибо!