Implementation of False Discovery Rate for Exploring Novel Paradigms and Trait Dimensions With ERPs

错误发现率 心理学 特质 多重比较问题 认知心理学 维数(图论) 统计 计算机科学 数学 生物化学 基因 化学 程序设计语言 纯数学
作者
Michael J. Crowley,Jia Wu,Scott McCreary,K. J. Miller,Dustin Scheinost
出处
期刊:Developmental Neuropsychology [Informa]
卷期号:37 (6): 559-577 被引量:8
标识
DOI:10.1080/87565641.2012.694513
摘要

False discovery rate (FDR) is a multiple comparison procedure that targets the expected proportion of false discoveries among the discoveries. Employing FDR methods in event-related potential (ERP) research provides an approach to explore new ERP paradigms and ERP-psychological trait/behavior relations. In Study 1, we examined neural responses to escape behavior from an aversive noise. In Study 2, we correlated a relatively unexplored trait dimension, ostracism, with neural response. In both situations we focused on the frontal cortical region, applying a channel by time plots to display statistically significant uncorrected data and FDR corrected data, controlling for multiple comparisons.

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