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这个月一直在出差工作中，基本上都没有多余的时间来写作更多的东西。但我还是在有限的周末时光中，尽力在更新我个人认为一些比较重要的知识点，希望能帮助进入脑科学方面的人有一定的帮助。
本期内容是我在浏览最新的脑科学视频时，对于使用EEG技术的小伙伴们非常有帮助的视频内容，我在下面根据视频内容进行了一些总结和关联之前写作过的文章，以供参考使用。
本视频来源与油管上的EEGLAB的账号，以下内容仅供学习使用。
源视频：
这是在进行EEG实验中过程的16条建议，非常受用。
1.Reviewing the literature（文献回顾）
在实验之前，阅读已有的相关文献将是开展实验的非常重要的过程。从文献中找到新的观点，新的idea来创建自己的实验需求与过程，甚至于在文献中找到相关的实验技术手段和实验环境条件等，这都是非常重要的。实验文献的准备
2.Planning,planning,planning（计划）
作出实验计划安排，实验采集前的准备、实验中的调整以及实验后的数据分析，都需要有一个计划安排和心中有数，以其能预期达到你的实验目的。
3.EEG is not psychophysics（EEG实验不是简单的心理物理学实验）
心理物理学——心理物理学是研究心物关系并使之数量化的一个心理学分支。费希纳的定义是：一门研究心身或心物之间的函数关系的精密科学。——来自百度百科
EEG与心理物理学实验的不同在于：1.控制实验运动；2.刺激的条件重复次数。
4.Simpler is better（越简单越好）
EEG采集进来的数据非常复杂，因此，尽可能的只进行一个变量的变化，它将是非常容易的说明一个问题。当然你的实验可以进行多任务和多指标数据分析，但是它将非常难解释。
5.Proper andomization（正确的随机）
正确随机化实验顺序，不要让被试猜透你的实验过程。
6.Power calculation（效应计算）
在进行实验前进行效应的计算，可以通过G-power方式计算该实验需要多少被试以及确定多少实验条件是最好的。
7.Ethical approval（伦理）
在实验前向学校或机构的道德伦理申请该实验的伦理过程，同时在实验开始前让被试签署实验告知书等过程，以防止后面论文写作要求及其它问题的发生。
8.Pre-registration（预注册）
预注册的主要原因是为了提高科学的严谨性并避免报告假阳性结果。
9.Program the experiment yourself（由自己编程）
强烈建议：由自己编程将是实验数据的一大保证，对于实验编程工具有E-prime、Psychotoolbox、psychopy等，具体可参考由贵师大念大佬整理的文章《心理学实验编程软件与学习资源》
10.Do not trust your equipment too much（不要太相信你的设备）
这里所说的不要太相信你的实验设备主要是指实验过程中延迟时间问题，实验延迟的2个时间问题，1.刺激事件marker与软件接收的marker间的时间延迟；2.刺激屏幕刷新率绘制刺激图片的过程。可参考我之前写过的文章 ERP实验中时间延迟的问题
11.Scan electrode positions and get MRIs（扫描电极位置和获得MRIs）
获取准确的电极位置将是空间大脑脑区定位的一大重要标志，在目前的手动定位中，更多的是使用的国际10-20系统（视频版），但是在有条件的实验室更推荐大家能使用专业的电极定位系统获取空间坐标位置，这样在对比组间数据时将能有效提高数据的准确性。
获取准确的MRI的空间位置，它将更精确您的数据。
12.Acquire pilot data（预实验过程）
即使是一切计划都如自己所愿，还是建议在进行正式实验前，进行预实验获取1-2个EEG实验数据并进行分析，来确定是否能预想的结果后在开展正式的实验，将是非常有效的过程。
13.Check EEG data quality（检查信号质量）
获取良好的数据过程将是获取好结果的关键，在实验过程中确定好阻抗都是在所需的阻抗值之下进行的实验，除此之外，在实验采集中尽量避免消除伪迹的来源也是非常必要的，伪迹的来源可分为环境、被试等的可能来源，具体的伪迹来源可参考我之前写过的文章《EEG信号伪迹来源及可能原因分析》
14.Take notes（做标注）
在实验过程记录一切意外的可能情况，如：电极坏导、被试移动，被试ID等无法用电脑自动记录的突发情况。
15.How to save the data？（保存数据）
每个实验室都有自己命名的实验数据保存方法，但是更建议大家学习使用BIDS格式进行，它是国际上正在使用的通用保存格式，可参考之前介绍的文章EEG-BIDS数据结构
16.Do not modify the experment once it has started（不要轻易修改你的实验）
在已经进行数据收集过程中，就不要轻易的修改你的实验设计了，一旦修改某个实验过程，它将会牺牲之前的数据或后期将很难解释实验过程。

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本文作者：陈锐
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