이 문서에서는 신경학적으로 건강한 참가자와 치매 및 인지 기능 저하를 가진 개인에서 서면 단어 인식을 평가하기 위한 간단한 어휘 결정 실험을 구현하는 방법을 설명합니다. 또한 주 성분 분석(PCA) 및 혼합 효과 모델링을 사용하여 반응 시간 분석에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
방법 논문
이 문서에서는 신경학적으로 건강한 참가자와 치매 및 인지 기능 저하를 가진 개인에서 서면 단어 인식을 평가하기 위한 간단한 어휘 결정 실험을 구현하는 방법을 설명합니다. 또한 주 성분 분석(PCA) 및 혼합 효과 모델링을 사용하여 반응 시간 분석에 대한 자세한 설명을 제공합니다.
노인은 젊은 성인보다 시각적 개체를 인식하는 속도가 느립니다. 문자 문자열이 실제 단어임을 인식하는 경우도 마찬가지입니다. 알츠하이머 병 (AD) 또는 경도 인지 장애 (MCI)를 가진 사람들은 노인 통제보다 서면 단어 인식에서 더 긴 응답을 보여줍니다. 노화와 신경 인지 장애에서 느린 인식으로 일반적인 경향에도 불구 하 고, 단어의 특정 특성 영향 단어 인식 속도 나이 또는 신경 병 리 (예를 들어, 단어의 사용 빈도). 우리는 여기에 젊은 노인과 MCI 또는 AD를 가진 사람들에게 투여 간단한 어휘 결정 실험에서 단어 인식 응답 시간에 어휘 특성의 영향을 검사하기위한 프로토콜을 제시한다. 이 실험에서 참가자는 주어진 문자 문자열이 실제 단어인지 아닌지를 가능한 한 빠르고 정확하게 결정하도록 요청받습니다. 또한 다양한 유형의 어휘 변수 또는 단어 인식 속도에 대한 참가자의 개별 특성의 영향을 감지하는 데 사용할 수 있는 혼합 효과 모델 및 주요 구성 요소 분석을 설명합니다.
단어는 고도로 상호 연결된 네트워크의 정신 어휘에 저장됩니다. 단어 간의 연결은 의미 적 유사성 (예 : 개 및 고양이), 형태 유사성 (개 및 안개) 또는 일반적인 언어 사용 (예 : 개 및 개및 기타)에서 빈번한 동거와 같은 공유 속성을 반영 할 수 있습니다. 끈)을 사용 기반 이론1과같은 언어의 인지 이론은 언어 사용자가 단어를 만날 때마다 단어의 정신 적 표현에 영향을 미친다고 주장합니다. 모범 이론에 따르면, 단어의 표현은 언어 사용의 개별 토큰에서 구축되고 주어진 범주에 존재하는 가변성을 나타내는 많은 예시로 구성됩니다. 사용 빈도2는 예시 1의 강도에 기여하여 메모리의표현에 영향을 미칩니다.
단어 인식 속도는 정신 어휘의 특성을 나타낼 수 있습니다. 단어 인식 속도를 측정하는 데 일반적으로 사용되는 실험 패러다임은 어휘 결정 작업입니다. 이 작업에서 참가자는 모니터에 한 번에 하나씩 문자 문자열을 표시합니다. 그들은 화면의 문자 문자열이 해당 버튼을 눌러 실제 단어인지 여부를 가능한 한 빨리 결정하도록 지시받습니다.
실제 단어에 대한 반응 시간을 조사하여 연구원은 언어 처리에 대한 중요한 질문을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 요인이 더 빨리 인식을 하는지 식별하면 정신 어휘의 구조에 대한 가설을 테스트하고 아키텍처를 나타낼 수 있습니다. 더욱이, 참가자의 다른 단에 걸친 성과의 비교는 우리가 언어 경험의 각종 모형의 영향을 이해하는 것을 도울 수 있습니다, 또는, 노화 또는 신경 퇴행성 질병 (예를 들면, 알츠하이머 병)의 경우에, 인식의 역할 감소.
일부 요인(예: 사용 빈도)은 다른 요인(예: 단어 길이)보다 단어 인식에 더 큰 영향을 미칩니다. 나이가 들어도 사람들이 글을 쓰는 것을인식하는 방식은 3,4. 젊은 성인은 단어의 의미론 (의미 기반) 측면에 크게 의존하는 경향이, 이러한 얼마나 많은 화합물 (예를 들어, 불독) 또는 파생 된 단어 (예를 들어, 강아지)대상 단어 (이 경우, 개)와 형태와 의미의 측면을 공유. 노인을 위한 단어 인식은 언어에서 두 개의 후속 문자가 함께 발생하는 빈도와 같은 양식 기반 측면에 의해 더 많은 영향을 받는 것으로 보입니다(예: 문자 조합 st는 조합보다 영어 단어에서 더 자주 발생합니다) sk)를 참조하십시오.
서로 다른 그룹에 걸쳐 단어 인식 속도에 영향을 미치는 요인을 결정하기 위해 연구원은 자극 세트의 특정 변수를 조작한 다음 이러한 변수의 힘을 테스트하여 단어 인식 속도를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 단어 인식이 의미 론적 또는 양식 기반 요인에 의해 구동되는지 여부를 테스트하기 위해 자극 세트에는 정신 어휘의 의미 론적 이웃에 대한 단어 연결 정도 또는 다른 단어와의 연결을 반영하는 변수가 포함되어야 합니다. 해당 양식의 일부를 공유합니다.
이 방법은 단어 인식 속도가 젊은 노인과 알츠하이머 병 (AD) 또는 경도 인지 장애 (MCI)를 가진 개인에있는 다른 요인에 의해 영향을 받는지 여부를 조사하기 위하여 현재 연구 결과에서 이용되었습니다 3. 여기에 설명된 방법은 시각적 단어 인식을 기반으로 하지만 청각 양식에 맞게 조정할 수 있습니다. 그러나, 일반적인 시각적 어휘 적 의사 결정 실험에서 반응 시간의 중요한 예측 변수인 일부 변수는 청각 어휘 결정에서 응답 대기 시간을 예측하지 않거나 반대의 효과를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 음운 이웃이 두 양식에 걸쳐 반대 효과를 가지고5: 더 큰 음운 이웃단어시각적 단어 인식에 촉진 효과를 전시하지만, 더 이상 응답 대기 시간을 초래 청각 어휘 결정6.
노인 7의 단어 찾기 어려움은 일반적으로 의미 체계 표현의 고장이 아닌 음운 단어 양식에 액세스하는 데 어려움에 기인했다8. 그러나 AD 연구는 주로 의미 체계 감소9,10,11,12,13,14에초점을 맞추고 있다. 의미체계와 직교 적 요인이 인지 기능 저하여부와 관계없이 노화에 기록된 단어의 인식에 어떤 영향을 미치는지 에 대해 혼란스러워하는 것이 중요합니다. 양식 관련 요인의 영향은 젊은 성인에서 보다는 더 오래된에서 더 두드러지고, MCI 또는 AD3를가진 사람들에서 중요한 남아 있습니다. 따라서,이 방법론은 우리가 다른 인구에 걸쳐 정신 어휘의 특징을 발견하고 나이와 신경 병리학을 가진 어휘의 조직에 있는 변경을 확인하는 것을 도울 수 있습니다. 신경 병리학을 가진 환자를 시험할 때 1개의 관심사는 그(것)들이 작업 관련 지식에 접근하는 어려움이 있을 수 있다는 것입니다. 그러나, 어휘 결정 작업은 많은 환자가 문제를 전시 하는 작업 메모리 또는 다른 복잡 한 인지 능력에 부담 없이 간단한 작업. AD 및 MCI 인구에 대 한 적절 한 것으로 간주 되었습니다.
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이 프로토콜은 북부 사보 병원 지구 윤리위원회 (IRB00006251)의 지침을 따릅니다.
1. 참가자 심사
2. 자극 구조
3. 실험적인 디자인
4. 실험 절차
5. R에서 혼합 효과 모델로 데이터 분석
참고: 분석을 수행하기 위해 다양한 통계 프로그램을 사용할 수 있습니다. 이 섹션에서는 R24의데이터를 분석하기 위한 단계를 설명합니다.
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표 1은 고정 효과 예측 변수로 분석에 포함된 세 가지 다른 소스(테스트 항목의 모음, 사전 및 파일럿 테스트)에서 얻은 변수 목록을 보여 주며, 이 변수의 목록을 보여 주며, 이 변수는 테스트 항목의 모음입니다. 이러한 변수의 대부분은 이전에 단어 인식 속도에 영향을 미치는 것으로 보고되었습니다.
...| 모음: | |
| 기본 주파수 | 단어가 모든 다른 형태의 코퍼스에 나타나는 횟수(예: 어린이 및 자식) |
| 빅람 주파수 | 두 후속 문자의 모든 조합이 코퍼스에서 발생하는 평균 횟수 |
| 형태학적 가족 크기 |
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언어 제작을 필요로하지 않는 간단한 언어 작업을 사용하여, 본 연구는 알츠하이머 병을 가진 사람들뿐만 아니라 신경학적으로 건강한 젊은 노인의 단어 인식에 다양한 어휘 변수의 영향을 조사 또는 가벼운 인지 장애. "노인"을 모집하는 데 사용되는 연령대는 특정 연구 관심사에 따라 달라질 수 있습니다. 그러나, 건강한 노인 단을 위한 범위는 동일 연구 결과모집된 MCI 또는 AD를 가진 개별을 위한 나이 범위 그리고 분포를 가능한 한 가깝게 일치해야 합니다.
예측 변수 간의 공선성을 피하기 위해 어휘 변수는 주 성분으로 직교화되고 반응 시간이 종속 변수로 제공되는 혼합 효과 모델에 추가되었습니다. 간단한 어휘 결정 실험과 혼합 효과 회귀 분석의 조합은 AD를 가진 환자를 위한 언어 어려움이 의미 체계에 변경에 기인할 수 있다는 것을 새로운 발견으로 이끌어 냈습니다 그러나 또한 증가한 신뢰도에 단어 양식에. 흥미롭게도, 비슷한 패턴 가벼운 인지 장애와 인지 건강 한 노인을 가진 사람들을...
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저자는 공개 할 것이 없다.
여기에 보고된 데이터 수집 및 처리에 기여한 미나 레토넨, 투오모 한니넨, 메르자 할리카이넨, 힐카 소이니넨에게 감사드립니다. 데이터 수집은 EU, 보조금 계약 번호 601055에 의해 활성화 VPH 치매 연구에 의해 지원되었다.
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| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| E-Prime | 심리학 소프트웨어 도구 | 버전 2.0.10.356. | |
| Windows 및 키보드 | |||
| R | R Foundation for Statistical Computing | R Core Team(2018). R: 통계 컴퓨팅을 위한 언어 및 환경입니다. R Foundation for Statistical Computing, 오스트리아 비엔나. URL https://www.R-project.org/. |
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