元分析｜情绪偏向随刺激类型、刺激唤醒度和任务类型而变化的规律(6)

第六，研究报告的统计数据允许计算效应大小;
第七，研究使用情绪刺激作为任务相关刺激;
第八，这些研究发表在同行评审的期刊上。
由于P3的命名和规范在不同的研究中有所不同，因此P3在时间和形貌上都有所不同。P3成分，也被称为晚期正成分，P3b, P300，或晚期正电位，被认为是正向成分，是中央顶叶或顶叶分布刺激后的第三个正成分，是情绪诱发的ERP成分。
本文分析的文章发表于1993年至2018年之间。每篇文章的标题和摘要都经过人工审核，以确保这些文章适合纳入元分析。
2.3 数据析取
数据由两位博士生独立提取，反复核对，直到达成一致。从每一篇合格的文章中提取以下变量来研究鉴定数据（第一作者和出版年份），被试的平均年龄与标准差(SD)、女性被试的比例、样本量、刺激效价与觉醒、刺激类型（图片或文字）任务类型、P3的窗口时间、P3的电极、效应大小计算的统计数据、以及被试的居住国(基于主要参与者)。
为了涵盖尽可能多的研究以加强元分析，我们纳入了包含主题无关因素的研究。对于这些研究，我们只是提取了与本元分析主题相关的数据。具体来说，在涉及精神障碍、老龄化和双语的研究中，元分析只纳入了健康样本、年轻人样本和被试以第一语言完成的任务下的数据。
2.3.1 唤醒和效价
唤醒和效价数据统一转换为9点李克特量表(1 =低唤醒或负性，9=高唤醒或正性)，大多数研究都使用这个量表。
本研究采用对分法提取各研究的唤醒数据，因为各研究对唤醒值的分类标准不一致，并没有公认的标准来将唤醒度划分为高和低。具体来说，我们按照升序对所有研究的平均唤醒值进行排序，前一半为低唤醒值，后一半为高唤醒值。高唤醒刺激的典型例子是蜘蛛、暴力和欢呼的文字或场景，而低唤醒刺激的典型例子是昆虫、难民和宴会。虽然这种二分法比较粗糙，但它有助于检查唤醒是否影响情绪偏向。如果研究没有报告特定的唤醒值，我们根据作者对刺激的描述进行了分类。独立t检验显示，高唤醒研究的唤醒值(均值SD= 6.65 0.35)显著高于低唤醒研究(均值SD =5.20 0.63)， t(43) = -9.14, p < 0.001，说明二分法是有效的唤醒水平划分方法。
2.3.2 刺激类型
根据作者对刺激的描述，提取各研究中刺激类型的数据。在情景研究中，如果研究同时使用面部图像和情景图片，那么只有情景图片的数据被提取出来，因为面部的情感处理与情景图片不同(Bayer,et al., 2014)。在语言研究中，只提取了被试的母语数据，如果同时使用文字和图片作为刺激，则分别提取数。