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(10)

Fig. 1：研究选择过程流程图。
注:n为文章数量，k为独立效果大小
3.3 发表偏差
通过运用Egger s回归测试,和Duval and Tweedie s trim-and-fill方法检查漏斗图，来评估是否存在显著的发表偏差。漏斗图大致对称(Fig.3)。Egger回归测试显示没有显著的发表偏差,t (47) = 0.80, p = 0.43。修剪法发现，左侧可能有5个缺失值。调整以后的效应量没有显著不同于观察到的整体效应量(g = -0.06,置信区间:-0.21 - 0.10),表明没有明显的发表偏向。
3.4 唤醒和效价的附加分析
目前的元分析发现唤醒和刺激类型有显著的调节作用。然而，一些研究指出，与语言刺激相比，情景刺激与更极端的情绪唤起和情感效价相关。有必要比较当前元分析中所包括的情景研究和语言研究是否在唤起和效价方面有所不同。虽然不同的研究使用了来自不同刺激系统(如IAPS、CAPS、CAWS、BAWL-R等)的情绪材料，但这些刺激系统是通过相同的方法建立的。因此，不同研究的情绪材料的数据应该具有可比性。这些比较将阐明刺激类型的作用是否独立于情景刺激和言语刺激之间的唤起和效价差异。
以效价(正、负)和刺激类型(情景、言语)为自变量分别进行唤醒度和效价值的方差分析。对唤醒度的方差分析没有发现显著的主效应和交作用,Fs < 0.22, p > 0.64。对效价的方差分析发现了效价的主效应,即总体上正性刺激的效价高于负性刺激的效价p < 0.001,ηp2 = 0.97。然而,刺激类型或效价和刺激类型之间的相互作用都不显著,Fs < 2.88, p > 0.09,ηp2s < 0.04。这些结果表明，唤起值和效价值在情景和言语研究中是匹配的。因此，上述的刺激类型效应应该独立于唤醒效应。