选择性注意和分配性注意对多感觉整合的不同影响(2)
3.结果
按照同类研究中数据处理的常用方法，首先对被试的反应时和正确率进行初步统计分析。删除了反应错误的以及反应时小于200ms和大于1000ms的数据，还删除了反应时超出平均反应时3个标准差的数据。删除数据约占总数据的4.48%。3名男性被试因错误率较高(大于30%)而被剔除，剩余有效被试为22人(男女各半)。初步分析发现在反应时和正确率上均无被试性别的显著差异。故后续分析不再将被试性别作为自变量。
表1呈现了被试在不同注意状态下对三种目标刺激的做出反应的正确率和反应时。对正确率和反应时数据分别进行2(注意状态：分配性注意、选择性注意)×3(目标刺激类型：单通道视觉目标、单通道听觉目标、双通道目标)的重复测量方差分析。对正确率的分析发现。目标刺激类型主效应显著，F(2，36)=14.67，p<0.001，n2=0.45。注意状态和目标刺激类型的交互作用显著，F(2，36)=7.63，p<0.01，n2=0.30。进一步分析表明，在分配性注意状态下，被试对单通道听觉目标的正确率显著低于对单通道视觉目标，p<0.05。和双通道目标的正确率，p<0.001；对单通道视觉目标的反应正确率显著低于对双通道目标的正确率，p<0.05。在选择性注意状态下，被试对单通道听觉目标的反应正确率显著低于对双通道目标的正确率，p<0.05，与单通道视觉目标无显著差异，p>0.1；单通道视觉目标正确率与双通道目标正确率之间无显著差异。p>0.1。注意状态主效应不显著，p>0.05。
对反应时的分析发现。注意状态主效应显著，F(1，20)=24.75，p<0.001，n2=0.55。注意状态与目标刺激类型的交互作用(見图2)显著，F(2，40)=11.57，p<0.001。n2=0.37。进一步分析表明，在分配性注意状态下，被试对双通道目标的反应时显著短于对单通道听觉目标，p<0.05。和单通道视觉目标的反应时，p<0.001；对单通道听觉目标的反应时显著短于对单通道视觉目标的反应时。p<0.05。也就是说，被试在分配性注意状态下对双通道目标的反应最快。即表现出冗余信号效应。而在选择性注意状态下，被试对三种目标刺激的反应时之间无显著差异，ps>0.1。目标刺激类型主效应不显著，p>0.05。
有研究者对冗余信号效应做出了不同解释。Raab(1962)提出的竞争模型(the race model)认为。在个体加工多通道刺激时。这些不同通道的刺激被分别加工，对多通道刺激的加工优势来自于统计便利：即，不同通道刺激之间相互竞争，最先完成加工的通道优先触发被试的反应(刘强，2010)。而共同激活模型(co-activation model)认为不同通道的刺激均被激活，它们在特定时间点上整合为统一的知觉信息，共同作用于随后的加工，因此产生了冗余信号效应(Miller，1982，1986)。近年来，不少研究者(如，孙远路等，2011：Altieri &Wenger，2013)采用Miller(1982)提出的竞争模型不等式来检验上述两种模型。该不等式认为。在任意给定时间点上，如果个体对多通道刺激的反应概率显著大于竞争模型预测值，那么对多通道刺激的反应偏离竞争模型，表明组成多通道刺激的两个单通道成分产生了神经上的整合，因此导致冗余信号效应的产生。
由于只在分配性注意状态下表现出冗余信号效应。因此本研究只对分配性注意状态下的反应时进行竞争模型分析(图3)。首先计算反应时的累积分布函数单通道视觉P(RTv (顾吉有 吕勇)
按照同类研究中数据处理的常用方法，首先对被试的反应时和正确率进行初步统计分析。删除了反应错误的以及反应时小于200ms和大于1000ms的数据，还删除了反应时超出平均反应时3个标准差的数据。删除数据约占总数据的4.48%。3名男性被试因错误率较高(大于30%)而被剔除，剩余有效被试为22人(男女各半)。初步分析发现在反应时和正确率上均无被试性别的显著差异。故后续分析不再将被试性别作为自变量。
表1呈现了被试在不同注意状态下对三种目标刺激的做出反应的正确率和反应时。对正确率和反应时数据分别进行2(注意状态：分配性注意、选择性注意)×3(目标刺激类型：单通道视觉目标、单通道听觉目标、双通道目标)的重复测量方差分析。对正确率的分析发现。目标刺激类型主效应显著，F(2，36)=14.67，p<0.001，n2=0.45。注意状态和目标刺激类型的交互作用显著，F(2，36)=7.63，p<0.01，n2=0.30。进一步分析表明，在分配性注意状态下，被试对单通道听觉目标的正确率显著低于对单通道视觉目标，p<0.05。和双通道目标的正确率，p<0.001；对单通道视觉目标的反应正确率显著低于对双通道目标的正确率，p<0.05。在选择性注意状态下，被试对单通道听觉目标的反应正确率显著低于对双通道目标的正确率，p<0.05，与单通道视觉目标无显著差异，p>0.1；单通道视觉目标正确率与双通道目标正确率之间无显著差异。p>0.1。注意状态主效应不显著，p>0.05。
对反应时的分析发现。注意状态主效应显著，F(1，20)=24.75，p<0.001，n2=0.55。注意状态与目标刺激类型的交互作用(見图2)显著，F(2，40)=11.57，p<0.001。n2=0.37。进一步分析表明，在分配性注意状态下，被试对双通道目标的反应时显著短于对单通道听觉目标，p<0.05。和单通道视觉目标的反应时，p<0.001；对单通道听觉目标的反应时显著短于对单通道视觉目标的反应时。p<0.05。也就是说，被试在分配性注意状态下对双通道目标的反应最快。即表现出冗余信号效应。而在选择性注意状态下，被试对三种目标刺激的反应时之间无显著差异，ps>0.1。目标刺激类型主效应不显著，p>0.05。
有研究者对冗余信号效应做出了不同解释。Raab(1962)提出的竞争模型(the race model)认为。在个体加工多通道刺激时。这些不同通道的刺激被分别加工，对多通道刺激的加工优势来自于统计便利：即，不同通道刺激之间相互竞争，最先完成加工的通道优先触发被试的反应(刘强，2010)。而共同激活模型(co-activation model)认为不同通道的刺激均被激活，它们在特定时间点上整合为统一的知觉信息，共同作用于随后的加工，因此产生了冗余信号效应(Miller，1982，1986)。近年来，不少研究者(如，孙远路等，2011：Altieri &Wenger，2013)采用Miller(1982)提出的竞争模型不等式来检验上述两种模型。该不等式认为。在任意给定时间点上，如果个体对多通道刺激的反应概率显著大于竞争模型预测值，那么对多通道刺激的反应偏离竞争模型，表明组成多通道刺激的两个单通道成分产生了神经上的整合，因此导致冗余信号效应的产生。
由于只在分配性注意状态下表现出冗余信号效应。因此本研究只对分配性注意状态下的反应时进行竞争模型分析(图3)。首先计算反应时的累积分布函数单通道视觉P(RTv (顾吉有 吕勇)