眼动数据分析基础

1.眼动指标的具体使用以及解释（Metrics & Interpretation）

在我们论文的研究中，需要使用下面一些关于眼睛数据的指标

扫视（Saccade）次数：反映了眼球在需要目标总的搜查时间的长短
扫视（Saccade）幅度：反映了在注视点附近多远有意义的区域
注视（Fixation）次数：某个位置的注视次数反映了该位置的意义程度
etc

2.眼动数据的统计分析（Statistical analysis）

如果是Percentage类的数据可以使用下面的思路进行统计分析

Solution 1: arcsine transformation(反正弦的转换)
Solution 2: Wilcoxon rank tests and the Friedman test（Wilcoxon秩检验和Friedman检验）
Solution 3: beta regression (one-inflated and zero-inflated beta model)（beta回归）

注视次数（Fixation Count）类数据分析思路

Solution: Poisson regression (mixed-eﬀect Poisson model)（泊松回归，混合效应泊松模型）

2.眼动数据的在驾驶领域的应用

Workload

a) PRC = fixations in road center/ total fixations (percent road center);
b) D = [max(x)-min(x)]+[max(y)-min(y)];
D(horizontal) = sd(x);
D(vertical) = sd(y);
D(combined) = sqrt (D2(horizontal) + D2(vertical)) ;
这里的D代表的是位置的偏差

这个图的意思是在闹钟次任务和n-back的次任务下被试的视线在水平和垂直的方向下的偏差

这个图的意思在新手驾驶员和老司机之间，当他们在正常情况和愤怒的情况开车，眼球注视的位置里面信息变化的程度，分别从水平和竖直两个方向进行观察，显然在正常驾驶情况下，老司机能观察到的信息更加丰富，但是对于两种在愤怒情况下驾驶都是观察的信息数量下降，这是眼动的一些指标在驾驶领域下的一些使用

3.关于AOI的统计分析指标解释

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1.眼动指标的具体使用以及解释（Metrics & Interpretation）

2.眼动数据的统计分析（Statistical analysis）

如果是Percentage类的数据可以使用下面的思路进行统计分析

注视次数（Fixation Count）类数据分析思路

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