Abstract (deu)
Die Analyse unabhängiger Komponenten (ICA) gilt als aussichtsreiche Möglichkeit, maximal unabhängige Quellen für elektroencephalographische (EEG) Daten zu errechnen. Das Experiment dieser Arbeit basiert auf einem visuellen 'oddball' Paradigma, welches als Hauptreferenz für die Anwendung des ICA-Verfahrens bezüglich EEG Daten historisch bedeutsam ist. Die wesentlichen Elemente, welche in dieser Arbeit repliziert werden sollen, sind die postulierten unabhängige Komponenten vor (P3f) und nach (P3b) einem Tastendruck. Diese P3f und P3b Komponenten sind in Phase mit der Reaktion und sollen wesentliche Varianzanteile der P300 erklären. Der methodische Schwerpunkt dieser Arbeit erklärt sich aus einem Mangel an allgemein anerkannten Leitlinien für die Vorbereitung der Daten bis zur eigentlichen ICA-Berechnung. Daher wurden mittels einer „split-half“-Reliablitätsberechnung und unter Berücksichtigung von Validitätsüberlegungen neun verschiedene Rechenverfahren beurteilt, um methodische Empfehlungen anzubieten. Hauptsächlich wurde die Methode mit dem besten Reliabilitätsergebnis und 30 Kanälen nach P3b und P3f Komponenten durchsucht, da insgesamt die herausfordernde Zahl von 4783 Komponenten für neun Gesamtdatensätze berechnet wurden.
Die Ergebnisse zeigen, dass das Ausmaß an reliabel eingeschätzten Komponenten hauptsächlich von der „baseline“-Korrektur abhängt. P3b Komponenten wurden bei allen fünfzehn Versuchspersonen der „Epochenmittelwert“-Korrektur gefunden. Bezüglich P3f zeigten fünf Personen eine deutliche Charakteristik und weitere vier P3f-Merkmale kontaminiert mit anderer Aktivität. Der Vergleich mit anderen Methoden zeigte auch zugehörige P3f-Komponenten, wenn die „Baseline“-Mittelwerte abgezogen wurden, jedoch nicht, wenn dieser Schritt ausgelassen wurde. Daher bietet diese Arbeit die empirische Bestätigung einer erhöhten Reliabilität und Validität berechneter Komponenten bei Korrektur durch den Mittelwert der Gesamtepoche.