（四）数据分析

用SPSS软件进行数据分析，统计显著性水平为0.05。对两组被试的反应时、漏报率和虚报率做独立样本t检验。根据信号检测论计算辨别力指数（d′）以及反应倾向（β）。击中率和虚报率被转换成Z分数。实验类型是组内变量，实验群体是组间变量，采用独立样本t检验对两个群体进行比较。

离线数据分析采用双侧乳突为重参考。低通滤波为40 Hz。连续脑电数据被分割为-200～1 000 ms的时间段，刺激出现前200 ms为基线。剔除眼电、电压值超过±75 μV的试次，计算了每种条件下个体信号波的平均值。(https://www.daowen.com)

N2和P3成分的波幅和潜伏期用于统计分析，N2和P3成分的时间窗分别为200～300 ms和250～450 ms。前人研究表明N2位于前中部电极，P3成分主要在中线位置。选择Fz、FCz和Cz对N2进行分析，选择Fz、FCz、Cz、CPz和Pz对P3进行分析。对N2波幅和潜伏期进行方差分析。N2成分的因素包括两个被试内因素，任务类型（Go/NoGo）和电极位置（Fz，Fcz/Cz），一个被试间因素，海拔高度（高/低）。P3的波幅和潜伏期同样分别采用方差分析，包括两个被试内因素，任务类型（Go/NoGo）和电极位置（Fz，FCz/Cz/CPz/Pz），一个被试间因素，海拔高度（高/低）。Greenhouse-Geisser校正不满足球形假设的p值，对交互作用做简单效应分析。用sLORETA软件绘制NoGo-N2波幅的源定位，sLORETA是功能映射和源定位的有效工具，和生理性定位一致。从64个电极中排除M1、M2，以及水平和垂直眼电，共58个电极用于分析。使用电极坐标创造一个转换矩阵，两组被试的NoGo-N2的平均波幅都被转换成ascII值，并存储，分别创建sLORETA图像。http：//www.unizh.ch/keyinst/NewLORETA/LORETA01.htm中有sLORETA软件的介绍。