一个ERP实验需要多少trials才能得到具有统计效力的显著效应？
2017年12月，UCSD的Emily Kappenman在《psychophysiology》上发表文章，探讨在一个ERP研究中需要多少Trials可以得到显著效应。
Emily S. Kappenman
如果你没有时间，那记住本文的以下几点就可以了：
每个ERP实验中，要达到可以接受的统计效力，实验Trials数取决于样本大小，ERP成分在不同条件（不同组别）之间的差异量大小，实验设计是被试内还是被试间，以及这些因素之间的交互。
除非在统计效力上出现了天花板效应或者地板效应，增加Trials总是会增加统计效力。当然，这也需要考虑增加Trials数量需要付出的代价，比如增加实验时长导致被试疲劳，并因此出现数据质量下降。
在被试内实验设计中增加Trials数量所获得的统计效力的增加大于被试间设计。因此，在被试内实验设计中，可以增加Trial数量，而在被试间设计中，在保证一定量Trial数量前提下，增加每个组的被试数量更能增加统计效力。
没有任何一个人或者研究可以确切的说一个实验需要多少Trial，需要综合考虑数据质量、实验设计、被试数量、ERP成分、成分之间的差异量，以及这些成分之间的交互。
简介
ERP成分包含在EEG当中，需要经过一定数量Trial的叠加才能获得特定的成分或者波形。在一项实验中，最佳数量的Trial数需要考虑数据质量，获得有效数据所需要的时间以及经济成本，最好能在两者之间取得平衡。以往的研究都推荐了获得ERP效应所需要的Trial数，比如ERN最少需要8个Trial，LRP需要90个Trials。但是这些推荐都只是说要获得一个稳定的ERP成分需要的Trial数量，比如你想要获得ERN成分，而不是你想比较不同条件之间的ERN大小时所需要的Trail数量。
因此，作者采用Flanker范式来研究了不同样本数量、不同实验范式、不同被试数量情况下，要获得统计效力0.8以上时分别所需要的Trial数量。
方法
40名被试完成了400个Trials的Flanker任务，包括下列条件各100个Trials，<<<<<, >>>>>, <<><<, >><>>。每40个Trials休息一下，休息中，通过不同的反馈来控制被试的正确率。
作者采用这40名被试的数据，运用Monte Carlo模拟的方式模拟了1000个实验，最后对这1000个实验的数据进行分析比较。
结果图
图1：40名被试所获得的（a）反应锁定的Fz点观察到的正确和错误反应的ERP波形，（b）反应锁定的ERN成分，（c）反应锁定的正确和错误反应的波形及其标准误，（d）删除ERP成分后的噪音。
图2：LRP成分。解读同图1.
图3：Monte Carol模拟结果。从图中可看出，只要被试数量超过10，要获得稳定的统计效力在0.8以上的ERN和LRP成分，分别只需要6个Trial和30个左右的Trial。要强调的是，这里获得的是特定的ERP成分，不是该成分在不同条件或者不同组别之间的比较。
图4：Monte Carlo模拟的被试内实验设计的ERN成分结果。线型表示不同条件之间差异值大小，横坐标是被试数量，纵坐标是条件之间差异显著，即p<0.05的概率。由图可见，模拟的每个条件8个Trial和16个Trial时，要达到0.8以上的统计效力，在不同差异条件下所需要的被试数量显著不同。8个Trial时，20个被试，条件间差异达到4微伏时才达标；而16个Trial时，20个被试，条件间的差异只需要2微伏就可以达到统计效力。
图5：Monte Carlo模拟的被试内设计的LRP结果。解读方式同图4.
图6：Monte Carlo模拟的被试间实验设计的ERN成分结果。解读方式同图4.
图7：Monte Carlo模拟的被试间实验设计的LRP成分结果。解读方式同图4.
这些结果说明多个因素都可以影响ERP实验的统计效力，包括trial数量，样本量大小，条件之间的差异量大小，以及这些因素之间的交互作者。
原文：Boudewyn MA, Luck SJ, Far-rens JL, Kappenman ES. How many trials does it taketo get a significant ERP effect? It depends. Psycho-physiology. 2017;e13049.https://doi.org/10.1111/psyp.13049
last author website: http://www.emilykappenman.org/