大脳皮質視覚野の情報処理

大脳皮質視覚野の情報処理の概説として、以下のものは簡便である。
今後の課題の一つとして、受容野内の刺激に対するV1ニューロンの反応の文脈依存性（文脈依存的修飾（contextual modulation））が取り上げられている。

References
小松英彦 (2007) 大脳皮質視覚野における情報処理の概説
http://www.nips.ac.jp/scinfo/kaisetsu.htm

Face Features

顔を構成する部分（目、口など）の間の距離の組み合わせの処理が、inferotemporal cortex（下側頭回）でおこなわれているという神経生理学的根拠が以下に紹介されている。いわゆるFeature Configural Model の根拠となる。


References
Yamane, S., Kaji, S., & Kawano, K. (1988). What facial features activate face neurons in the inferotemporal cortex of the monkey? Experimental Brain Research, 73, 209-214.
http://www.springerlink.com/content/j485w58234665q7v/

Rで多変量分散分析

manova()
を利用し、aovと同様に以下で結果をとりだす。
---
factor をX
従属変数をY <- cbind(y1,y2,y3) などとして結合し、
---
fit <- manova(Y ~ X)
summary.aov(fit) # univariate ANOVA tables
summary(fit, test="Wilks") # ANOVA table of Wilks' lambda
summary(fit) # same F statistics as single-df terms

Wilks のlambdaについては、以下などを参照。

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Wilks/wilks2.html

ただ、心理学では複数の従属変数をまとめて評価するよりも、それらの関係や比較が問題となることが多いように思われる。

評定尺度の尺度値をもとめなおす

　評定尺度によって刺激対象の心理値をもとめようとする場合、もとの尺度値は単にラベル（順序尺度）にすぎないと考えて、反応の正規分布を仮定して再度その尺度値（間隔尺度）をもとめなおす（method of successive intervals:系列間隔法; 増山,1993）ことができる(Edwards & Thurstone, 1952)。これによって、系列の間隔、たとえば５段階尺度ならば１と２、２と３、３と４、４と５の間隔の尺度値と、対象の尺度値が同時に得られる。一対比較と似ているが、尺度も（再）尺度化できる点が有効。
　簡便な方法や等分散を仮定しない場合は、以下参照。

References
Edwards, A. L., & Thurstone, L. L. (1952). An internal consistency check for scale value determined by the method of successive intervals. Psychometrica, 17, 169-180.
Edwards, A. L., & Gonzalez, R. (1993). Simplified Successive Intervals Scaling. Applied Psychological Measurement, Vol. 17, No. 1, 21-27.
http://apm.sagepub.com/cgi/content/abstract/17/1/21 Full Text あり
増山英太郎　(1993). 心理学的尺度構成法　大山・今井・和気（編）　新編　感覚・知覚心理学ハンドブック. 誠信書房. 52-55.
Sjöberg, L. (2008). SUCCESSIVE INTERVALS SCALING WITH UNEQUAL VARIANCES AND COVARIANCES. Scandinavian Journal of Psychology. Volume 5 Issue 1, Pages 53 - 58
http://www3.interscience.wiley.com/journal/120163655/abstract