小样本设计内生性控制与混合效应模型比较的神经生物学应用数据集

数据集概述

本数据集基于小样本神经生物学试点研究，包含经预处理的被试数据及分析代码。研究通过交叉验证与聚类稳健方差估计方法优化线性混合效应模型，以控制小样本聚类设计中的内生性误差，核心围绕神经调节干预对运动学习任务表现的影响分析。

文件详解

• 数据文件:
• SRTT_Overall_ChangeR_Alt.xlsx: Excel格式文件，包含被试在序列反应时任务（SRTT）中的表现数据，涉及不同药物条件下干预前后的反应时变化等核心指标。
• 代码文件:
• Official_R_Script.R: R语言脚本文件，提供数据预处理、混合效应模型构建、交叉验证及聚类稳健方差估计的完整分析流程，支持研究结果的复现。

数据来源

Butler Psychiatric Hospital（布朗大学精神病学系Joshua Brown博士主持）

适用场景

• 神经生物学研究: 分析神经调节干预与药物对运动学习的影响机制
• 统计方法学应用: 验证小样本聚类设计中内生性控制方法的有效性
• 混合效应模型优化: 探索交叉验证与稳健方差估计在模型比较中的实践价值
• 临床神经科学分析: 研究药物与神经刺激联合干预的行为学效应