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發(fā)布時間：2020-02-19 09:14　　點擊：

第13章

Smoothing Tracks

（平滑處理跟蹤）

13.1 跟蹤平滑處理介紹 402

什么是跟蹤平滑處理，以及何時使用跟蹤平滑處理。

13.2 Lowess平滑處理方法 403

為了根據(jù)多項式函數(shù)使用新坐標取代原有X和Y坐標。

13.3 “最小移動距離”方法 405

為了篩選從一個樣本到下一個樣本之間的細小動作。

13.1 跟蹤平滑處理介紹

在任何跟蹤系統(tǒng)中，三個干擾源可能會影響因變量值（例如：移動距離或速度）：

 系統(tǒng)干擾 - 跟蹤系統(tǒng)干擾輸出即指：當跟蹤不移動的物體時，該物體位置在兩個或多個位置之間的不規(guī)則擺動。在這種情形下，跟蹤可能顯示對應實際距離（例如：1 cm）的該物體連續(xù)移動，而實際上該動物保持靜止不動。作為結果，該數(shù)據(jù)顯示該固定物體已移動相當一段距離。

 跟蹤干擾所產(chǎn)生的異常值 - 跟蹤系統(tǒng)偶爾生成顯著影響一個因變量（例如：速度）的異常值。

 動物細小運動（“身體擺動”） - 當使用高采樣率跟蹤移動中的動物時，同樣跟蹤該動物身體擺動所產(chǎn)生的側向移動。這會導致過高估計總移動距離。

EthoVision XT 10提供兩種跟蹤平滑處理方法：

 平滑處理（Lowess） - 當您需要消除可能影響因變量（例如：總移動距離）的細小移動時（例如：運動期間身體擺動），您必須使用“平滑處理”。在另一方面，當利用一種藥物治療（如安非他命）一只動物時，您尤其關注動物細小及不穩(wěn)定移動，在這種情形下，不得使用“平滑處理”。

 最小移動距離 - 當動物靜止不動時，但體位點因系統(tǒng)干擾或呼吸仍然有細微移動，在這種情形下，應使用“最小移動距離”。

請注意：這兩種跟蹤平滑處理方法均會影響采集后的跟蹤。在某些情形下，您可能希望在采集期間平滑處理跟蹤。如果您使用“試驗與硬件控制”，這種情形可能尤為明顯。例如：如果在一個區(qū)域中檢測到動物的中心點，您希望料丸分配器下放一顆料丸。如果檢測到的中心點因干擾而正快速移動，每當中心點跨越區(qū)域邊界時，可能會導致下放大量連貫的料丸。跟蹤平滑處理并不能解決此問題。相反，使用“檢測設置”中的選項Track noise reduction（跟蹤干擾降低），以在數(shù)據(jù)采集期間平滑處理跟蹤（參閱第223頁）。

在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，您可以在Track Smoothing Profiles（跟蹤平滑配置文件）選項下找到這些方法（也可以從Acquisition菜單中獲�。�

13.2 Lowess平滑處理方法

Lowess（局部加權散點圖平滑）方法擬合一條曲線到數(shù)據(jù)集，并使用修改如下的最小二乘回歸：

 Lowess方法使用一個運動時間窗口（或半尺寸窗口），其中包含樣本點子集。

 Lowess方法使用一個2級（非線性）多項式擬合。該擬合應用到中心點。如果您使用中心點、鼻尖點和尾基點檢測，該擬合也應用到中心點與鼻尖點以及中心點與尾基點之間的角度（請參閱下面注釋）。

 Lowess方法給予加權：相對于距離待擬合點較遠的樣本點，距離待擬合點最近的樣本點對擬合影響更大。

Lowess方法已成功地應用到從EthoVision中獲取的跟蹤數(shù)據(jù)。

程序

為了應用Lowess平滑處理技術到采集的跟蹤數(shù)據(jù)：

1. 打開一個Track Smoothing Profile（跟蹤平滑配置文件）（另請參閱第663頁上的“管理設置和配置文件”）。

2. 選擇Smoothing（Lowess）復選框，然后點擊Edit（編輯）按鈕。

3. 改變“半窗口尺寸”列表中采樣點數(shù)量。

- 默認值為10（推薦值）。選擇一個更大的半窗口尺寸，將會導致更平滑路徑。選擇更小的半窗口尺寸，將會導致更類似于原始路徑的路徑。當使用較低采樣率時，您應使用更大的半窗口尺寸，以獲得與使用更高采樣率下相同平滑效果。

注釋

 如需了解Lowess方法相關更多信息，請登錄網(wǎng)站http://en.wikipedia.org/wiki/Lowess。如需查閱EthoVision XT平滑處理相關“白皮書”，請登錄網(wǎng)站www.noldus.com上的下載頁。

 如需了解EthoVision跟蹤數(shù)據(jù)用Lowess方法的更多信息，請參閱Drai和Golani等人的SEE（2001年）：嚙齒類動物探索行為可視化和分析用工具，Neurosci）。Neurosci& Biobehav. Rev. 25（5）：409-426和Kafkafi等人（2005年），老鼠行為中基因型環(huán)境互作：一種問題解決方式，Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102(12):4619-4624。

 在數(shù)據(jù)采集之后，但在“最小移動距離”方法之前應用“平滑處理”。

 “平滑處理”應用到中心點，隨后應用到中心點與鼻尖點之間的角度（如果您同時跟蹤鼻尖點和尾基點）。

 “平滑處理”應用不會改變采集的數(shù)據(jù)。

 當一個樣本丟失時，首先使用普通規(guī)則進行插值（請參閱第12章），然后根據(jù)Lowess重新計算其X-Y坐標。

 當您已編輯數(shù)據(jù)時，應用“平滑處理”到已編輯的數(shù)據(jù)。

 當您已應用“平滑處理”時，經(jīng)過平滑處理的數(shù)據(jù)用于分析和導出。

 分配到隱藏區(qū)的樣本同樣需要進行平滑處理。出于該原因，在使用Lowess方法進行平滑處理之后，隱藏區(qū)中的部分樣本向外“移動”，從而產(chǎn)生圖13.1中所示的效應。累加這些樣本，獲得結果中的總移動距離（圖13.1中相鄰點之間的部分）。多少樣本移動取決于原始跟蹤跟蹤。

圖13.1 - Lowess平滑處理對樣本（最初分配到隱藏區(qū)）位置影響的一個示例。箭頭代表移動方向（即動物已進入隱藏區(qū)）。在平滑處理之后，分配到隱藏區(qū)中心的部分樣本朝著區(qū)域以外的鄰近樣本移動。當動物離開隱藏區(qū)時，可以看到相似效果。

致謝

我們非常感謝能與Ilan Golani教授、Yoav Benjamini教授及其同事（特拉維夫大學）進行持續(xù)合作。他們對于動物移動詳細分析的探索性工作已成為EthoVision開發(fā)人員以及其世界各地眾多使用者的靈感源泉。

13.3 “最小移動距離”方法

當使用Minimal Distance Moved（最小移動距離）方法時，當受試者移動從一個樣本到另一樣本的最小距離時，您可以拾取數(shù)據(jù)。例如：當目前樣本與以前樣本之間的移動距離超過（或等于）“最小移動距離”閥值時，目前樣本可用于分析。如果目前樣本與以前樣本之間的移動距離未超過該閥值，以前樣本可用于分析。

與EthoVision XT 7中所使用的Minimal Distance Moved（最小移動距離）方法相比，在EthoVision XT 10中，無任何樣本排除在分析之外。

“最小移動距離”僅應用到中心點。

在某些情形下，當使用“最小移動距離”篩選器時，可能會影響除“移動距離”和“速度”之外的因變量。為了應用“最小移動距離”到一些因變量中（而并非其他因變量），請創(chuàng)建兩個Track Smoothing（跟蹤平滑）配置文件：一個文件包含選定的“最小移動距離”，另一個文件未包含選定的“最小移動距離”。運行分析兩次，首先使用第一個Track Smoothing（跟蹤平滑）配置文件，然后使用另一個配置文件。

程序

1. 打開一個Track Smoothing Profile（跟蹤平滑配置文件）（另請參閱第663頁上的“管理設置和配置文件”）。

2. 選擇Minimal Distance Moved（最小移動距離）復選框，然后點擊Edit（編輯）按鈕。

3. 在Select（選擇）選項下，輸入“最小移動距離”閾值（厘米）。

4. 接下來，選擇兩個選項之一：

- Direct（A > MDM） - 為了根據(jù)樣本之間的最短距離（直線距離）選擇樣本。當動物靜止不動時，選擇Direct（直接）選項，以排除諸如呼吸類運動。

- Along the path（B + C + D > MDM） - 為了根據(jù)樣本之間的實際路徑選擇樣本。當需要根據(jù)沿著路徑已移動的距離篩選樣本時，應選擇Along the path（沿路徑）選項。

示例請參閱圖13.2。

5. 點擊“OK（確認）”。

Direct（直接）與Along the path（沿路徑）“最小移動距離”選項

 Direct（圖13.2中左手側） - 程序計算一個樣本與下一個樣本（A-B）之間的最短距離。如果該距離比閥值距離短，樣本B設為樣本A，然后程序計算到第二個下一個樣本（A-C）的距離，直至找到路段（A-D）比閥值距離更長。在該示例中，樣本B和C均設為樣本A，然后，該規(guī)程從樣本D開始重復至跟蹤結束。

圖13.2 – “最小移動距離”方法用兩個選項之間的差異：Direct（左）和Along the path（右）。項部：A、B，...E為受試者沿跟蹤的中心點。頂部處水平條（MDM）表示該規(guī)程中設定的閾值距離。整個路段表示原始（未篩選）移動距離。虛線段為計算距離，用于找到帶有比閥值更大距離的樣本。

在這兩種情形下，均選擇5個樣本進行分析，然而，其坐標不同。一些樣本移動到前一個樣本，并且其自身的移動距離值為零。在Direct（直接）的情形下，樣本B和C設為與A重疊，E設為D。在Along the path（沿路徑項）的情形下，樣本B設為A，D設為C。產(chǎn)生的總移動距離為連接到陰影正方形的直線。另請參閱文本。

 Along the path（圖13.2中右側） - 程序計算樣本與下一個樣本（A-B）之間的距離。如果該距離小于距離閾值，則樣本B設為樣本A，然后，程序計算第二個下一樣本（A-B + B-C等）的累積距離。

在該示例中，樣本B設為樣本A，樣本D設為樣本C，該規(guī)程從樣本C開始重復至跟蹤結束。

如上圖中所示的“移動距離”情形，因變量計算會受到“最小移動距離”選項選擇影響。

第14章

“數(shù)據(jù)分析”介紹

14.1 數(shù)據(jù)分析概述 410

列出數(shù)據(jù)編制和輸出計算用功能，并解釋重要概念。

14.2 分析顧問 413

一個按鍵，用于通過組合數(shù)據(jù)選擇和正確因變量而獲得結果。

14.3 Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕 422

使用一般規(guī)程以選擇數(shù)據(jù)。

14.4 一個簡單分析：結果/區(qū)域 430

如何通過點擊數(shù)次鼠標以獲得基本結果。

14.1 數(shù)據(jù)分析概述

分析功能

對于數(shù)據(jù)編制：

 Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件） – 用于選擇需要進行分析的數(shù)據(jù)點。您可以篩選跟蹤，創(chuàng)建組，并選擇特定時間段或跟蹤片段等。

 Analysis Profiles（分析配置文件） – 用于選擇行為端點，例如：速度、移動的距離、時間、區(qū)域內耗時等。

對于分析結果：

 Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表） – 用于獲得一個表格（包含各試驗中因變量的摘要統(tǒng)計數(shù)據(jù)）以及各組試驗中的摘要統(tǒng)計數(shù)據(jù)和圖表。

 Track Visualization（跟蹤可視化） – 用于可視化跟蹤數(shù)據(jù)，繪制在一個靜態(tài)背景視頻圖像上。

 Heatmap Visualization（熱點圖可視化） - 用于可視化動物大部分時間所處在的位置。

 Integrated Visualization（集成可視化） - 用于可視化跟蹤以及視頻，并依照時間繪制因變量。

 Export(Raw Data and Statistics)（Export（原始數(shù)據(jù)和統(tǒng)計）） - 用于導出原始數(shù)據(jù)、因變量以及其摘要統(tǒng)計。

因變量和統(tǒng)計數(shù)據(jù)

因變量

在EthoVision XT中，一個因變量即用于量化受試者行為或標記試驗中所發(fā)生事件的一個變量。

 示例1 - 為了量化自主活動，請選擇“移動距離”或“速度”作為因變量。

 示例2 - 為了量化空間方位的行為，請選擇“移動方向”作為一個因變量。

 示例3 – 為了計算一個食物粒丸分配器所分配的食物粒丸數(shù)量，請選擇“硬件連續(xù)變量”作為一個因變量。

為跟蹤數(shù)據(jù)的各樣本計算因變量。下表顯示為若干樣本計算得出的移動距離。X和Y為受試者身體中心的坐標。采樣率 = 12.5個樣本/秒。

時間 X Y 移動距離

0 -8.7393 -26.1678 –

0.08 -6.8267 -26.9699 2.0740

0.16 -4.7220 -27.0748 2.1074

0.24 -3.2380 -26.6227 1.5513

有些因變量具有離散值。例如：“區(qū)內”或Mobility（機動性）。下表顯示為若干樣本計算得出的“區(qū)內”變量。In zone（區(qū)域內） = 1，Not in zone（區(qū)外） = 0。受試者的中心點進1區(qū)持續(xù)0.16 s。

時間 X Y 區(qū)內（1區(qū)）

0 -8.7393 -26.1678 0

0.08 -6.8267 -26.9699 0

0.16 -4.7220 -27.0748 1

0.24 -3.2380 -26.6227 1

您可以依照時間繪制任何因變量值（請參閱第521頁）。如需了解因變量詳細說明，請參閱第571頁。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)

在EthoVision XT中，統(tǒng)計數(shù)據(jù)為一個因變量的每個樣本值的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

 示例1 - 為了量化自主活動，為因變量“移動距離”選擇“總統(tǒng)計”選項。為因變量“速度”選項“平均統(tǒng)計”選項。

總移動距離為每個距離樣本值的總和。在上表的示例中，總移動距離為5.73 cm。

 示例2 - 為了量化空間方位的行為，為因變量“移動方向”選擇“平均和標準偏差統(tǒng)計”選項。

在EthoVision XT中，各因變量均具有其自己的一套可用統(tǒng)計。

 Trial Statistics（試驗統(tǒng)計） – 計算得出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)/試驗。

示例 – 如果您為因變量“移動距離”選擇“總計”作為一個“試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)”，當您的實驗包含一個活動場內一只動物的100次試驗時，您會得到100個“總移動距離”值。

 Group Statistics（組統(tǒng)計） - “試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)”的摘要統(tǒng)計，利用數(shù)據(jù)配置文件中選定的所有試驗計算得出。當您定義試驗組（或跟蹤組，請參閱第440頁）時，該選項有用。

示例 – 您已定義兩組跟蹤（已治療組和含鹽分組），并且您需要計算每組中“移動距離”和其他變量的平均與標準偏差。

如需了解完整統(tǒng)計列表，請參閱第540頁。

通常情形下，分析結果取決于幾個因素：

 采集期間是否應用“干擾降低處理”；

 是否對跟蹤進行平滑處理，以及如何進行平滑處理；

 在目前“數(shù)據(jù)配置文件”中，選擇哪些跟蹤點和數(shù)據(jù)點。

 在目前“分析配置文件”中，選擇哪些因變量和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

14.2 分析顧問

您需要做什么？

簡單計算

（例如：總移動距離） - 參閱下文。

時間相關分析 – 第419頁

區(qū)域訪問 – 第414頁。序列分析 – 第419頁利用區(qū)域進行其他分析 - 第415頁跟蹤組分析 – 第421頁

注釋 - 在接下來的章節(jié)中，“分析配置文件”和“數(shù)據(jù)配置文件”表示您可以打開現(xiàn)有的配置文件，也可以創(chuàng)建一個新的配置文件。

簡單計算（例如總移動的距離）

1. 可選 – 平滑處理跟蹤，以獲得更實際的距離測量（第13章）。

2. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，點擊一個“分析配置文件”，然后點擊因變量（例如：移動距離）旁邊的按鈕。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇需要計算的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（例如：“總計”）。

3. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后點擊Calculate（計算）。

區(qū)域訪問

進入特定區(qū)域的次數(shù)和停留時間

1. 在“分析配置文件”中，在Location（位置）選項卡下，點擊In zone（區(qū)域內）旁邊的按鈕。指定感興趣的區(qū)域。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇選項Frequency（適用于進入?yún)^(qū)域）和Cumulative Duration（適用于停留時間）。

2. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表

1. 在上面第1步中，指定感興趣的區(qū)域，并且確保選中選項When in any of the selected zones。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇Frequency（頻率）和Cumulative Duration（累積持續(xù)時間）。

2. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

作為一個可選項，在“活動場設置”中，從選定區(qū)域中設定一個累積區(qū)域（參閱第133頁），并計算該區(qū)域中的頻率和累積持續(xù)時間。

進入一個區(qū)域交匯點的次數(shù)和停留時間

當兩個區(qū)域定義在不同層中時，可以分析其交叉點。在該示例中，“西北”象限和環(huán)狀“迷宮邊界”的交叉點。

1. 在“分析配置文件”中，在Location（位置）選項卡下，點擊In zone（區(qū)域內）旁邊的按鈕。指定感興趣的區(qū)域，并確保選定選項When in all selected zones。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇Frequency（頻率）和Cumulative Duration（累積持續(xù)時間）。

2. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

如需了解如何在層（組）中組織區(qū)域的相關信息，請參閱第129頁和圖6.5中示例。

使用區(qū)域進行其他分析

特定區(qū)域用路徑長度和速度

在這種情形下，您為跟蹤片斷計算因變量。首先，您利用一個“數(shù)據(jù)配置文件”指導跟蹤片段“區(qū)內時”，然后選擇一個“分析配置文件”內的因變量。

1. 在“數(shù)據(jù)配置文件”中，在Result（結果）對話框內，點擊Settings（設置）按鈕，然后選擇選項Results per zone（結果/區(qū)域）。指定感興趣的區(qū)域

詳細信息請參閱第430頁。

2. 在“分析配置文件”中，點擊您需要的因變量（例如：移動距離或速度）旁邊按鈕。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇統(tǒng)計選項（例如：為移動距離選擇“總計”選項，為速度選擇“平均”選項）。

3. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

區(qū)域組合用路徑長度和速度

1. 在“數(shù)據(jù)配置文件”中，在Components（組件）面板內，點擊Nesting-In zone旁邊的按鈕。指定感興趣的區(qū)域，并選擇需要的選項：

- When in any of selected zones（處于任何選定區(qū)域內時）選項用于分析動物處于一個或另一個區(qū)域內的時候。

- When in all selected zones（處于所有選定區(qū)域內時）選項用于分析動物同時處于所有區(qū)域內的時候。假定區(qū)域至少部分重疊：例如，一個水迷宮中的象限和邊界區(qū)。如果區(qū)域未重疊，無法選擇數(shù)據(jù)，因為受試者體位點無法同時處于兩個非重疊區(qū)內。

詳細信息請參閱第450頁。

2. 在“分析配置文件”，點擊因變量（如速度）旁邊的按鈕，然后點擊Add（添加）。

3. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

進入一個區(qū)域之前的移動距離或時間

例如：在一次Barnes迷宮或水迷宮試驗中。您需要計算動物進入一個區(qū)域之前的總旅行距離。在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中，選擇首次區(qū)域訪問之前的跟蹤片斷，并在“分析配置文件”中指定因變量“移動距離”。

對于旅行距離：

1. 在“數(shù)據(jù)配置文件”中，在Components（組件）面板內，點擊Nesting-In zone旁邊的按鈕。指定第一次訪問的區(qū)域，并選定選項Interval before zone visit。

2. 在“分析配置文件”中，點擊“移動距離”旁邊的按鈕。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇Total（總計），然后點擊Add（添加）。

3. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

對于時間：

如果您希望知道動物進入?yún)^(qū)域之前的時間，您并不需要一個“數(shù)據(jù)配置文件”。

1. 在“分析配置文件”中，點擊In zone（區(qū)域內）旁邊的按鈕。選擇該區(qū)域，并在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中選擇選項Latency to first，然后點擊Add（添加）。

2. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

動物最先訪問哪個區(qū)？

例如：在一次雙選擇試驗中，在T形迷宮、葉餅或Y形迷宮內等。

1. 在“分析配置文件”中，指定因變量In zone（區(qū)域內）。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇選項Latency to first，然后點擊Add（添加）。

2. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

3. 在Export（導出）選項卡下，點擊Statistics（統(tǒng)計）。在導出的文件中，檢查具有較低延遲值的區(qū)域。

出現(xiàn)行為的地方

在此，術語“行為”表示一種狀態(tài)，諸如移動、機動、活動、軀體伸展、獲得手動評定的行為或者自動檢測到的行為。

 定量 - 如果您對定量結果有興趣（例如：各區(qū)域內出現(xiàn)次數(shù)）。在“數(shù)據(jù)配置文件”中指定區(qū)域，并在“分析配置文件”中選擇該行為。

a 在“數(shù)據(jù)配置文件”中，在Result（結果）對話框內，點擊Settings（設置）按鈕，然后選擇選項Results per zone（結果/區(qū)域）。選擇感興趣的區(qū)域。

b 在“分析配置文件”中，選擇感興趣的區(qū)域。在Trial Statistics tab（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇Frequency（頻率），然后點擊Add（添加）。

c 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

 定性 - 如果您對可視化感興趣。在一個“數(shù)據(jù)配置文件”中，選擇行為和感興趣的區(qū)域，然后創(chuàng)建區(qū)域訪問頻率的熱點圖。

a 在“數(shù)據(jù)配置文件”中，在Components（組件）面板內的Nesting選項卡下，點擊需要可視化的行為旁邊按鈕。

可選 - 如果您對特定區(qū)域感興趣，在Result（結果）對話框中，點擊Settings（設置）按鈕，然后選擇選項Results per zone（結果/區(qū)域）。指定感興趣的區(qū)域

b 點擊Heatmap Visualization，然后點擊Plot Heatmaps。

時間相關分析

按照若干定期的1 h間隔分割跟蹤，然后計算這些時間隔間內的因變量（例如：旅行距離）。

在“數(shù)據(jù)配置文件”中指定跟蹤片段，并在“分析配置文件”中選擇因變量“移動距離”。

1. 在Data profile（數(shù)據(jù)配置文件）中，在Result（結果）對話框內，點擊Settings（設置）按鈕，然后選擇選項Results per time bin（結果/時間倉）。指定單一時間間隔長度。

2. 在“分析配置文件”中，指定因變量。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇統(tǒng)計選項（例如：為“移動距離”選擇選項“Total”），然后點擊Add（添加）。

3. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

事件轉換和序列的分析

兩個區(qū)域之間的轉換

例如：受試者從A進入B的次數(shù)是多少？

1. 在“分析配置文件”中，選擇因變量Zone transition（區(qū)域轉換）。指定“從A到B”，并選擇您是否希望計算直接轉換或允許中間區(qū)域的訪問。在Trial Statistics tab（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇統(tǒng)計選項Total number（總數(shù)），然后點擊Add。

2. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。

三個或更多區(qū)域之間的轉換

例如：受試者從A到B再到C的次數(shù)是多少？或者，在放射狀迷宮試驗中，在沒有任何重訪的情形下，有多少次八臂訪問？

為了執(zhí)行該計算，您需要擁有“序列分析工具包”（位于EthoVision XT的安裝DVD上）。

1. 在Analysis profile（分析配置文件）中，指定因變量In zone（區(qū)域內）。選擇涉及轉換的區(qū)域。

2. 點擊Export（導出），然后選擇選項Raw Data（原始數(shù)據(jù)）。選擇一個文本格式作為文件類型（File type），然后點擊Export（導出）。

3. 在Sequence Analysis Toolkit.xlsx中，加載導出的文件。詳細規(guī)程請參閱“序列分析工具包手冊”。

行為狀態(tài)之間的轉換

“序列分析工具包”也可以用于搜索行為狀態(tài)復雜序列，諸如移動、機動、區(qū)域內、試驗控制狀態(tài)和事件、手動評定行為和自動識別的行為。

例如：在一項梳洗研究（試驗期間獲得手動評定）中，希望計算完整序列（從“無梳洗”通過中間狀態(tài)到“身體舔噬”）已出現(xiàn)多少次以及該序列時長。

1. 在“分析配置文件”中，選擇因變量，并選擇該序列中涉及的狀態(tài)。

2. 點擊Export（導出），然后選擇選項Raw Data（原始數(shù)據(jù)）。選擇一個文本格式作為文件類型（File type），然后點擊Export（導出）。

3. 在Sequence Analysis Toolkit.xlsx中，加載導出的文件。詳細規(guī)程請參閱“序列分析工具包手冊”。

跟蹤組分析

為兩組受試者（已治療組和對照組）計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)（均值+標準偏差）

在此，假定該“已治療組”和“對照組”為一個自變量值。

在“數(shù)據(jù)配置文件”中，選擇兩組跟蹤，并在一個“分析配置文件”中選擇因變量“移動距離”。

1. 在“數(shù)據(jù)配置文件”中，根據(jù)因變量“治療水平”創(chuàng)建兩組跟蹤。

如需了解創(chuàng)建組的更多信息，請參閱第440頁。

2. 在“分析配置文件”中，指定因變量。在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計）選項卡中，選擇統(tǒng)計選項（例如：為“移動距離”選擇選項Total）。在Group Statistics（組統(tǒng)計）選項卡中，選擇“摘要統(tǒng)計”選項（例如：如果您希望具有各試驗值的平均值，選擇選項Group mean（組平均值））。接下來，點擊Add（添加）。

3. 點擊選項Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后Calculate（計算）。點擊Group Statistics and Charts（組統(tǒng)計和圖表）選項卡，以查看組統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

14.3 Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕

為了選擇您的數(shù)據(jù)，首先必須創(chuàng)建一個Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）。一個“數(shù)據(jù)配置文件”為一個設置集，用于指定如何選擇您的數(shù)據(jù)。

1. 請執(zhí)行下面操作之一：

- 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在分析配置文件夾內，右擊Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件），選擇New（新建），輸入一個名稱，然后按下Enter（回車鍵）。

- 從Analysis（分析）菜單中選擇Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件），選擇New（新建），輸入一個名稱，并點擊OK。

2. Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕打開（圖14.1）。其包含兩個主要部分：

 Components（組件）面板，其中列出若干變量和選擇標準，各自配帶一個按鈕。

 Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口，其中顯示“數(shù)據(jù)配置文件”中目前有效內容。該窗口包括一系列由箭頭相連的對話框。

注釋

 您可以根據(jù)需求數(shù)量創(chuàng)建Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件），其中包含數(shù)據(jù)選擇用不同標準。

 您也可以打開一個現(xiàn)有Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）：在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口中，點擊Open（打開），然后從列表中選擇“數(shù)據(jù)配置文件”（如需了解“數(shù)據(jù)配置文件”管理相關更多信息，請參閱第663頁）。

 數(shù)據(jù)選擇可選。如果您沒有選擇數(shù)據(jù)，將使用默認數(shù)據(jù)選擇配置，其中包含試驗中所有數(shù)據(jù)。

Components（組件）面板

Components（組件）面板列出下面內容：

 System independent variables（系統(tǒng)自變量） - 用于根據(jù)系統(tǒng)變量值篩選跟蹤。參見第434頁。

 User-defined independent variables（用戶自定義的自變量） – 用于根據(jù)試驗中已定義的變量值篩選跟蹤。參見第435頁。

 External data（外部數(shù)據(jù)）選項（僅外部數(shù)據(jù)導入到試驗中時可用） - 用于根據(jù)與其相關的生理數(shù)據(jù)文件篩選跟蹤。參見第435頁。

 Nesting（嵌套） – 用于選擇與時間間隔或受試者狀態(tài)對應的該受試者跟蹤片斷。參見第444頁。

圖14.1 - Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕，包含Components面板（左）和Data Profiles窗口（右）。

 Nesting over Subjects（僅在同一活動場內同時跟蹤兩只或更多只動物時有效） - 用于選擇與時間間隔或另一個受試者或受試者組合狀態(tài)相對應的各受試者的跟蹤片斷。參見第474頁。

 Common elements（共用要素） - 包含Result（結果）按鈕，用于在相同“數(shù)據(jù)配置文件”中創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)選擇。參見第487頁。

注釋

 自變量列表包含所有系統(tǒng)和用戶自定義變量，無論是否顯示在“試驗列表”中。

 如果您看不到Components（組件）面板，請點擊組件工具欄上的“Show/Hide（顯示/隱藏）”（顯示/隱藏）按鈕，并選擇Components（組件）。

如何使用Components（組件）面板

為了選擇數(shù)據(jù)，執(zhí)行下面操作之一：

 雙擊數(shù)據(jù)選擇標準。

 點擊旁邊按鈕。

 從Components（組件）面板中拖動名稱到Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口。

一個新選擇對話框出現(xiàn)在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口左上角內。將新選擇對話框插入序列中（參閱下文）。

“數(shù)據(jù)配置文件”窗口

默認數(shù)據(jù)配置文件

當創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)配置文件時（請參閱第663頁），Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口包含兩個選擇框（參閱圖14.2）：

 Start（開始）對話框（左），其包含試驗中目前存儲的所有跟蹤，和

 Result 1（結果1）對話框（右），其包含用于分析的數(shù)據(jù)。上面兩個對話框通過一個箭頭相連。這意味著Start（開始）對話框中所有數(shù)據(jù)均用于分析。

上述為基本選擇序列�，F(xiàn)在，添加選擇對話框以改善您的選擇。

圖14.2 - Start對話框（左）和Result 1對話框（右）。在該示例中，Start對話框包含5個跟蹤。

創(chuàng)建您的選擇

默認情形下，選中所有試驗數(shù)據(jù)。為了改善您的選擇：

1. 在Components（組件）面板中，點擊需要使用的變量旁邊的按鈕（參閱圖14.3中1）。

圖14.3 - 選擇數(shù)據(jù)時必須遵循的基本步驟示意圖。解釋請參閱文本。

2. 一個新的對話框出現(xiàn)在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口左上角內，并且一個新的窗口出現(xiàn)在頂部上，列出選定變量的所有可能值或特征（參閱圖14.3中2）。例如，您需要選擇用于分析的治療水平。選擇指定選擇的數(shù)值，然后點擊OK。

3. 拖動連接箭頭（連接兩個現(xiàn)有對話框）上方對話框（參閱圖14.3 3）。當箭頭變成白色時，松開鼠標按鈕。

創(chuàng)建復雜選擇

通過插入兩個或更多選擇框在序列中，您可以定義復雜數(shù)據(jù)選擇。

示例1 – 您希望為接收0.01 mg/l藥物的受試者分析數(shù)據(jù)（其中，0.01為用戶自定義變量“劑量”的一個值），并在治療之后試驗3天（其中，3為變量“治療后天數(shù)”的一個值）。

解決方案 - 插入兩個Filter（篩選）對話框：一個對話框用于變量“劑量”，另一個對話框用于變量“治療后天數(shù)”。在各對話框中，選擇適當值。

示例2 – 當“ID號”為A21088、A21089和A21093的受試者進入十字迷宮的封閉臂中時（但封閉臂已定義為區(qū)域），您希望為這些受試者分析數(shù)據(jù)。

解決方案 - 將兩個對話框：一個Nest（嵌套）對話框用于“區(qū)內”標準，一個Filter（篩選）對話框用于變量“ID號”。

放置Filter（篩選）對話框的次序非常重要，請參閱第486頁上的注釋。

相同“數(shù)據(jù)配置文件”中創(chuàng)建不同選擇

通過點擊Result（結果）旁邊的按鈕（Components面板中最后一個按鈕），您會得到一個新的Result（結果）對話框。

額外Result（結果）對話框允許您在同一數(shù)據(jù)配置文件中創(chuàng)建不同的數(shù)據(jù)選擇。這樣，您可以創(chuàng)建組（參閱第440頁中的示例），并檢查不同數(shù)據(jù)選擇對結果的影響。詳細信息請參閱第487頁。

Grid（網(wǎng)格）

數(shù)據(jù)選擇框自動對齊到網(wǎng)格。您可以通過下面動作進行切換：點擊組件工具欄上的“Show/Hide（顯示/隱藏）”（顯示/隱藏）按鈕，并選擇/取消選擇兩個“Grid”選項（Snap to Grid和Show Grid）。

Zoom（縮放）

Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口中組件工具欄顯示三個縮放圖標：

 Zoom in （放大） – 您可以放大視圖，直至該窗口中所有數(shù)據(jù)選擇框顯示適當。

 Zoom out （縮�。� .

 Fit all （包含全部） - 點擊該按鈕，納入所有數(shù)據(jù)選擇框該窗口中。

Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口呈“動態(tài)”顯示：這意味著，當您向右移動數(shù)據(jù)選擇框時，該窗口會變大。在這種情形下，在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口中，您可以利用底部滾動條按照“從左至右”方式進行導航。使用組件工具欄中Zoom to fit按鈕，以使所有數(shù)據(jù)選擇框均可見。

使用選擇框進行工作

本節(jié)包含使用選擇框進行基本操作的說明。如需了解實際選擇規(guī)程，請參閱第424頁。

移動一個選擇框

1. 點擊選擇框中空白處。鼠標光標變?yōu)樗南蚣^。

2. 拖動該對話框到您需要的位置。

插入一個選擇框在數(shù)據(jù)選擇順序中

1. 拖動兩個對話框之間的選擇框，直到連接箭頭變?yōu)榘咨?/div>

2. 釋放鼠標按鍵。插入新對話框。

移動一組選擇框

1. 在您需要刪除的對話框周圍畫一個框，或者按住Ctrl鍵，同時點擊您需要選中的對話框。

作為結果，所選擇的對話框邊緣變暗。

2. 將鼠標懸停在所選對話框之一的邊緣或顏色區(qū)。鼠標光標變?yōu)樗南蚣^。

3. 將該組對話框拖動到您需要的位置。

連接兩個選擇框

1. 將鼠標指向第一個對話框的中心，按住鼠標左鍵并拖向另一個對話框的中心。

2. 當指針到達其他對話框的中心時，釋放鼠標左鍵。兩個對話框獲得連接。

您不能連接Result（結果）對話框到其他任何對話框，并且不能連接任何對話框到Start（開始）對話框。

在一個選擇框中，更改選擇標準。

如果您已插入一個選擇框，并且希望調整設置以限制/擴大選擇，請遵循下面操指示。例如：您開始已選擇藥物劑量（0.01和0.05），并且希望取消0.05。

1. 放置指定需要變更的標準用選擇框。

2. 點擊Settings（設置）按鈕。

3. 在出現(xiàn)的窗口中，選擇合適值。

刪除一個選擇框

1. 點擊選擇框標題，致使鼠標指針變?yōu)樗南蚣^。

2. 按下Delete（刪除）按鈕。

刪除一組選擇框

1. 在您需要刪除的對話框周圍畫一個框，或者按住Ctrl鍵，同時點擊您需要選中的對話框。

2. 按下Delete（刪除）按鈕。

您無法刪除Start（開始）對話框。僅下面情形下可刪除一個Result（結果）對話框：已插入另一個Result（結果）對話框在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口中。

如果您在序列中刪除一個對話框，連接相鄰對話框的箭頭將會丟失。因此，您必須重新連接相鄰對話框（參閱上文）。

刪除一個連接箭頭

1. 點擊需要刪除的連接箭頭。箭頭變成粗體，表明該箭頭已選中。

2. 按下Delete（刪除）按鈕。刪除箭頭。

創(chuàng)建一個新的Result（結果）對話框

當您希望同時顯示獨立數(shù)據(jù)選擇標準中的分析結果時，請創(chuàng)建一個新的Result（結果）對話框。例如：為了計算兩組跟蹤的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（參閱第487頁）。

1. 在Components（組件）面板中，在Common elements（通用元素）選項卡下，點擊Result（結果）旁邊的按鈕。

新的Result（結果）對話框出現(xiàn)在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口左上角內。連接選擇框到其他對話框。

2. 拖動新的Result（結果）對話框到Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口右側，并放置在第一個Result（結果）對話框下方。

3. 通過制作一個分支完成選擇順序，以便各數(shù)據(jù)選擇標準在自己的Result（結果）對話框中結束。

如需了解復雜數(shù)據(jù)選擇相關更多信息，請參閱第481頁。

編輯Result（結果）對話框名稱

當您創(chuàng)建Result（結果）對話框時，Result（結果）對話框將自動命名為：Result 1、Result 2等。

Result（結果）對話框名稱顯示在“分析結果”中（統(tǒng)計和跟蹤繪圖），因此，您始終知道生成結果的數(shù)據(jù)選擇。如果您希望改變名稱，請點擊對話框右下角內按鈕，并在“名稱”字段中輸入新名稱。

14.4 一個簡單分析：結果/區(qū)域

您能夠快速單獨地分析不同區(qū)域間的數(shù)據(jù)。

程序

1. 創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)配置文件或打開一個現(xiàn)有數(shù)據(jù)配置文件（參閱第663頁）。

2. 點擊Result（結果）對話框上的Settings（設置）按鈕。

在Result Settings（結果設置）窗口中，選擇選項Results per zone（結果/區(qū)域）。

圖14.4- 如何設置Results per zone（結果/區(qū)域）。

3. 在Settings（設置）選項卡下，選擇：

- For zones（對于區(qū)域） - 選擇需要分析數(shù)據(jù)的區(qū)域。

- For body points（對于體位點） - 選擇應處于所選區(qū)域中的體位點。僅您已擁有“多體位點模塊”時的情形下該選項才有效。

- 從該列表中，選擇：

 Each point（任意點） - 為每個區(qū)域內各體位點單獨分析數(shù)據(jù)。

 Any selected point（任何選定點） – 當至少一個選定體位點處于選定區(qū)域時，分析數(shù)據(jù)。

 All selected points（所有選定點） – 當所有選定點同時處在選定區(qū)域內時，分析數(shù)據(jù)。

4. 點擊“OK（確認）”。

5. 計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)：在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在Results（結果）選項卡下，點擊Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表），然后點擊Calculate（計算）按鈕。

“區(qū)內上嵌套”與“結果/區(qū)域”選項之間有什么區(qū)別？

 “區(qū)內”上方Nesting（參閱第450頁）與Results per zone（結果/區(qū)域）選項在結果方面無差異。在這兩種情形下，您單獨對每個區(qū)域進行數(shù)據(jù)分析（例如：一個開發(fā)場具有四個象限區(qū)，您計算每個象限區(qū)內平均速度）。

 然而，當您需要對多個區(qū)域分析數(shù)據(jù)時，Results per zone（結果/區(qū)域）選項更易使用，因為“區(qū)域”上方Nesting（嵌套）要求在“數(shù)據(jù)配置文件”中創(chuàng)建多個Result（結果）對話框（請參閱圖14.5中的示例）。

Results per time bin（結果/時間倉）是什么？

參見第478頁。

圖14.5 - 該圖顯示區(qū)域上方Nesting（左）和Result per zone（右）的示例，兩者均導致Statistics and Charts（統(tǒng)計和圖表）屏幕上出現(xiàn)相同結果。在這種情形下，對高架十字迷宮的四個臂單獨分析數(shù)據(jù)，可以更快速和更易使用Results per zone（結果/區(qū)域）。

第15章

分析整個跟蹤

15.1 篩選跟蹤 434

為了分析一些跟蹤（并非全部）。

15.2 創(chuàng)建跟蹤組 440

為了獲得共享通用元素的跟蹤相關摘要結果。例如：所有治療受試者與對照受試者。

15.1 篩選跟蹤

什么是篩選？

篩選即根據(jù)變量值（系統(tǒng)或用戶自定義）挑選整個跟蹤（單個或多個）的流程。經(jīng)過篩選的跟蹤和相應視頻與外部（生理）數(shù)據(jù)應接受分析。

圖15.1 - 篩選跟蹤意指分析一些跟蹤（并非全部）。

您還可以結合Filtering（篩選）和Nesting（嵌套）對話框，以創(chuàng)建復雜選擇（參閱第53頁）。

請參閱第435頁上的通用規(guī)程。

通過系統(tǒng)變量篩選

目的 - 分析與系統(tǒng)變量特定值相關的跟蹤。

示例1 – 分析試驗集（從試驗1至試驗20），為了做到這一點，通過系統(tǒng)變量試驗名稱進行篩選。

示例2 - 分析在特定日期與時間點獲得的數(shù)據(jù)。為了做到這一點，通過系統(tǒng)變量啟動時間篩選。

通過用戶自定義變量篩選

目的 - 分析與用戶自定義變量特定值對應的跟蹤。

示例 - 您希望分析已使用阿樸嗎啡進行測試的所有受試者。為了做到這一點，阿樸嗎啡必須為用戶自定義變量值之一。接下來，通過該變量進行篩選。

通過外部（生理）數(shù)據(jù)篩選

目的 - 分析鏈接到指定生理數(shù)據(jù)文件的跟蹤。

示例 – 您已經(jīng)獲得10個受試者的跟蹤，但共同采集的EEG數(shù)據(jù)僅用于其中8個跟蹤。您希望可視化這8個數(shù)據(jù)集。通過EEG變量篩選跟蹤。

簡短篩選規(guī)程

1. 確保用于插入篩選標準的“數(shù)據(jù)配置文件”公開。如果并非這種情形，創(chuàng)建一個新的“數(shù)據(jù)配置文件”或打開一個現(xiàn)有“數(shù)據(jù)配置文件”（參閱第663頁）。

2. 在Components（組件）面板中，找到用于篩選數(shù)據(jù)的變量，并點擊相應按鈕。

如果您沒有看到單個組件，點擊System Independent Variables（系統(tǒng)獨立變量）和User-defined Independent Variables（用戶自定義自變量）旁邊的“+”符號。

如需了解可用于篩選的自變量相關詳細信息，請參閱下一節(jié)。

3. 一個Filter（篩選）對話框出現(xiàn)在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕左上角內。自變量值窗口在頂部內打開。

4. 為需要分析的跟蹤選擇該變量值，然后點擊OK。

5. 拖動Filter（篩選）對話框到Start（開始）對話框與Result（結果）對話框之間選擇序列內的所需位置（操作規(guī)程請參閱第427頁）。

6. 重復第2步至第5步，以添加更的篩選框，并改善選擇（參閱第482頁）。

注釋

 變量范圍 - 在單個試驗內，您可以根據(jù)所使用變量的范圍選擇不同數(shù)據(jù)集（試驗、活動場或受試者，參閱第262頁）。根據(jù)您的設置，一次試驗可以由一個或多個活動場組成。反過來，每個活動場可以包含一個或多個受試者。

- 通過具有“試驗”范圍的一個變量進行篩選，您可以為指定試驗分析所有數(shù)據(jù)，無論這些試驗包含多少受試者和活動場。

- 通過具有“活動場”范圍的一個變量進行篩選，您可以分析指定活動場內所記錄的所有受試者，并且您可以忽略相同試驗期間其他活動場中所記錄的數(shù)據(jù)。

- 通過具有“受試者”范圍的一個變量進行篩選，您可以分析涉及指定受試者的跟蹤，并且可以忽略相同活動場和試驗內所記錄的其他受試者跟蹤。

 如果自變量值窗口未列出可供選擇的值，那么表示無任何值賦予給“試驗列表”中的任何試驗。

 您可以結合不同篩選條件，以創(chuàng)建復雜數(shù)據(jù)選擇。為了做到這一點，插入多個Filter（篩選）對話框，并組合這些對話框（參閱第483頁）。

 您無法根據(jù)外部（生理）數(shù)據(jù)的指定值篩選跟蹤。例如：篩選平均心率高于600 bpm的所有跟蹤。

 如果您希望編輯現(xiàn)有Filter（篩選）對話框，請點擊該對話框中Settings（設置）按鈕。

可用于篩選的變量

此時，我們假設您已經(jīng)遵循上述規(guī)程中的第1步至第3步。因此，一個Filter Variables（篩選變量）窗口出現(xiàn)在頂部，其中列出用于篩選所選擇的變量值（參閱下文）。選擇需用用作篩選的數(shù)值。

系統(tǒng)變量

 Start time（開始時間） - 篩選選定時間點（從該列表中選擇）開始的試驗中跟蹤。

從視頻文件中獲得的跟蹤具有視頻文件的創(chuàng)建時間，作為其開始日期/時間。

屬于同一試驗的跟蹤具有相等“開始時間”（即您開始試驗的時間）。如果您已經(jīng)在“開始”條件下使用“試驗對照”，在每次跟蹤中，實際數(shù)據(jù)記錄可能在不同時間點開始（參閱第7章）。因此，如果您希望根據(jù)實際數(shù)據(jù)開始記錄的時間選擇單個跟蹤，應該通過變量Recording after（參閱下文）篩選跟蹤。

 Video file（視頻文件） – 篩選視頻文件（從該列表中選擇）內所記錄的跟蹤。

 Tracking source（跟蹤源） – 如果您進行實況跟蹤，則顯示攝像機源。由于EthoVision允許一個攝像機源/試驗，因此該變量將僅顯示一臺攝像機。

 Trial Duration（試驗持續(xù)時間） - 篩選屬于試驗持續(xù)時間（從該列表中選擇）期間內試驗的跟蹤。

屬于相同試驗的跟蹤具有相等試驗持續(xù)時間（即試驗“停止”時間與“開始”時間之間的差異）。如果您在“開始”或“停止”條件下使用“試驗對照”，每次跟蹤用實際數(shù)據(jù)記錄的持續(xù)時間可能會有所不同（參閱第7章）。因此，如果您希望根據(jù)實際數(shù)據(jù)記錄的持續(xù)時間選擇單個跟蹤，應通過變量“記錄持續(xù)時間”篩選跟蹤（參閱下文）。

 Arena settings（活動場設置） – 使用“活動場設置”配置文件（從該列表中選擇）篩選記錄的跟蹤。

 Trial name（試驗名稱） - 篩選屬于選定（從該列表中選擇）試驗的跟蹤。

相同試驗中記錄的跟蹤具有相同試驗名稱。如果您希望選擇單個跟蹤，應通過變量“活動場名稱”或“跟蹤”進行篩選（參閱下文）。

 Arena name（活動場名稱） – 篩選選定活動場（從該列表中選擇）中所記錄的跟蹤。

如果您具有多個活動場設置，并且您希望分析來自一些活動場（并非全部）的數(shù)據(jù)，該選項很實用。

 Subject name（受試者名稱） – 篩選選定受試者（從該列表中選擇）的跟蹤（當跟蹤多個受試者/活動場時有效）。

 Track（跟蹤） – 篩選從該列表中選擇的跟蹤。

各跟蹤名稱對應某一活動場和一次進程（試驗）中所記錄的單個受試者數(shù)據(jù)。如果您希望根據(jù)記錄進程選擇數(shù)據(jù)（在多個活動場設置的情形下，可以包含多個跟蹤），應通過“試驗名稱”進行篩選（參閱上文）。

 Recording after（記錄后） – 篩選試驗開始之后特定時間點開始的跟蹤。從列表中選擇該時間。

如果您在“開始”條件下使用“試驗對照”，該選項很實用（參閱第7章）。在這種情形下，每次跟蹤用實際數(shù)據(jù)記錄可能晚于試驗開始時間開始�？梢院Y選所屬試驗開始之后某一時間點開始的跟蹤。例如，在多個活動場設置中，試驗1于10:23:00開始，然而活動場1內實際數(shù)據(jù)記錄在5秒之后開始，活動場2內實際數(shù)據(jù)記錄在30秒后開始。您可以從列表中選擇時間滯后，以篩選特定跟蹤。

如果您沒有在“開始”條件下使用“試驗對照”，數(shù)據(jù)記錄在試驗開始時開始。在這種情形下，“記錄后”用Filter Variables（篩選變量）窗口僅顯示“0”值。

 Recording duration（記錄持續(xù)時間） – 篩選選定持續(xù)時間（從該列表中選擇）內所記錄的跟蹤。

如果您在“開始”條件下使用“試驗對照”，該選項很實用（參閱第7章）。在這種情形下，實際數(shù)據(jù)記錄可能會比試驗持續(xù)時間短。您可以篩選具有一定持續(xù)時間的跟蹤，其不依賴于試驗持續(xù)時間。例如，在雙活動場設置中，一次試驗持續(xù)15分鐘。在活動場1內，實際數(shù)據(jù)記錄持續(xù)15分鐘，而活動場2內數(shù)據(jù)記錄持續(xù)12分鐘，因為試驗停止之前該活動場已滿足一個“停止”條件。您可以從列表中選擇持續(xù)時間值，以篩選特定跟蹤。

如果您沒有使用“試驗對照”，那么實際數(shù)據(jù)記錄持續(xù)時間與試驗時間一樣長，因此記錄持續(xù)時間與試驗持續(xù)時間相同（參閱上文）。在這種情形下，“記錄持續(xù)時間”用Filter Variables（篩選變量）窗口顯示與持續(xù)時間相同的值。

 Video start time（視頻開始時間） – 篩選視頻文件中所記錄的跟蹤，該視頻文件創(chuàng)建（或最后保存）于從列表中選定的日期和時間。

 Detection settings（檢測設置） – 使用“檢測設置配置文件”（從該列表中選擇）篩選所記錄的跟蹤。

“檢測配置文件”變量具有試驗范圍，這意味著：在一次試驗中，所有跟蹤均具有相同“檢測配置文件”。如果您需要知道特定試驗用檢測設置，請參閱第663頁。

 Trial control settings（試驗對照設置） – 使用“試驗對照配置文件”（從該列表中選擇）篩選所記錄的跟蹤。

如果您需要知道哪類“試驗對照配置文件”用于某一試驗中，確保選擇“系統(tǒng)變量試驗”對照設置，以顯示在“試驗列表”中（參閱第262頁）。

 Sync status（同步狀態(tài)） – 篩選與跟蹤和共同采集的外部數(shù)據(jù)之間的同步化狀態(tài)相對應的跟蹤。

- Planned（計劃） – 篩選未進行外部數(shù)據(jù)共同采集的跟蹤。

- Acquired（采集） –篩選已進行共同采集的跟蹤。

 Missed Samples（遺漏樣本） - 篩選與遺漏樣本（例如：由過高處理器負荷過高導致遺漏）相對應的跟蹤。

 Subject not found（未發(fā)現(xiàn)受試者） - 篩選與樣本比例對應的跟蹤，這些樣本經(jīng)過EthoVision處理，但其中未檢測到受試者。

用戶自定義變量

該列表取決于已在您試驗中定義的變量（參閱第256頁）。點擊需用用作篩選數(shù)據(jù)標準的變量旁邊的按鈕。

另請參閱436頁上的注釋“變量范圍”。

外部數(shù)據(jù)

如果您將外部數(shù)據(jù)導入到一個或多個試驗中（參閱第9章），Components（組件）面板顯示各種生理變量，位于“流變量”選項下。點擊需要用作篩選數(shù)據(jù)的變量旁邊按鈕。

在頂部出現(xiàn)的窗口中，選擇需要分析的導入數(shù)據(jù)文件。選擇與這些數(shù)據(jù)文件鏈接的跟蹤，以供分析。

如果您通過外部數(shù)據(jù)實施篩選操作，待分析數(shù)據(jù)還包括跟蹤與相關視頻文件。

選擇什么類型的跟蹤數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)文件一起取決于導入期間連接外部數(shù)據(jù)文件至跟蹤數(shù)據(jù)的方式（無論在試驗、活動場或受試者等級下，請參閱第340頁）。例如：如果在試驗等級下鏈接ECG數(shù)據(jù)文件，將篩選整個試驗。如果ECG數(shù)據(jù)文件鏈接到受試者，僅篩選鏈接到這些ECG數(shù)據(jù)的受試者跟蹤。

15.2 創(chuàng)建跟蹤組

在許多情形下，您需要對比這些跟蹤組。例如：將接受藥物治療的動物的跟蹤與對照組動物的跟蹤進行比較。您可以通過下面規(guī)程輕易地創(chuàng)建組：根據(jù)一個或多個自變量篩選跟蹤，以及鏈接篩選標準到一個特定Result（結果）對話框。

一個實例

您需要為兩個受試者組（治療組和對照組）計算總移動距離的平均值和標準偏差以及其他變量。

假設：您已定義治療水平為一個自變量，并具有兩個值，即對照與治療

（請參閱第9章），并且您知道如何篩選跟蹤（請參閱第435頁）。

程序

1. 創(chuàng)建一個新的“數(shù)據(jù)配置文件”。

2. 為了添加一個Result（結果）對話框，在Components（組件）面板中，在Common elements（通用屬性）選項卡下點擊Result（結果）對話框旁邊的按鈕。

在默認情形下，新的Result（結果）對話框命名為Result 2，放置該對話框在Result 1對話框下方。

3. 將“開始”對話框連接到Result 2對話框（請參閱第428頁）。

4. 按照獨立變量治療水平篩選跟蹤：

a 點擊Treatment Level（治療水平）旁邊的按鈕。選擇Control（控制）（對照），并將產(chǎn)生的Filter（篩選）對話框置于“開始”對話框與Result 1對話框之間。

b 再次點擊Treatment Level（治療水平）旁邊的按鈕。選擇Treated（參閱下圖中1），然后將產(chǎn)生的Filter（篩選）對話框置于“開始”對話框Result 2對話框之間（參閱圖2）。

5. Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）窗口應該如下所示：

圖15.2 - 創(chuàng)建多個Result（結果）對話框以顯示各跟蹤組的單獨分析結果。兩個Result（結果）對話框根據(jù)自變量“治療水平”接收篩選的數(shù)據(jù)。Result 1對話框接收5個跟蹤，這些跟蹤通過“治療水平”=Control（控制）（對照）已進行篩選。Result 2對話框接收另外5個跟蹤，這些跟蹤通過“治療水平”=Treated（治療）已進行篩選。如果您愿意，您可以重命名這兩個Result（結果）對話框。點擊Settings（設置）按鈕，然后輸入新名稱。

Result 1對話框包含對照跟蹤的數(shù)據(jù)。Result 2對話框包含已治療跟蹤的數(shù)據(jù)。如需了解選擇框相關更多信息，請參閱第14.3節(jié)。

6. 可選 - 點擊Result（結果）對話框中的Settings（設置），并重新命名（例如：Result 1至Control（控制） group）。

7. 如果您需要計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個新的“分析配置文件”，并且選擇因變量（例如：移動距離）。指定“試驗統(tǒng)計”選項（Total）和“組統(tǒng)計”選項（Mean），請參閱第19章。

8. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在Results（結果）選項卡下，選擇您需要的選項（“計算統(tǒng)計”、“熱點圖”等）。

在分析結果中，您可以看到Result（結果）對話框所產(chǎn)生的輸出數(shù)據(jù)。查找“結果”標題。

例如：在Statistics & Charts（統(tǒng)計和圖表）屏幕上，點擊Group Statistics and Charts（組統(tǒng)計和圖表）：

在Heatmaps（熱點圖）屏幕上，點擊Group Mean（組平均），然后點擊Plot Heatmaps（繪制熱點圖）：

第16章

分析跟蹤部分

16.1 概述 444

什么是Nesting（嵌套）以及如何使用。

16.2 關聯(lián)時間的Nesting（嵌套） 447

從時間T1至T2期間，僅挑選出各跟蹤中的一個片段。

16.3 使用區(qū)域的Nesting（嵌套） 450

基于受試者處于特定區(qū)域內時、一個區(qū)域訪問之前/之后或者受試者的頭點朝向某個區(qū)域時，挑選跟蹤片段。

16.4 關聯(lián)行為狀態(tài)的Nesting（嵌套） 456

為了挑選一個或多個跟蹤片段，并基于受試者處于某一行為狀態(tài)下（例如：“移動”或“靜止”）。

16.5 關聯(lián)試驗對照狀態(tài)的Nesting（嵌套） 473

為了挑選每次跟蹤中一個或多個跟蹤片段，并基于“試驗控制”規(guī)則中的事件。

16.6 選擇嵌套間隔中的受試者 474

為了挑選跟蹤片段，這取決于其他受試者行為。

16.7 Results per time bin（結果/時間倉） 478

為了按照定期時間間隔段分割跟蹤。

16.1 概述

如果您在EthoVision XT 10中打開一個EthoVision XT 7試驗，EthoVision XT 7試驗包含一個按“最小移動距離”的Nesting（嵌套）對話框，該對話框自動從數(shù)據(jù)選擇中刪除。確保您添加“最小移動距離”到一個Track Smoothing（跟蹤平滑處理）配置文件（請參閱第13.3節(jié)）。

什么是nesting（嵌套）？

在EthoVision XT中，Nesting（嵌套）正挑選出由時間間隔或受試者行為指定的跟蹤片段。當在“數(shù)據(jù)配置文件”中激活Nesting（嵌套）時，任何分析功能應用到這些跟蹤片段內的樣本、相應視頻和外部（生理）數(shù)據(jù)。選擇以外的跟蹤片段未包含在該分析中（參閱圖16.1）。

圖16.1 – “嵌套”目的旨在分析與時間間隔、區(qū)域訪問或行為狀態(tài)對應的樣本。頂部 – 一個跟蹤由時間線上樣本代表。示意圖顯示一只老鼠在跟蹤中間內進入一個區(qū)域，然后嗅探空氣至結束。底部 – 當在區(qū)域、時間（例如：跟蹤前半部）或行為（此示例中為嗅探）上進行“嵌套”時，考慮分析樣本。更多選項請參閱第445頁。

一個重要區(qū)別

關聯(lián)因變量的Nesting（嵌套）不同于在“分析配置文件”中選擇相同變量。例如：

 選擇關聯(lián)“區(qū)內”的Nesting（嵌套）意指動物處于特定區(qū)域時挑選跟蹤片斷。然后，您可以使用“分析配置文件”進行計算，例如：這些片斷內受試者的速度。錯誤，您可以可視化這些片段中的速度。

 在“分析配置文件”選擇In zone（參閱第19章）意指您計算“區(qū)內”變量統(tǒng)計值，而不是其他變量（諸如因變量“速度”）。例如，您可以計算某個區(qū)域內停留時間或區(qū)域訪問次數(shù)，而無法計算該區(qū)域內的速度。

嵌套選項

關聯(lián)時間的Nesting（嵌套）

目的 – 為了分析由“開始”時間或“停止”時間定義的時間間隔。

示例 - 分析開始15分鐘或各跟蹤。參見第447頁。

關聯(lián)區(qū)域的嵌套

目的 – 為了當一個或多個受試者處于區(qū)域內或區(qū)域組合內時跟蹤片段。

例如 - 當動物處于西北象限和處于水迷宮的中心區(qū)域時，分析樣本。參見第450頁。

關聯(lián)行為狀態(tài)的Nesting（嵌套）

目的 – 為了分析與一個或多個受試者狀態(tài)（例如：移動或梳洗）相對應的跟蹤片斷，該選項包括獲得手動評定的行為和自動識別的行為。

示例1 – 當動物身體伸直時（這可通過身體伸展因變量實現(xiàn)），分析采集的所有樣本。參見第456頁。

示例2 - 分析動物正在溴探的位置。參見第469頁。

關聯(lián)試驗對照狀態(tài)的Nesting（嵌套）

目的 – 為了分析與“試驗對照”中兩個事件之間時間相對應的跟蹤片斷。

示例 – 分析從提示燈開啟到老鼠消耗完喂給食物之間的時間。參見第473頁。

關聯(lián)受試者的Nesting（嵌套）

如果活動場包含多個受試者（如一次群居相互作用的試驗中），您可以選擇對應下面行為的跟蹤片斷：該受試者行為（“嵌套”），或其他受試者行為，或者該活動場內所有/任何受試者行為（關聯(lián)受試者的“嵌套”）。

Nesting（嵌套）示例 - 每個試驗由3個跟蹤組成，其中一個跟蹤用于各相互作用的動物。研究人員希望分析每個受試者在移動時的跟蹤片段。

關聯(lián)受試者的Nesting（嵌套）示例 - 在上述設置中，研究人員希望分析受試者2處于附近時受試者1的跟蹤片段。通過選擇Nesting over Subjects選項卡下該選項（請參閱第474頁），您可以實現(xiàn)該操作。

如果您希望分析整個跟蹤，應使用Filter（篩選）功能（請參閱第15章）。您還可以結合Filtering（篩選）和Nesting（嵌套）對話框，以創(chuàng)建復雜選擇（參閱第481頁）。

當各受試者處在一個單獨區(qū)域內時，Nesting over Subjects（關聯(lián)受試者的嵌套）選項無效。

簡介“嵌套”規(guī)程

1. 創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)配置文件或打開一個現(xiàn)有數(shù)據(jù)配置文件（參閱第422頁）。

2. 如果您已經(jīng)跟蹤一個受試者/活動場，轉到第3步。

如果您已經(jīng)跟蹤兩個或更多受試者/活動場，您具有兩個主要“嵌套”選項：

- Nesting（嵌套） – 如果您希望分析與該跟蹤受試者的行為相對應的跟蹤片斷，請選擇該選項。

- Nesting over Subjects（關聯(lián)受試者的嵌套） – 如果您希望分析與除該跟蹤受試者之外的受試者或受試者組合的行為相對應的跟蹤片斷，請選擇該選項（詳情請參閱第476頁）。

3. 在Components（組件）面板中，在Nesting或Nesting over Subjects選項卡下，查找需要用于選擇跟蹤片段的變量，然后點擊相應按鈕。

- Time（時間） - 為了分析一個特定時間間隔（參閱第447頁）。

- In Zone（區(qū)域內） - 為了分析一個受試者處于特定區(qū)域或區(qū)域組合內時的時間（參閱第450頁）。

- Behavioral states（行為狀態(tài)） - 為了分析受試者處于某一特定行為狀態(tài)時的時間。例如：因變量“移動”用狀態(tài)Moving（移動）。參見第456頁。

- Trial Control state（試驗對照狀態(tài)） – 為了分析由兩個試驗對照事件定義的間隔。

一個Nest（嵌套）對話框出現(xiàn)在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕左上角內。頂部上打開一個新窗口。

4. 選擇用來定義您希望分析的跟蹤片斷的因變量值，然后點擊OK。詳細信息請參閱下面章節(jié)。

5. 拖動Nest（嵌套）對話框至Start（開始）對話框與Result（結果）對話框之間的適當位置（操作規(guī)程請參閱第427頁）。

6. 重復第2步至第5步，以添加更的Nest（嵌套）框，并改善選擇（參閱第482頁）。

選擇Nesting或Nesting over Subjects選項卡下選項Time（時間）無區(qū)別，因為一個活動場內多個受試者跟蹤同時開始。

如果您想要編輯一個現(xiàn)有Nest對話框，請點擊該對話框上的Settings按鈕。

16.2 關聯(lián)時間的Nesting（嵌套）

目標

為了挑選特定時間間隔內所收集的數(shù)據(jù)。

程序

此時，我們假設您已遵循上述規(guī)程中第1步到第3步，并且您已在第2步中點擊Time（時間）旁邊的按鈕。作為結果，Time（時間）窗口出現(xiàn)在頂部上（圖16.2）。

1. 在From字段中，輸入待分析時間間隔的開始時間。

2. 在To字段中，輸入待分析時間間隔的結束時間。

3. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注釋

 From（從）字段單獨應用在各跟蹤中（參閱下面注釋）。默認情形下，選定0:00:00.0（h:mm:ss.d）。0時間即為特定對像開始記錄的時間，無論其是否晚于試驗開始（當您在“開始”條件下應用“試驗對照”時，會出現(xiàn)該時刻）。

圖16.2 – Time（時間）窗口。

示例 - 當選擇0:00:10.0時，EthoVision XT分析各跟蹤文件中自10秒時收集的所有樣本。

 To（到）字段單獨應用在各跟蹤中（參閱下面注釋）。其總是指停止記錄的時刻，無論其是否在試驗結束前停止（當您在“停止”條件下應用“試驗對照”時，會出現(xiàn)該時刻）。

示例 - 通過選擇0:02:00.0，EthoVision XT分析各跟蹤文件中達到2分鐘時收集的所有樣本。

 如果您希望分析在多個時間段中的數(shù)據(jù)（例如：分析在6個10分鐘間隔內的1小時記錄），不要選擇關聯(lián)時間的嵌套，最好定義“結果/時間間隔”（參閱第478頁）。

 多個活動場設置 - 如果您在“開始”或“停止”條件下單獨應用“試驗對照”到各區(qū)域，實際數(shù)據(jù)記錄可在各區(qū)域中的任何時刻開始和停止。自與活動場中開始實際記錄時的時間對應的各跟蹤文件中時間戳記起，在活動場1內10.0時刻收集的樣本和跟蹤2中10.0時刻收集的樣本無需對應相同“實際”時刻。因此，當您考慮多個活動場設置中所記錄的跟蹤時，很可能為各活動場按照不同“實際時間”間隔進行分析（參閱圖16.3）。

圖16.3 - 多個活動場設置中分析時間間隔的示例。如果在“試驗對照”中定義“開始”條件，每個活動場內實際數(shù)據(jù)記錄可以單獨開始。這導致具有不同持續(xù)時間的跟蹤（請活動場旁邊的粗時間線）。Nesting（嵌套）用于分析各跟蹤的第一分鐘（從0:00:00.0到0:01:00.0）。From（開始）時間和To（結束）時間單獨應用到每個活動場（參閱水平條）。

 多個受試者設置 – 在一個活動場內，同時開始跟蹤所有受試者。這意味著，10.0時刻為受試者1與受試者2所采集的樣本對應相同“實際”時間。因此，當選擇Nesting和Nesting over subjects選項卡下選項Time（時間）時，將導致為所有受試者選定相同時間間隔。

16.3 使用區(qū)域的Nesting（嵌套）

關聯(lián)區(qū)內的nesting（嵌套）

目標

當一個或多個受試者處于特定區(qū)域或處于區(qū)域組合內時，挑選所收集的數(shù)據(jù)。

如果您僅需要簡單計算各區(qū)域的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，無需組合受試者或區(qū)域，在這種情形下，請參閱第430頁上的Results per zone（結果/區(qū)域）。

當您希望定義組合區(qū)域或受試者的跟蹤片斷時，僅需要使用關聯(lián)區(qū)內的Nesting（嵌套）。

程序

此時，我們假設您已遵循第446頁上的操作規(guī)程中第1步到第3步，并且您已在第2步中點擊In Zone（區(qū)域內）旁邊的按鈕。作為結果，會出現(xiàn)In Zone（區(qū)域內）窗口（參閱圖16.4）。

1. 在In the following zones選項卡下，選擇動物必須進入的區(qū)域。

2. 在For the following body points（如適用）選項卡下，選擇用于測定動物是否處于一個區(qū)域內的動物體位點（“區(qū)內”與“區(qū)外”）。

3. 如果在先前步驟中指定兩個或三個體位點，一個列表變成可用。選擇下面選項之一：

- Any selected point（任何選定點） – 為了選擇至少一個選定體位點處于該區(qū)域內時的樣本。

- All selected points（所有選定點） – 為了選擇所有選定體位點同時處在該區(qū)域內時的樣本。提示 – 為了分析整個身體處于一個區(qū)域內時的樣本，應選擇三個體位點和選項All selected points（所有選定點）。

圖16.4 - In Zone（區(qū)域內）窗口。

4. 從下拉列表中，選擇下面選項之一：

- When in any of the selected zones（當處于任何選定區(qū)域內時） – 為了選擇體位點處于任何選定區(qū)域時的樣本。

- When in all selected zones（當處于所有選定區(qū)域內時） – 為了選擇體位點同時處于所有選定區(qū)域時的樣本。

- When not in any of the zones（當未處于任何區(qū)域內時） – 為了選擇動物處于所選區(qū)域以外任何地方時的樣本。

當區(qū)域至少部分重疊時（例如：開放場的北象限和中心），選擇選項When in all selected zones（當處于所有選定區(qū)域內時）。

5. 如果您已選擇Nesting over Subjects選項卡下選項In zone（區(qū)域內），Actors（行動者）選項卡同樣有效。選擇處于上面選定區(qū)域內的受試者，并定義嵌套間隔。如果您選擇兩個或多個受試者，選擇（另請參閱第474頁）：

- Any selected subject（任何選定的受試者） - 為了分析至少一個受試者處于（或未處于）區(qū)域內的時間。

- 所有選擇的受試者 - 分析所有受試者同時在（或不在）區(qū)域內的時間。

6. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注釋

 如果您的實驗被設置為Only center-point detection（僅中心點檢測），那么From following body points（從以下體位點）選項是不可用的。計算基于身體的中心點。

 如果兩個區(qū)域不是重疊的，而且您在步驟2中選擇When all points are in zone（當所有點都在區(qū)域內）時，選擇When in all selected zones（當在所有的選擇區(qū)域）時導致沒有數(shù)據(jù)被選擇，因為一個身體點永遠不可能同時在兩個不同的位置。

 如果您要對每個區(qū)域分別計算移動距離，則為每個指定某一區(qū)域的Nest（嵌套）框建立一個單獨的Result（結果）框。

 選項In the following zones group（在以下的區(qū)域組內）列出了在您所有的Arena Settings（活動場設置）（活動場設置）中定義的區(qū)域。

 注意其中差異：

- 如果在Nesting（嵌套）下選擇In zone（在區(qū)域內），則數(shù)據(jù)根據(jù)受試者在區(qū)域內的出現(xiàn)被選擇。因此，同一個活動場中的不同受試者在不同的時間間隔被分析（參見圖16.17中的B）。

- 如果您在Nesting over Subjects（在受試者之上嵌套）下方選擇In zone，則數(shù)據(jù)根據(jù)在Actors（行動者）選項卡中指定的受試者在區(qū)域內的出現(xiàn)被選擇（參見圖16.17中中的C，D）。

實例1 - 一個開場被分成兩個區(qū)域。如果您選擇Nose-point（鼻點）和Center-point（中心點），并且如果任何一點在區(qū)域內，然后您在In the following zones（在以下的區(qū)域中）下方選擇Zone 1，下面圖片中所顯示的樣本被選擇進行分析。但是，如果您選擇When all the points are in zone，樣本沒有被分析，因為只有鼻點是在Zone 1中。

例2 - 一個開場被分成四個象限（北、南、東、西），以及一個重疊的中心區(qū)。

如果您選擇：

 在From following body points下方，選擇Nose-point，并

 在In the following zones下方，選擇North和Center，以及

 從列表中您選擇When in all the selected zones

這意味著當動物位于中心和北共享的區(qū)域時，您考慮樣本。因此，在下面圖片中顯示的樣本不被考慮進行分析，因為動物的鼻子位于北和中心相重疊的區(qū)域之外。

但是，如果您在以下區(qū)域下方選擇When in any of the selected zones（但在任何所選區(qū)域時），那么樣本被選擇進行分析。

在延遲到區(qū)域之上嵌套

目標

挑出在動物進入一個特定區(qū)域之前或之后收集的數(shù)據(jù)。

程序

1. 在Latency to（延遲到）旁邊選擇您想用于數(shù)據(jù)選擇的區(qū)域。

圖16.5 Latency to zone（延遲到區(qū)域）窗口。

2. 選擇區(qū)域，并從窗口底部的列表中選擇您是否想使用在動物進入該區(qū)域之前或之后的時間間隔。

如果您執(zhí)行一個中心點、鼻點和尾基檢測，單擊Body Points（身體點）選項卡，并指定您想用于數(shù)據(jù)選擇的身體點。從該列表中，選擇：

 Any selected point（任何選定點） – 當至少一個選定體位點處于選定區(qū)域時，分析數(shù)據(jù)。

 All selected points（所有選定點） – 當所有選定點同時處在選定區(qū)域內時，分析數(shù)據(jù)。

單擊OK（確定），然后將過濾框放入您的數(shù)據(jù)選擇文件。注意差異：

 如果您在Nesting下方選擇Latency to zone，那么同一個活動場中不同的受試者在不同的軌跡區(qū)段被分析（參見圖16.17中B）。

 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Latency to zone，Actors都是在Actors選項卡中指定的受試者（另參見475頁圖16.17中C、D）。

在頭朝向區(qū)域上嵌套

目標

挑出當受試者的頭部（或更多受試者，命名為Actors）正指向某一區(qū)域（或一個點周圍的圓形區(qū)域）時收集的數(shù)據(jù)。

區(qū)域或點必須在Arena Settings（活動場設置）（活動場設置）中定義。

程序

1. 選擇以下內容：

- 在Zone of interest（感興趣區(qū)域）下方，選擇下列選項之一：

 Zone（區(qū)域） - 從列表中選擇受試者應該指向的區(qū)域。

 Point（點） - 從列表中選擇受試者應該指向的點或者一個區(qū)域中心。

因為一個點擁有一個無限小的表面面積，您需要在點周圍定義一個圓形區(qū)域（默認值= 0.1公分）。確保您選擇一個足夠大的半徑。一個點周圍的半徑越小，就越少可能動物的頭正對著這一點。

- 在Calculate when（何時計算）下方，定義當 Head directed to zone（頭朝向區(qū)域）狀態(tài)應該被計算時動物的位置。這可以使您排除當動物離該區(qū)域或點很遠時的實例。在這種情況下，指向一個區(qū)域或點很可能沒有生物學意義。

圖16.6 Head directed to zone窗口。

從第一個列表中，選擇當受試者指向感興趣的區(qū)域（或點）時，哪些受試者的身體點應該在第二個列表所選擇的區(qū)域中。實例 - 一個為了新對象試驗的活動場被劃分為兩個區(qū)域：近端（反過來包含Novel object zone（新對象區(qū)域））和遠端。當它的所有身體點都在近端區(qū)域時，在受試者指向新對象的情況上嵌套，在Zone of interest（感興趣的區(qū)域）下方選擇Novel object（新對象），并在Calculate when下方選擇All detected body points in Proximal（所有檢測的身體點在近端）。這樣，您就排除了所有當動物走在遠端區(qū)域時指向新對象的情況。

2. 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Head directed to zone，那么Actors選項卡也可用。當指向感興趣的區(qū)域/點時，選擇定義時間間隔嵌套的受試者。如果您選擇兩個或兩個以上的受試者，選擇

- Any selected subject（任何選擇的受試者） - 分析至少有一個受試者是處于該狀態(tài)的時間；

- All selected subjects（所有選擇的受試者） - 分析所有受試者同時處在該狀態(tài)的時間。

3. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注意其中的差異：

 如果您在Nesting下方選擇Head directed to zone，不同受試者在不同的時間間隔被分析（參見圖16.17的B）。

 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Head directed to zone，行動者是在Actors選項卡中被指定的受試者（參見圖16.17中的C，D）。

16.4 關聯(lián)行為狀態(tài)的Nesting（嵌套）

目標

挑選出當受試者處于以下行為狀態(tài)之一時收集的數(shù)據(jù)：

因變量可能的狀態(tài) 頁碼

運動運動的和不運動的 457

身體伸長拉伸、正常和收縮 459

機動性狀態(tài) 機動、高度機動、不機動 462

活動性狀態(tài) 高度活動性、活動性、中度活動性、不活動性 464

接近

（對于社會的相互作用）接近和不接近 465

相對運動

（對于社會的相互作用）移向、離開、沒有相對運動和沒有相互作用 467

所有手動評分的行為在Manual Scoring Settings（手動評分設置）中定義的行為 469

Rat Behavior Recognition（大鼠行為識別）的行為用Rat Behavior Recognition附加模塊檢測到的行為（抽搐除外） 470

采集過程中您可能已經(jīng)定義行為狀態(tài)的閾值，比如在Analysis Results and Scoring（分析結果和評分）面板中的運動、活動性狀態(tài)或機動性狀態(tài)。設置這樣的閾值，那樣不影響Data Selection（數(shù)據(jù)選擇）中的閾值。所以，在這里您同時必須調整閾值。

程序

這時候我們假設您已經(jīng)按照446頁程序中的步驟1到3，并且您已經(jīng)在第2步單擊其中一個行為狀態(tài)旁邊的按鈕。結果會出現(xiàn)所選擇的狀態(tài)窗口。

在運動上嵌套

運動是狀態(tài)變量，通過比較受試者的當前速度和您所指定的兩個閾值，決定一個受試者是否運動或不運動。

圖16.7 一個在運動上嵌套的例子。以兩個可能的離散狀態(tài)運動的和不運動的，根據(jù)運動的平均速度計算每個樣本的運動因變量。那些被分配為運動的或不運動的狀態(tài)的樣本被考慮用于分析。根據(jù)您的選擇，軌跡的不同區(qū)段被選中。

程序

1. 在Movement選項卡上，選擇以下選項：

- 在Outlier filter（異常值過濾）下方，輸入Averaging Interval（平均時間間隔）（范圍1-1000） - 這是計算速度變化的樣本數(shù)量，用于確定受試者是否運動。為了降低運動變量的靈敏度，簡述速度變化，速度數(shù)據(jù)可以通過采取最后n個樣本的運動平均值來進行平滑。

輸入平均時間間隔n，或者如果您不想平滑速度數(shù)據(jù)，輸入1。

- 在Threshold下方：

 Start velocity（開始速度） - 輸入速度，高于該速度受試者被認為是運動的。

 Stop velocity（停止速度） - 輸入速度，低于該速度受試者身體點的位移不再歸因于運動，而歸因于系統(tǒng)噪聲，身體在該點擺動或旋轉。該受試者被認為是不動的。

- 在Calculate nesting for下方：

 Moving（移動）（默認） - 如果您想分析被指定到Moving的樣本，請選擇此選項。

 Not moving（不動） - 如果您想分析被指定到Not moving的樣本，請選擇此選項（參見圖16.8）。

2. 在Body Points選項卡上，選擇運動涉及的身體點。例如，選擇鼻點，來選擇當鼻點在運動（或不運動）時的樣本。默認值是中心點。如果您選擇兩個或兩個以上的身體點，請選擇：

- Any selected point - 考慮其中任何一個身體點在運動（或不運動）的樣本。

- All selected points - 考慮其中所有身體選定的點都同時運動（或不運動）的樣本。

圖16.8 Movement（運動）窗口。

3. 如果您已經(jīng)在Nesting over Subjects下選擇Movement，Actors選項卡也可用。當在上述選擇的狀態(tài)時，選擇定義嵌套時間間隔的受試者。詳細信息請參閱第474頁。

4. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注釋

 在某些情況下，可用于平滑的樣本數(shù)量可能小于輸入的平均時間間隔。例如，在缺失樣本的軌跡或在軌跡的開始時。在這種情況下，EthoVision XT使用在指定的時間間隔內可用的樣本。

 當速度在兩個閾值之間時，受試者當前的狀態(tài)相對于之前的樣本不改變。

 對于Movement，為嵌套（參見上文）和分析（參見第597頁）選擇不同的閾值是合理的。您應該使用相同的閾值或者使您在分析文件中的閾值更為嚴格，以至于您在Analysis（分析）文件中指定的變量實際上是一個微調的嵌套標準。

 注意其中的差異：

- 如果您在Nesting下選擇Movement，不同的受試者在不同的時間間隔被分析（參見圖16.17的B）。

- 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Movement，行動者是在Actors選項卡中所指定的受試者（參見圖16.17中的C，D）。

在身體伸長上嵌套

身體伸長是狀態(tài)變量，它決定受試者是否被拉伸、正�；蚴湛s，通過把受試者當前的身體伸長指數(shù)（以百分比表示）與您所指定的兩個閾值進行比較。

程序

1. 選擇以下內容：

- 在Outlier filter下方，輸入Averaging Interval（范圍1-1000） - 這是計算伸長指數(shù)變化的樣本數(shù)量，以確定受試者是否被拉伸、正�；蚴湛s。為了降低伸長變量的靈敏度，以簡化伸長指數(shù)的改變，伸長數(shù)據(jù)可以通過采取最后n個樣本的運動平均值來進行平滑。輸入平均時間間隔n，或者如果您不想平滑速度數(shù)據(jù)，保留為1。

圖16.9 Body elongation（身體伸長）窗口。

- 在Threshold下方，輸入以下值：

 Stretched above（高于...拉伸） - 高于某伸長指數(shù)的值受試者被認為是拉伸的。

 Contracted below（低于...收縮） - 低于某伸長指數(shù)的值受試者被認為是收縮的。

百分比值的范圍從0到100％。當受試者的伸長指數(shù)在兩個閾值之間時，受試者被視為正常。

- 在Calculate nesting for下方：

 Stretched（拉伸） - 如果您想分析被分配到拉伸的樣本，請選擇此選項。

 Normal（正常）（默認） - 如果您想分析被指定到Normal的樣本，請選擇此選項。

 Contracted（收縮） - 如果您想分析被分配到收縮的樣本，請選擇此選項（參見圖16.9）。

2. 如果您已經(jīng)在Nesting over Subjects下選擇Body elongation，Actors選項卡也可用。選擇處于上面選定區(qū)域內的受試者，并定義嵌套間隔。如果您選擇兩個或兩個以上的受試者，選擇

- Any selected subject（任何選擇的受試者） - 分析至少有一個受試者是處于該狀態(tài)的時間；

圖16.10 在身體伸長上嵌套的一個例子。身體伸長變量有三種可能的離散狀態(tài)拉伸、正常和收縮，計算它，使每個樣本根據(jù)受試者的伸長百分比被給予三種狀態(tài)之一。被指定到三個狀態(tài)之一的樣本被考慮進行分析。根據(jù)您的選擇，軌跡的不同區(qū)段被選中。

- All selected subjects（所有選擇的受試者） - 分析所有受試者同時處在該狀態(tài)的時間。

詳細信息請參閱第474頁。

3. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注釋

 在某些情況下，可用于平滑的樣本數(shù)量可能小于輸入值n的平均時間間隔。例如，當存在丟失的樣本或在軌跡的開始時。在這種情況下，EthoVision XT使用在指定的時間間隔內可用的樣本。

 注意其中的差異：

- 如果您在Nesting下方選擇Body elongation，那么同一個活動場中不同的受試者在不同的軌跡區(qū)段被分析（參見圖16.17的B）。

- 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Body elongation，行動者是在Actors選項卡中所指定的受試者（參見圖16.17中中的C，D）。

在機動性狀態(tài)上嵌套

機動性狀態(tài)是狀態(tài)變量，從一個樣本到下一個，通過把受試者面積的變化與您所指定的兩個閾值進行比較，決定一個受試者是否是不機動、機動的或高度機動。

圖16.11 Mobility state（機動性狀態(tài)）窗口。

程序

1. 選擇以下內容：

- 在Outlier filter下方，輸入Averaging Interval（范圍1-1000） - 這是計算受試者面積變化的樣本數(shù)量，以確定該受試者是否是機動的，不機動或高度機動。為了降低機動性變量的靈敏度，簡化面積的變化，面積數(shù)據(jù)可以通過采取在最后n個樣本中面積的平均變化來進行平滑。輸入平均時間間隔n，或者如果您不想平滑面積的變化，輸入1。

- 在Threshold下方，輸入以下命令：

 Highly mobile threshold（高度機動閾值） - 輸入在面積上的百分比變化，高于此值受試者被認為是高度機動。

 Immobile threshold（不機動閾值） - 輸入在面積上的百分比變化，低于此值受試者被認為是不機動。

當受試者的面積變化處于兩個閾值之間時，受試者被認為是機動的。

- 在Calculate nesting for下方：

 Highly mobile（高度機動） - 如果您要分析被分配給高度機動樣本，請選擇此選項。

 Mobile（機動）（默認） - 如果您想分析被指定到Mobile的樣本，請選擇此選項。

 Immobile（不機動） - 如果您要分析被分配到不機動樣本，請選擇此選項。

2. 如果您已經(jīng)在Nesting over Subjects下選擇Movement，Actors選項卡也可用。選擇處于上面選定區(qū)域內的受試者，并定義嵌套間隔。

如果您選擇兩個或兩個以上的受試者，選擇

- Any selected subject（任何選擇的受試者） - 分析至少有一個受試者是處于該狀態(tài)的時間；

- All selected subjects（所有選擇的受試者） - 分析所有受試者同時處在該狀態(tài)的時間。

3. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注釋

 對于Movement狀態(tài)，為嵌套（參見上文）和分析（參見第602頁）選擇不同的閾值是合理的。您應該使用相同的閾值或者使您在分析文件中的閾值更為嚴格，以至于您在Analysis（分析）配置文件中指定的變量實際上是一個微調的嵌套標準。

 注意其中的差異：

- 如果您在Nesting下方選擇機動性狀態(tài)，同一個活動場中的不同受試者在不同的時間間隔被分析（參見圖16.17的B）。

- 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Mobility狀態(tài)，行動者是在Actors選項卡中所指定的受試者（參見圖16.17中中的C，D）。

在活動性狀態(tài)上嵌套

活動性狀態(tài)是狀態(tài)變量，它決定一個受試者是否是不活動性的、中度活動性的、活動性的或高度活性的。從一個樣本到下一個，它通過把符合您在Activity settings（活動性設置）中所定義標準（參見第217頁）的變化與您所指定的三個閾值進行比較（參見圖16.12）完成。您只能在活動性狀態(tài)上嵌套，如果您在Experiment Settings（實驗設置）中選擇了Activity analysis活動分析。

程序

1. 在Outlier filter下方，設置Averaging Interval，這是運動的平均活性所基于的樣本數(shù)量。默認值是1，這是，活性測量在確定活動性狀態(tài)變量之前沒有被平均。

2. 在Thresholds下方，指定：

- Highly active above（高于閾值，高度活動性） - 高于某身體面積的變化百分比，受試者被認為是高度活動性的。

- Active between - 身體面積改變百分比范圍，在該范圍內受試者將視為活動性。

- Moderately active between - 身體面積改變百分比范圍，在該范圍內受試者視為中度適度。

- Inactive below - 身體面積改變百分比，低于該百分比時受試者將視為不活動性。

您可以輸入一個多達2位小數(shù)的數(shù)值。

3. 在State duration threshold（狀態(tài)持續(xù)時間閾值）選項卡下，在Exclude bouts shorter than旁邊的字段中，輸入目前狀態(tài)應持續(xù)的時間長度（從以前狀態(tài)改變之前開始）。如果進程長度通過該閾值，那么該進程中以前樣本包含在新狀態(tài)中。如果該進程長度未通過閾值，那么先前狀態(tài)結束，但沒有定義新狀態(tài)。

4. 在Calculate nesting for選項卡方，從下面四個選項中至少選擇一個：

- Highly active（高度活動性） - 為了分析受試者處于“高度活動性”狀態(tài)時的跟蹤片段。

- Active（活動性） - 為了分析受試者處于“活動性”狀態(tài)時的跟蹤片段。

- Moderately active（適度活動性） - 為了分析受試者處于“中度活動性”狀態(tài)時的跟蹤片段。

- Inactive（不活動性） - 為了分析受試者處于“不活動性”狀態(tài)時的跟蹤片段。

5. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

對于Activity state，為嵌套（參見上文）和分析（參見第640頁）選擇不同的閾值是合理的。您應該使用相同的閾值或者使您在分析文件中的閾值更為嚴格，以至于您在Analysis（分析）文件中指定的變量實際上是一個微調的嵌套標準。

在接近之上嵌套

圖16.12 - Activity state（活動性狀態(tài)）窗口。

Proximity（接近）為一個狀態(tài)變量，用于確定一個或多個受試者（行動者）是否與一個或多個其他受試者（接收者）在一個用戶定義的距離內。

1. 在Threshold下方，輸入以下命令：

- In proximity threshold（接近閾值） - 一個距離值，當?shù)陀谠摼嚯x時，Actor（行動者）認為接近“接收者”（默認值為5 cm）。

- Not in proximity threshold（未接近閾值） - 一個距離值，當超過該距離時，Actor（行動者）認為未接近“接收者”（默認值為6 cm）。

當距離在兩個閾值之間時，狀態(tài)將不會從以前樣本發(fā)生變化。

2. 在Calculate nesting for選項卡下，選擇下面狀態(tài)之一：

- In proximity（接近） - 為了分析指定樣本處于In proximity（接近）狀態(tài)。

- Not in proximity（未接近） - 為了分析指定樣本處于Not in proximity（未接近）狀態(tài)。

圖16.13 - Proximity（接近）窗口。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇定義為Actor的受試者的體位點。例如：選擇Nose-point（鼻尖點），當每個受試者的鼻尖點接近其他受試者時選擇樣本。默認值是中心點。如果您選擇兩個或三體位點，請選擇：

- All selected points – 為了考慮所有選定點同時接近（或未接近）“接收者”時的樣本。

- Any selected point – 為了考慮至少一個選定點接近（或未接近）“接收者”時的樣本。

4. 點擊Receivers選項卡。選擇需要定義為Receivers（接收者）的受試者以及其有關體位點。對下面樣本進行分析：當“行動者”的體位點接近（或未接近，這取決于您的選擇）“接收者”的體位點時的樣本。范例：

- 為了選擇兩個受試者接近彼此時的樣本，選擇受試者1和受試者2，并從列表中選擇Any selected subject。

- 為了在一個特定（焦點）受試者接近其他受試者時選擇樣本，不要在Receivers選項卡下選擇焦點受試者。選擇所有其他受試者，并從列表中選擇All selected subjects。詳細信息請參閱第474頁。

5. 如果您已經(jīng)在Nesting over Subjects下選擇Proximity，Actors選項卡也可用。當接近（或未接近）“接收者”時，選擇受試者，定義“嵌套”間隔。如果您選擇兩個或兩個以上的受試者，選擇

- Any selected subject（任何選擇的受試者） - 分析至少有一個受試者是處于該狀態(tài)的時間；

- All selected subjects（所有選擇的受試者） - 分析所有受試者同時處在該狀態(tài)的時間。

6. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注意其中的差異：

 如果您在Nesting下方選擇Proximity ，同一個活動場中的不同受試者在不同的時間間隔被分析（參見圖16.17中的B）。

 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Proximity，行動者是在Actors選項卡中所指定的受試者（參見圖16.17中中的C，D）。

nesting over relative movement（關聯(lián)相對運動的嵌套）

“相對運動”為一個狀態(tài)變量，用于確定一個或多個受試者（行動者）是否正在移向或遠離一個或多個其他受試者（接收者）。

1. 在Maximum interaction distance（最大相互作用距離）字段中，輸入受試者之間的距離值，超過該值受試者將認為無相互作用。

2. 在Calculate nesting for選項卡下，選擇定義嵌套間隔的狀態(tài)。

- Moving to – 為了在“行動者”正向“接收者”移動時分析樣本。

- Moving from – 為了在“行動者”正在遠離“接收者”時分析樣本。

- No relative movement – 為了在行動者到接收者的距離不改變時分析樣本。

- No interaction – 為了分析“行動者”和“接收者”之間的距離大于最大相互作用距離時分析樣本。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇“行動者”的體位點。例如，選擇鼻尖點，當每個受試者的鼻尖點正移向其他受試者（接收者）時選擇樣本。默認值是中心點。如果您選擇兩個或三體位點，請選擇：

- All selected points - 當所有選定點同時相對于接收者同時處于選定狀態(tài)時，考慮樣本。

Any selected point - 當至少有一個選定點相對于接收者處于選定狀態(tài)時，考慮樣本。

4. 點擊Receivers選項卡。選擇需要定義為Receivers（接收者）的受試者以及其有關體位點。分析“行動者”的體位點相對于“接收者”的體位點處于上面選定狀態(tài)時所采集的樣本。范例：

- 為了一個受試者移向另一個受試者時選擇樣本，選擇受試者1和受試者2，并從列表中選擇Any selected subject。

- 為了在一個特定（焦點）受試者同時移向其他受試者時選擇樣本，不要在Receivers選項卡下選擇焦點受試者。選擇所有其他受試者，并從列表中選擇All selected subjects。詳細信息請參閱第474頁。

5. 詳細信息請參閱第474頁。

6. 如果您已經(jīng)在Nesting over Subjects下選擇Relative movement，Actors選項卡也可用。選擇處于上面選定區(qū)域內的受試者，并定義嵌套間隔。如果您選擇兩個或兩個以上的受試者，選擇

- Any selected subject – 為了分析至少一個“行動者”相對于“接收者”處于該狀態(tài)的時間。

- All selected subjects – 為了分析所有“行動者”相對于“接收者”同時處于該狀態(tài)的時間。

詳細信息請參閱第474頁。

圖16.14 - Relative movement（相對運動）窗口。

7. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

注意其中的差異：

 如果您在Nesting下方選擇Relative movement，同一個活動場中的不同受試者在不同的時間間隔被分析（參見圖16.17中的B）。

 如果您在Nesting over Subjects下方選擇Relative movement，行動者是在Actors選項卡中所指定的受試者（參見圖16.17中的C，D）。

關聯(lián)手動評定行為的nesting（嵌套）

當使用關聯(lián)手動評定行為的“嵌套”時，您可以挑選其中手動評定行為活動性的跟蹤片段。如需了解手動評定行為相關更多信息，請參閱“定義行為”（第106頁）和“手動評定行為”（第320頁）。

這時候，我們假設您已經(jīng)遵循第446頁上操作規(guī)程中第1步到第3步。

關聯(lián)開始-停止行為的“嵌套”

1. 點擊“開始-停止行為”旁邊的按鈕。

2. 在[behavior name]窗口中，確保選中[behavior name]，然后點擊OK。

附注 - 如果您要分析其中行為不活動性的跟蹤片段，選擇Not [behavior name]。

關聯(lián)互斥行為的“嵌套”

1. 點擊“互斥組”旁邊的按鈕。

2. 在[behavior group name]窗口中，選擇一個行為，并點擊OK。

如果您從一個互斥組中選擇一個行為，那么同一互斥組的其他行為不能用于可視化和分析。

關聯(lián)自動識別行為的“嵌套”

僅您擁有“老鼠行為識別”附加模塊時，該選項才可用。

目標

挑選在受試者處于一個或多個自動檢測到的行為狀態(tài)時所收集的樣本：

喝支撐式站立

吃（食物）靜臥

梳洗嗅

跳躍行走

非支撐式站立（關于“抽搐”，請參閱第473頁上的注釋）

程序

1. 在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）屏幕中，點擊Nesting（對應需要用于選擇跟蹤片段的行為）下方的按鈕。

如果您要基于兩個或兩個以上的行為挑選樣本，并如同一種行為一樣對它們一起進行分析（例如：Rearing unsupported和Rearing supported），那么點擊Merged Behavior旁邊的按鈕。參閱第433頁上的注釋。

2. 在Behavior decision method選項卡下，請選擇：

- Default – 為了選擇按照原始行為識別評定行為的所有樣本（沒有基于狀態(tài)概率進行篩選）。

- Probability greater than - 僅選擇該行為概率大于某一特定值的樣本。從列表中選擇該值（0-99％）。參閱圖16.16和第471頁上的注釋。

3. 在Behavior duration threshold選項卡下，轉到Exclude instances shorter than，并輸入該行為的最小持續(xù)時間。例如，如果您選擇1秒，僅選擇行為持續(xù)時間超過1秒的跟蹤片段以供分析。

4. 在Calculate nesting for選項卡下，選擇您希望您的選擇所依據(jù)的狀態(tài)。

- [behavior name] – 為了選擇評定為該行為的所有樣本。

- Not [behavior name] – 為了選擇未評定任何其他行為的所有樣本。

- Unknown – 為了選擇評定為Unknown（未知）的所有樣本。例如，持續(xù)20秒跟蹤（一般信息請參閱102頁）。

5. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

圖16.15 - Grooming（梳洗）窗口。

注釋（所有行為）

 對于行為識別可用的每個樣本，第470頁上所列出的行為均與一個概率值相關聯(lián)。一般情況下，所有行為中具有最高概率的行為分配到一個樣本。如需了解詳細信息，請參閱第633頁和圖20.20。

 “行為決定方法”用作一個篩選器，您可以用于忽略行為概率低于某個值的樣本。Default（默認）即指EthoVision使用原始評分（因此沒有基于概率的篩選）。參見圖16.16。

如果您要選擇其行為概率低于某一值的樣本，選擇Calculate nesting for選項卡下方的Not [behavior name]，并選擇該值。

為了選擇一個特定概率閾值，最好查看每個樣本所對應的該行為概率值。在“分析配置文件”中，在Rat Behavior Recognition選項卡下，選擇Behavior probability（行為概率），并選擇感興趣的行為。選擇Plot Integrated Data（繪制集成數(shù)據(jù)），以查看依照時間繪制的概率值。

 如果您要計算一個行為的持續(xù)時間（作為跟蹤百分比），但不包括標記為Unknown的時間，應編制兩個嵌套標準：一個標準帶[behavior name]，而另一個標準帶Not [behavior name]。利用OR邏輯組合所產(chǎn)生的對話框（參閱第482頁），然后在“分析配置文件”中定義您感興趣的行為，并在Trial statistics（試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)）選項卡下選擇統(tǒng)計選項Cumulative Duration within Nesting（%）。

圖16.16 - 行為決定方法對選擇用于分析的跟蹤片段的影響示例。頂部 – 依照時間繪制的Grooming（梳洗）概率和另一行為概率（為簡單起見，其他行為在這里忽略不計）。底部 - 當關聯(lián)“梳洗”進行Nesting（嵌套）時：

- 當選中Default（默認）選項時，將對滿足下面條件的樣本執(zhí)行分析：“梳洗”概率超過任何其他行為概率（默認行為識別）。

- 當使用一個設定概率 > 50％時，將對該行為概率高于50％的樣本執(zhí)行分析。該值越高，選擇越保守。

 “行為持續(xù)時間”閾值用作一個篩選器，用于忽略狀態(tài)之間的短過渡。例如，當使用25個樣本/s的采樣率進行跟蹤時（因此，樣本之間的時間間隔為0.04 s），以及“梳洗”行為在三個連續(xù)樣本中獲得評定（因此，預篩選的“梳洗”狀態(tài)將為持續(xù)0.12秒激活）。如果在Calculate nesting for選項卡下選擇Grooming，并具有0.2 s的進程持續(xù)時間閾值，這三個樣本的“梳洗”狀態(tài)不會超過該閾值。三個樣本從分析中排除。

 Nesting over Twitching（關聯(lián)“抽搐”的嵌套） - 由于“抽搐”為一個點事件，并非一個持續(xù)時間的事件，因此關聯(lián)“抽搐”的嵌套不可能。

“合并行為”相關注釋

 Nesting over Merged behavior（關聯(lián)“合并行為”的嵌套） - 當您在Merged behavior選項卡下選擇多個行為時，受試者處于所選狀態(tài)之一的跟蹤片段獲得選中，然后利用OR邏輯組合。這等于關聯(lián)單個行為的“嵌套”，然后并行放置Nest（嵌套）對話框（參閱第482頁上的圖17.2中示例）。

 關聯(lián)“非”合并行為的嵌套 – 在Merged Behavior窗口中，不允許您選擇Not [behavior name]。如果您需要選擇兩個或兩個以上行為不活動性時的樣本，那么應為每個行為編制一個“嵌套”標準，選擇Not [behavior name]（參閱第470頁），然后線性序列放置生成的Nest（嵌套）對話框（請參閱第486頁上圖中的示例）。

注意：當該行為處于Unknown（未知）時，或該片段內未評定任何行為時（由行為之間的空白表示），無法選擇跟蹤片段。

16.5 關聯(lián)試驗對照狀態(tài)的Nesting（嵌套）

目標

挑選對應一個“試驗控制”狀態(tài)的跟蹤片段。一個“試驗控制”狀態(tài)即指一個間隔，由試驗期間所發(fā)生的兩個事件定義（滿足一個條件、開始一個子規(guī)則、采取一個行動等）。如需了解“試驗控制”狀態(tài)相關更多信息，請參閱第627頁。

程序

這時候，我們假設：您已經(jīng)遵循第446頁上的操作規(guī)程中第1步到第3步，并且您在第2步中點擊Trial Control state旁邊的按鈕。作為結果，Trial Control state（試驗控制狀態(tài)）窗口出現(xiàn)。

1. 轉動From，在Element（元素）列表中，選擇用作間隔開始標準的“試驗控制”元素。在Event（事件）列表中，選擇用作間隔開始的元素事件。

2. 轉動To，在Element（元素）列表中，選擇用作間隔結束標準的“試驗控制”元素。在Event（事件）列表中，選擇為用作間隔結束的元素事件。

3. 由于標志間隔結束的事件有可能多次發(fā)生，因此，應選擇所使用的出現(xiàn)次序（從第1次至第9次）。1th即To選項下所選定的事件第一次發(fā)生，在From選項下所選定的事件每次發(fā)生之后可用。

可用State（狀態(tài)）選項取決于選擇作為Element（元素）的條目（請參閱“試驗與硬件控制手冊”中的“試驗數(shù)據(jù)分析”部分）。

4. 點擊“OK（確認）”。將Nest對話框插入到Start對話框與Result（結果）對話框之間的合適位置。

您可以專門為數(shù)據(jù)選擇或分析創(chuàng)建“試驗控制”元素，也可以直接用于控制試驗。

在Trial Control state（試驗控制狀態(tài)）窗口中，Actors選項無用，因為“試驗控制狀態(tài)”獨立于受試者。

16.6 選擇嵌套間隔中的受試者

當使用Nesting（嵌套），將對基于下面標準的跟蹤片段（時間間隔）執(zhí)行分析：基于Nesting和Nesting over Subjects選項卡下方的可用標準之一。

時間間隔應用到每次跟蹤。

 為了基于跟蹤所涉及的動物行為分析時間間隔，選擇Nesting選項卡下一個選項，然后遵循第444頁上的操作規(guī)程。

結果 – 根據(jù)受試者的自身行為，將在一個不同時間間隔內分析每個受試者（參閱圖16.17中B）。

 為了基于一個特定受試者（或受試者組合，稱為Actors）的行為分析時間間隔，在Nesting over Subjects選項卡下選擇一個選項，然后遵循下面規(guī)程。

結果 - 在同一個活動場中，將在相等時間間隔內分析受試者（請參閱圖16.17中C和D）。

活動場為獨立復制類型。因此，嵌套時間間隔分別應用到每個活動場，取決于受試者的狀態(tài)。

圖16.17 - 一個活動場內（包含三只動物）的“嵌套”效夠。虛線：跟蹤。黑色條：時間間隔，當一個行為狀態(tài)或“試驗控制”狀態(tài)激活時（例如：變量“區(qū)內”用狀態(tài)In zone，或Mobility（機動性）用狀態(tài)Highly mobile）。白色條：用于分析的選定數(shù)據(jù)。A - 原始數(shù)據(jù)。B - Nesting（嵌套）結果。根據(jù)相應受試者狀態(tài)，選擇跟蹤片段。C - Nesting over Subjects（關聯(lián)受試者的嵌套）結果，其中一個受試者在Actors選項卡中選定（參閱第474頁）。D - Nesting over Subjects（關聯(lián)受試者的嵌套）結果，其中兩個或兩個以上受試者在Actors選項卡中選定。由于空間原因，組合“任何/所有受試者1和3”和“任何/所有受試者2和3”沒有顯示。

關聯(lián)受試者的“嵌套”

僅您的試驗包含多個受試者/活動場時，該選項才可見。我們假設您已經(jīng)點擊Nesting窗口中的Actors選項卡。

圖16.18 - 點擊Nesting over Subjects下方時的Relative movement（相對運動）窗口，Actors選項卡位于頂部。

1. 在Actors選項卡中，您可以選擇擁有定義時間間隔嵌套行為的受試者。在Select選項卡下方，選擇應該顯示該行為的受試者。如果您在Actors選項卡中選擇兩個或兩個以上的受試者，立即從Select對話框下方的列表中選擇兩個選項之一：

- All selected subjects（所有選定受試者） - 為了在所有“行動者”同時顯示該行為時分析樣本。

- Any selected subject（任何選定受試者） - 為了在至少有一個行動者顯示該行為時分析樣本。

2. 如果Actors選項卡中還包含Body points（體位點）選項，為了上面選定受試者選擇一個或多個體位點（詳細信息請參閱456頁）。

3. 對于社交相互作用的因變量，一個Receivers（接收者）選項卡同樣可用。“接收者”即指作為“行動者”行為直接參照的受試者。例如：

- 為了分析受試者2何時向受試者1移動，受試者2為“行動者”，而受試者1為“接收者”。

- 為了分析受試者1何時靠近受試者2，受試者1為“行動者”，而受試者2為“接收者”。

點擊該選項卡，然后選擇您要定義為“接收者”的受試者（參閱下面示例）。

4. 點擊OK，并插入Nest（嵌套）對話框在Start（開始）和Result（結果）對話框之間的適當位置。

當在Actors和Receivers選項卡下選擇同一個受試者時，應小心操作。在這種情況下，您也可能得到不想要的選擇，例如：受試者1的鼻尖點（行動者）靠近受試者1的尾基（接收者）。所產(chǎn)生的選擇無多大意義。

例如：

 社交相互作用的示例 - 您想要分析受試者1的鼻尖點靠近受試者2的尾基點（肛門-生殖器嗅探）的次數(shù)。

解決方案 - 受試者1為“行動者”，受試者2為“接收者”。

在Nesting over Subjects選項卡下，點擊Proximity（接近）旁邊的按鈕。

- 在Actors選項卡中，選擇Subject 1以及取消選擇Subject 2。在Body points選項卡下，僅選擇Nose-point（鼻尖點）。

- 在Receivers選項卡中，選擇Subject 2以及取消選擇Subject 1。在Body points選項卡下，僅選擇Tail-base point（尾基點）。

如果您要選擇受試者1的鼻尖點靠近受試者2的尾基點的時間，或者反之亦然，創(chuàng)建兩個“嵌套”對話框：一個對話框指定受試者1的鼻子靠近受試者2的尾基，另一個對話框指定受試者2的鼻子靠近受試者1的尾基。接下來，利用OR邏輯組合這兩個對話框（參閱第482頁）。

 僅具有一個“行動者”的示例（沒有“接收者”） - 研究人員希望分析受試者2運動的時間。尤其，想要量化該時間段內其他受試者的移動距離。

解決方案 - 受試者2為“行動者”。在Nesting over Subjects選項卡下，點擊Movement（移動）旁邊的按鈕。

- 在Actors選項卡中，選擇Subject 2以及取消選擇其他受試者。

在“分析配置文件”中，選擇Distance moved（移動距離）。統(tǒng)計數(shù)據(jù)結果涉及指定時間間隔內的每個受試者。

16.7 Results per time bin（結果/時間倉）

什么是Time bins（時間倉）？

當使用“時間倉”時，您的跟蹤將分成相等持續(xù)時間的片段。

為了分析每次跟蹤中的單個時間間隔，請參閱第447頁上的Nesting over Time（關聯(lián)時間的嵌套）。

圖16.19 – 隨著使用“時間倉”，每個跟蹤分割成若干具有相等長度的時間間隔。分別為每個時間間隔顯示分析結果。對比這種情形與第444頁上圖中的Nesting over Time（關聯(lián)時間的嵌套）。

結果/時間倉分別應用到每次跟蹤。

 在一個多活動場設置中，對于每個活動場，追蹤可能在不同時間點開始，這取決于“試驗控制”的“開始”條件何時在一個特定活動場內獲得滿足。因此，對于不同活動場，相同時間間隔可能涉及不同“實際”時間。

 在每個活動場中具有多個受試者的設置中，為每個活動場內的所有受試者同時開始跟蹤，因為按照活動場水平應用“試驗控制”的“開始”條件。因此，對于該活動場中的所有受試者，相同時間間隔即指相同“實際”時間。

如何指定“結果/時間倉”

1. 確保用于定義“結果/時間倉”的“數(shù)據(jù)配置文件”打開。如果并非這種情形，創(chuàng)建一個新的“數(shù)據(jù)配置文件”或打開一個現(xiàn)有“數(shù)據(jù)配置文件”（參閱第663頁）。

2. 點擊Result（結果）對話框上的Settings（設置）按鈕。如果“數(shù)據(jù)配件文件”包含多個Result（結果）對話框，打開一個對話框，該對話框對應需要按時間倉分割的數(shù)據(jù)。

圖16.20 - 已啟用“時間倉”的Result Settings（結果設置）窗口。

3. 在Result Settings窗口中，選擇Results per time bin。

4. 在Settings（設置）選項卡下，選擇：

- 單個間隔長度（范圍：0.001秒到24小時）。

- Ignore last time bin if incomplete（如果不完整，忽略最后時間倉） - 如果您需要排除該用例中最后間隔（由于持續(xù)時間小于設定長度），請選擇該選項。

- Apply to all Results（應用到所有結果） - 如果“數(shù)據(jù)配件文件”包含一個以上的Result（結果）對話框，并且希望應用“結果/時間倉”到所有對話框，請選擇該選項。

5. 點擊“OK（確認）”。

如果您選擇相對于采樣率很短的一個時間倉長度，請記�。�

 增加時間倉數(shù)目，以增加計算時間。

 如果時間倉長度比樣本長度短，僅一些時間倉將包含一個樣本。

 如果時間倉長度不是樣本長度的倍數(shù)，時間倉將在所包含的樣本數(shù)量上有所不同。例如，當使用1個樣本/秒的采樣率和1.5秒的時間倉長度時，一半時間倉將包含1個樣本，其余時間倉將包含2個樣本。

 如果您使用結合嵌套或篩選數(shù)據(jù)選擇的時間倉，數(shù)據(jù)選擇之外的時間倉可被顯示在分析結果中，但是沒有數(shù)據(jù)。在下面示例中，使用10秒的時間倉，并創(chuàng)建一個時間間隔（從20秒到30秒）。

第17章

復雜數(shù)據(jù)選擇

17.1 組合選擇框 482

了解如何能夠組合選擇框以完善數(shù)據(jù)選擇。

17.2 一個“數(shù)據(jù)配置”文件中進行多個選擇 487

在同一個“數(shù)據(jù)配置文件”中，您可以定義不同數(shù)據(jù)選擇標準。這樣，您可在同一個表格中得到多個分析結果。例如，兩組或多組受試者的結果。

17.1 組合選擇框

可以按照多種方式組合選擇框，以創(chuàng)建復雜數(shù)據(jù)選擇。在第486頁上，您會發(fā)現(xiàn)關于“選擇框正確組合順序”的一個注釋。

組合選擇框用基本原則

按照單一序列組合選擇框 = AND邏輯

當您按照單一序列排列選擇框時，Result（結果）對話框中的數(shù)據(jù)（因此選定用作分析）滿足由選擇框所設定的全部條件（AND邏輯）。

圖17.1 – 該示例中所選定的數(shù)據(jù)首先依照開放場的中心進行“嵌套”（第二個對話框），然后根據(jù)變量“治療”的“注射”（injected）值進行篩選（第三個對話框）。

并行組合選擇框 = OR邏輯

當您將一個序列分裂成兩個或多個分支時，并且分支結束在相同Result（結果）對話框中，Result對話框中的數(shù)據(jù)（因此選定用于分析）滿足這些分支中所設定的某個條件或另一個條件（OR邏輯）。例如，為了選擇動物正“移動”或“流運”時的所有樣本。

圖17.2 - 該示例中選擇的數(shù)據(jù)為動物正在“移動”（頂部、中間對話框）或“流運”（底部對話框）時的跟蹤中一部分。

多重篩選條件

1 - 通過一個變量的兩個或多個值進行篩選

為了使用相同自變量的值創(chuàng)建多重篩選，請在一個Filter（篩選）框中指定相應值。請勿插入多重Filter（篩選）框。

示例 – 試驗包含自治療開始之后不同天數(shù)時所記錄的若干跟蹤（1、2或3天）。再此，我們假設：已作為用戶自定義變量輸入“治療后天數(shù)”。您需要分析治療后1、2和3天的跟蹤。

1. 創(chuàng)建與篩選變量相一致的一個Filter（篩選）框（請參閱第435頁）。

2. 指定您的選擇。

3. 插入Filter（篩選）框在該序列中（參閱圖17.3）。

圖17.3 – 根據(jù)一個變量編輯一個Filter（篩選）框，以改善篩選。粗箭頭表示用于定義選擇的自變量。結果 - 當可視化繪圖或計算統(tǒng)計時，數(shù)據(jù)被顯示為處理后的1和2天。

2 - 通過兩個或多個變量篩選

為了使用不同自變量創(chuàng)建多重篩選，應為每個變量創(chuàng)建一個篩選框。

篩選允許從數(shù)據(jù)集中選擇全部跟蹤。為了根據(jù)兩個或多個自變量改善篩選，應創(chuàng)建相應Filter（篩選）框，并使用所需要的邏輯（AND、OR或“多重結果”，請參閱第482頁）連接這些Filter（篩選）框在Start對話框和Result對話框之間。

示例 - 您的實驗包含為雄性和雌性受試者（利用一種藥物的兩個劑量水平進行治療）所記錄的跟蹤。在此，我們假設：作為用戶自定義變量，已經(jīng)輸入劑量水平和受試者性別。由于選擇標準依賴于不同變量，必須按照選擇順序嵌入兩個Filter（篩選）框。您需要對雌性受試者以及對劑量水平為0.5 mg/kg的受試者計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

圖17.4 - 連接Filter（篩選）框以創(chuàng)建一個復雜篩選。粗箭頭表示用于定義選擇的自變量。結果 - 當可視化繪圖或計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，將為使用藥物劑量 = 0.5 mg/kg進行治療的雌性受試者顯示結果。

多重嵌套條件

1 - 嵌套一個標準的多個值

為了基于同一嵌套標準的兩個或多個值選擇跟蹤片段，指定這些值在一個Nest（嵌套）框內。請勿插入多個Nest（嵌套）框。

示例 - 您需要可視化受試者完全處于高架十字迷宮的一個開放臂中時的跟蹤片段。我們假設：開放臂1和2已經(jīng)分別定義為一個區(qū)域。

1. 創(chuàng)建與嵌套標準相一致的一個Nest（嵌套）框（參閱第446頁）。

2. 指定您的選擇。

3. 插入Nest（嵌套）框在該序列中（參閱圖17.5）。注意：

 In zone（區(qū)域內） - 對于In zone標準，通過在In zone property（區(qū)內屬性）窗口中選擇適當選項，您可以應用AND和OR邏輯。例如，為了指定受試者必須處于開放臂1或者開放臂2內，選擇選項When in any of the selected zones。

 Movement、Elongation和Mobility - 對于這些嵌套標準，無法同一個Nest（嵌套）框內指定多個值（例如：關聯(lián)“高度機動性”和Mobility（機動性）的嵌套）。為了指定多個值，請參閱下面原則。

圖17.5 - 基于一個變量編輯一個Nest（嵌套）框，以完善“嵌套”。粗箭頭表示用于定義選擇的自變量。Result（結果） - 分析在受試者的中心點、鼻尖點和尾基均處于十字迷宮的任意開放臂中時所采集的樣本。

2 – 關聯(lián)兩個或多個標準的嵌套

為了使用不同嵌套標準以選擇跟蹤片段，應為每一個標準創(chuàng)建一個Nest（嵌套）框。為了根據(jù)兩個或多個嵌套標準以完善“嵌套”，應創(chuàng)建相應Nest（嵌套）框，

并使用所需要的邏輯（AND、OR或“多重結果”，請參閱第482頁）連接這些Nest（嵌套）框在Start對話框和Result對話框之間。

示例 – 您需要可視化下面時間點的跟蹤片段：動物完全在高架十字迷宮的任意一個臂中，并且其身體獲得伸展。我們假設：開放臂1和2已經(jīng)分別定義為一個區(qū)域。

圖17.6 - 連接Nest（嵌套）框，以根據(jù)不同因變量選擇跟蹤片段。粗箭頭表示用于定義選擇的變量。Result（結果） - 結果顯示下面時間點所采集的樣本：動物伸展以及檢測到其身體完全處于任何一個開放臂中。

如果您需要嵌套同一個變量的多個值（例如：嵌套“高度機動性”和Mobility（機動性）），應為每個值創(chuàng)造一個Nest（嵌套）框，并使用所需要的邏輯（AND、OR或“多重結果”）進行連接。

選擇框的順序

在某些情況中，用于放置選擇框在“數(shù)據(jù)選擇序列”中的順序可能非常重要。

Filter（篩選）框

 如果兩個或多個Filter（篩選）框涉及不同變量（例如：一個篩選框用于篩選試驗，另一個篩選框用于篩選藥物劑量），在這種情形下，放置Filter（篩選）框放的順序并不重要。

 如果兩個或多個Filter（篩選）框涉及同一個變量，僅第二個篩選框中選定要素同樣在第一個篩選框中獲得選定時選擇方有效。

示例 - 如果您在一個Filter（篩選）框中篩選雄性受試者，而在第二個Filter（篩選）框中篩選雌性受試者，該選擇將不包含任何數(shù)據(jù)。

嵌套框

相對于Filter（篩選）框，放置Nest（嵌套）框的順序并不重要。

17.2 一個“數(shù)據(jù)配置”文件中進行多個選擇

您可以在同一個“數(shù)據(jù)配置”文件中創(chuàng)建不同數(shù)據(jù)選擇。每個對話框的序列必須結束在一個單獨Result（結果）框中。當您使用“數(shù)據(jù)配置文件”分析數(shù)據(jù)時，將為每個選擇單獨顯示結果（統(tǒng)計數(shù)據(jù)、跟蹤繪圖或熱點圖）。

當使用大型數(shù)據(jù)集時，您可能具有大量可能性數(shù)據(jù)選擇。創(chuàng)建多個“數(shù)據(jù)配置文件’，每個文件指定選擇標準之一，然后對數(shù)據(jù)配置文件和分析配置文件之間的每個組合運行分批處理計算。請參閱第562頁。

示例 – 在治療后1和2天時記錄若干動物的跟蹤，“治療后天數(shù)”已定義為一個獨立自變量。您想單獨計算兩組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但所有跟蹤集中在一起。

將每個Filter（篩選）序列連接到一個單獨Result（結果）框。為了添加一個Result（結果）框，點擊Components（組件）面板中Result旁邊的按鈕。請參閱440頁。

圖17.7 - 創(chuàng)建多個Result（結果）框，以顯示每個數(shù)據(jù)選擇標準的單獨分析結果。第一個Result（結果）框接收利用自變量“治療后天數(shù) = 1”進行篩選之后的數(shù)據(jù)，第二個Result（結果）框接收“治療后天數(shù) = 3”進行篩選之后的數(shù)據(jù)，第三個Result（結果）框接收所有數(shù)據(jù)。對于每個標準，分別計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

在分析結果中，您可以看到Result（結果）對話框所產(chǎn)生的輸出數(shù)據(jù)。查找“結果”標題。

第18章

數(shù)據(jù)可視化

18.1 可視化屏幕 490

窗口和用戶界面的組分。

18.2 繪制跟蹤 499

為了利用跟蹤繪圖可視化受試者的二維位置。

18.3 繪制熱點圖 509

為了利用熱點圖可視化受試者的二維位置。

18.4 繪制集成數(shù)據(jù) 521

為了可視化跟蹤以及視頻（但跟蹤從視頻文件中進行）和外部（生理）數(shù)據(jù)。您還可以查看因變量的“時間與事件”繪圖。

本章論述如何采用各種形式繪制原始數(shù)據(jù)。為了制作數(shù)據(jù)的統(tǒng)計圖表，請參閱第555頁。

18.1 可視化屏幕

為了可視化原始數(shù)據(jù)，請執(zhí)行下列操作之一：

 從Analysis（分析）菜單中 - 選擇Results，然后選擇下面選項之一：Plot Tracks（繪制跟蹤）、Plot Heatmaps（繪制熱點圖）或Plot Integrated Data（繪制集成數(shù)據(jù)）。

 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中 – 在Results（結果）選項卡下，點擊Track Visualization（跟蹤可視化）或Heatmap Visualization（熱點圖可視化）或者Integrated Visualization（集成可視化）。

可視化屏幕打開（參閱圖18.1），由下面元素組成：

 繪制區(qū)，其中包含跟蹤繪圖、熱點圖、視頻和時間變量繪圖，這取決于選擇的選項（請參閱第491頁）。

圖18.1 - 選擇Track Visualization選項時的Track Visualization（跟蹤可視化）屏幕。

 Track Plot Settings（跟蹤繪圖設置）或Heatmap Settings（熱點圖設置）面板（右側上） - 請參閱第493頁。

 組件工具欄，包含用于選擇Track Smoothing profiles（跟蹤平滑配置文件）、Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）和Analysis Profiles（分析配件文件）的列表以及一些按鈕（用于放大/縮小圖像和導出圖像）。

此外，Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕位于右上角處。

 Playback Control（重播控制）（回播控制）窗口（僅用于“跟蹤可視化”和“集成可視化”） - 請參閱第492頁。

 Trial Control（控制） Events（試驗控制事件）面板（僅用于“集成可視化”） - 請參閱534頁。

繪制區(qū)

跟蹤數(shù)據(jù)

 如果您選擇Track Visualization或Heatmaps，繪制區(qū)將顯示在目前可用數(shù)據(jù)文件中所選定的跟蹤（或熱點圖）。靜態(tài)背景即指作為背景抓取的畫面（當您定義活動場時）。

 如果您在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中選擇選項Integrated Visualization，視頻窗口將顯示在組件工具欄中所選定試驗的跟蹤。試驗名稱將顯示在視頻窗口的標題欄內。

- 如果您實況跟蹤數(shù)據(jù)，該窗口會顯示跟蹤在背景圖片上。

- 如果您從視頻文件中跟蹤數(shù)據(jù)，該窗口將顯示與試驗相關的視頻文件內容。

繪制標簽

如果您選擇選項Track Visualization或Heatmap Visualization，每個繪圖由一個或多個標簽標識（如同表格的標題）。這些標簽顯示與跟蹤相關的自變量值。您可以根據(jù)一個或多個自變量的值對跟蹤進行排序（請參閱第501頁）。

外部數(shù)據(jù)繪圖

如果試驗包含導入的外部數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)繪圖將在您選擇Integrated Visualization時顯示（參閱第521頁）。

變量繪圖

如果您選擇Integrated Visualization，繪制區(qū)域將包含一個或多個繪圖，其中依照時間繪制因變量值。繪圖類型和數(shù)量取決于在目前可用分析文件中所定義的變量（請參閱第521頁）。

重播控制窗口

通過使用Playback Control（重播控制）窗口，以重播跟蹤、視頻、外部數(shù)據(jù)（如適用）和因變量值。關于Playback Control（重播控制）窗口中按鈕功能的概述，請參閱第506頁。

如果您沒有看到Playback Control（重播控制）窗口，點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏），然后選擇Playback Control（重播控制）。

通過點擊右側處Expand/Collapse（展開/折疊）按鈕，您可以隱藏/顯示Playback Control（重播控制）窗口的底部。

跟蹤繪制設置

Track Plot Settings面板（圖18.2）允許您控制跟蹤外觀，例如：顯示哪些受試者和體位點、數(shù)量和速率以及跟蹤的顏色。

圖18.2 - Track Plot Settings面板中兩個標簽（適用于“集成可視化”）。

如果您沒有看到Track Plot Settings面板，點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Track Visualization。

您可以移動Track Plot Settings面板，并調整其尺寸：

 Move（移動） - 點擊其標題欄，并拖動面板到所需位置。您可以固定面板或者讓面板漂浮在該屏幕上。

 Resize（調整尺寸） - 為了調整該面板尺寸，利用鼠標點擊面板左側邊緣，致使鼠標指針變?yōu)殡p箭頭。拖拽邊緣到所需的位置，即可得到較大面板。

Track Plot Settings面板具有兩個選項卡：Show/Hide（顯示/隱藏）和Colors（顏色）。

Show/Hide（顯示/隱藏）

 Features（特征） - 為了顯示體位點和路徑。

- Nose-point（僅用于鼻尾跟蹤）。

- Center-point（中心點）。

- Tail-base（僅用于鼻尾跟蹤）。

- Connectors（僅用于鼻尾跟蹤） - 為了顯示連接鼻尖點和尾基到中心點的直線。

為了查看由體位點產(chǎn)生的樣本，選擇該體位點旁邊“樣本”下方的對話框。為了查看連接一個體位點用樣本的直線，選擇該體位點旁邊的Path（路徑）選項。

在所有跟蹤中，“鼻尖點”始終由一個實心三角形表示，“中心點”由一個實心圓表示，而“尾基”由一個實心正方形表示。您不能修改跟蹤中的體位點形狀。

 Subjects（受試者） - 為了顯示同一個活動場內的多個受試者

為需要顯示的受試者選擇Visible（可見）選項卡下方的該選項，并為需要隱藏的受試者取消選擇該選項。如果您在每個活動場中跟蹤兩只或更多動物，并且需要突出顯示其中一只或多只動物的跟蹤，該方式便捷實用。

 Filter（篩選） - 為了顯示部分跟蹤

Filter（篩選）選項允許選擇樣本顯示數(shù)量以及顯示速率。

- Last ... seconds - 如果跟蹤很長，您可以選擇僅可視化其中一部分，例如：僅持續(xù)5秒。

- Every ... sample - 如果動物移動緩慢，顯示樣本聚集于一點。為了避免這種情況，您可以選擇可視化每n個樣本。

顏色

在Colors（顏色）選項卡中，您可以指定顏色如何變化，例如：活動場之間或跟蹤內。注意：Heatmaps（熱點圖）用Color選項卡不同（請參閱第518頁）

 Level（層級）

- Subject（受試者） - 為了按照不同顏色顯示一個活動場內多只動物的跟蹤。參見第496頁。

- Track（跟蹤） - 為了按照一種顏色顯示跟蹤，該顏色取決于自變量值。一個跟蹤內的樣本均按照相同顏色顯示。參見第496頁。

示例1 - 以一種不同顏色顯示在每個藥物劑量下獲得的跟蹤。

示例2 - 在一個多活動場設置中，以一種不同顏色顯示來自每個活動場的跟蹤。

- Sample（樣本） - 為了以一種顏色顯示跟蹤中的樣本，該顏色取決于因變量值。因此，顏色會在跟蹤內變化。參見第497頁。

示例1 – 以不同顏色顯示具有不同速率值的樣本。示例2 - 以不同顏色顯示在開放場的不同區(qū)域內所采集的樣本。

如果您選擇Track Visualization，您可以根據(jù)一個或多個自變量對跟蹤排序（請參閱第501頁）。跟蹤用顏色的選擇方法獨立于跟蹤排序方法。

 遺漏樣本的顏色

遺漏樣本點始終顯示在跟蹤繪圖中。您可以更改遺漏樣本的顏色，以與實際數(shù)據(jù)更容易區(qū)分。遺漏樣本的目前顏色標示在Missing Sample Color（遺漏樣本顏色）旁邊。為了更改遺漏樣本的顏色，請點擊該按鈕，并在Color窗口選擇一種新顏色。如需了解遺漏樣本相關詳細信息，請參閱第212頁。

按照“受試者等級”指定顏色變化

 如果在多活動場內跟蹤一只動物/活動場 - 所有動物的跟蹤均以相同顏色顯示。您可以為不同體位點選擇不同顏色。

 如果您跟蹤多只動物/活動場 - 您可以為該活動場中的每只動物指定顏色。活動場1中的動物1跟蹤、活動場2和活動場3等內的動物1跟蹤均以相同顏色顯示。

在Settings（設置）下，點擊需要更改的顏色，并選擇一種新顏色。

按照“跟蹤級別”指定顏色變化

當選擇“跟蹤”作為“顏色變化”等級時，您可以從Variable（變量）下拉列表中選擇一個自變量，并利用該變量特定值指定應分配到跟蹤的顏色。

1. 從Variable列表中選擇自變量。

Result（結果） - 在Value（值）選項卡下，出現(xiàn)一個變量值列表。例如，如果您選擇Arena name（活動場名稱），該列表顯示可用于可視化的跟蹤有關的活動場名稱。

2. 選擇下面兩個選項之一：

- Choose a color range（選擇一個顏色范圍） - 點擊Color Range（顏色范圍）旁邊的按鈕以選擇范圍未端處顏色，并選擇兩種顏色，然后點擊Apply（應用）。

- Choose individual colors（選擇單個顏色） - 選定變量的每個值均列在Value選項卡下方。點擊一個值旁邊的Color按鈕，然后利用該值選擇需要分配到跟蹤的顏色。

3. 如果您跟蹤多只動物/活動場 - 從Subject（受試者）下拉列表中選擇受試者2，然后重復第2步。為活動場內的每只動物重復該步驟。

當您擁有大量自變量值時，選擇一個顏色范圍便捷實用。

如果您選擇顯示“鼻尖點”和“尾基”（參閱第6頁），兩個相應跟蹤的顏色均源于中心點顏色。與中心點顏色相比，鼻尖點的顏色具有更低強度，而尾基點的顏色具有更低飽和度。

變量值按字母順序顯示（用于“文本”和Boolean變量），或者以升序順序（用于“數(shù)值”、“時間”和“持續(xù)時間”變量）。

按照“樣本等級”指定顏色變化

當選擇“樣本”作為顏色變化等級時，您可以從Variable列表中選擇一個因變量，并根據(jù)變量值指定什么顏色應分配到樣本：

1. 從Variable列表中選擇一個因變量。

該列表顯示在目前可用“分析配件文件”中所選擇的因變量，目前可用“分析配件文件”突出顯示（藍色）在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中Analysis Profile（分析配置文件）選項卡下。

Result（結果） - 數(shù)值顯示在From和To字段中：

- 對于“狀態(tài)”變量 - 0.00和1.00。

- 對于“連續(xù)”變量 – 為該變量所測量的最小值和最大值。例如：“頭部方向”用-180°和+180°。

如果Variable下拉列表中不包含需要使用的因變量，在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中雙擊該因變量，添加因變量和編輯其設置。

2. 為因變量的數(shù)值0.00/1.00或最小值/最大值選擇兩種顏色。為了這樣做，請點擊數(shù)值下方單元格，然后選擇顏色。EthoVision在中間內計算顏色光譜，并顯示在中間單元格中。

具有“樣本等級”下顏色變化的繪圖示例請參閱圖18.3。

如果您跟蹤多只動物/活動場，請為該活動場中的每只動物執(zhí)行該步驟。

圖18.3 - 一個“樣本級”繪圖示例，其中樣本以不同顏色顯示，顯示顏色取決于受試者是否處于十字迷宮的任何開放臂中或其余部分中。在“分析配置文件”中，因變量In zone（區(qū)域內）已為中心點定義，并且When in any of the selected zones選項已選中。當繪制跟蹤時，任何一個開放臂中的樣本按照為“區(qū)內”變量“真”值所選定的顏色顯示。其他樣本以False（假）選項下方的顏色顯示。

您可以根據(jù)不同范圍重新計算顏色光譜。點擊From或To正下方的單元格，然后輸入一個新值。樣本將以新顏色顯示。然而，如果樣本具有該范圍外的數(shù)值，將仍然使用光譜末端處顏色進行顯示。

示例 - 您已經(jīng)選擇基于“移動距離”的顏色可視化樣本。自動范圍從0至50，其中大部分值低于10，50數(shù)值值實際上為由于跟蹤誤差造成的異常值。由于根據(jù)范圍0至50計算顏色光譜，具有數(shù)值0的樣本和具有數(shù)值10的樣本之間顏色并沒有很大差異。在To選項下，輸入一個值（如15），光譜將重新計算，樣本表現(xiàn)出較高顏色變化。

18.2 繪制跟蹤

選擇Track Visualization以可視化一組跟蹤。當您需要查看目前為止所采集數(shù)據(jù)的概述時，該功能特別有用。如果您需要從一個特定試驗以及視頻或外部數(shù)據(jù)中可視化數(shù)據(jù)，請參閱521頁。

程序

1. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在Analysis（分析）文件夾內，在Results（結果）選項卡下方，點擊Track Visualization，或者從Analysis（分析）菜單中選擇Results（結果），然后點擊Plot Tracks。

2. 在組件工具欄中，選擇需要使用的Track Smoothing profile（跟蹤平滑配置文件）和Data profile（數(shù)據(jù)配置文件）。這兩個文件定義需要繪制的樣本。

如果您需要采用基于一個因變量（如速率）值的顏色繪制跟蹤（參閱第497頁上的“樣本等級下指定顏色變化”），確保該變量定義在一個“分析配置文件”中。然后，重復上述步驟，并選擇正確的“分析配置文件”。

3. 在Track Plot Settings面板中，點擊Show/Hide（顯示/隱藏）選項卡，并選擇需要顯示的受試者和體位點（詳情請參閱第494頁）。

4. 如果您需要僅顯示跟蹤中一部分，在Filter（篩選）選項卡下選擇適當選項（參閱第494頁）。

5. 點擊Track Plot Settings面板中的Colors（顏色）選項卡，然后選擇下列選項之一：

- Subject（受試者） - 為了按照不同顏色顯示一個活動場內多只動物的跟蹤。參見第496頁。

- Track（跟蹤） - 為了以不同顏色顯示跟蹤，顯示顏色基于自變量值（例如：藥物劑量）。從Variable列表中選擇一個自變量，并選擇一個顏色范圍或者單個顏色。參見第496頁。

- Sample（樣本） - 為了以不同顏色顯示一個跟蹤中的樣本，顯示顏色基于因變量值（例如：速率）。從Variable列表中選擇一個因變量，并在True/False（真/假）或From/To（從/到）選項卡下方選擇顏色（參閱第497頁）。如果您沒有看到一個變量，定義該變量在一個“分析配置文件”中，然后重復上述步驟，并在第2步中選擇該“分析配置文件”。

注釋

 數(shù)據(jù)選擇對跟蹤繪制的影響 - 如果您的數(shù)據(jù)選擇包含嵌套標準，將繪制所有樣本，然而由“嵌套”排除的樣本以不同顏色顯示。

 有時您可能會收到下面消息：

您已經(jīng)擁有具有多個“活動場設置”的記錄數(shù)據(jù)，并且繪圖矩陣布局滿足下面要求：利用不同“活動場設置”獲得的跟蹤預期將繪制在同一個繪圖中。添加自變量Arena Settings（活動場設置）到該布局（參閱第501頁）。另外，在您的“數(shù)據(jù)配置文件“中，利用一個“活動場設置”篩選數(shù)據(jù)。

 有時，在繪圖矩陣中，一些變量單元格為空。造成這種情形的原因：沒有跟蹤對應繪圖標題中所指定的自變量值。為了創(chuàng)建一個更加緊湊的矩陣，選擇一組不同自變量以排序跟蹤繪圖（參閱第501頁）。

跟蹤繪圖排序

跟蹤繪圖以一個矩陣形式顯示。您可以根據(jù)一個或多個自變量對行和列進行排序。

示例 – 雄性及雌性受試者分配到兩個不同治療水平（治療或對照）。您需要根據(jù)“受試者性別”（不同性別在不同行中）和“治療”（不同治療在不同列中）以可視化跟蹤。參閱圖18.4中的結果

圖18.4 - 通過兩個變量排序跟蹤繪圖，即“治療”（在列上）和“受試者性別”（在行上）

為了排序跟蹤繪圖，點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Layout（布局）或右擊該圖標題（參閱下文）。

在默認情況下，圖標題包括一個自變量名稱和來自該行/列的變量值。為了刪除變量的名稱，右擊一個標題，然后取消選中Show Name（顯示名稱）。變量值和所產(chǎn)生的排序順序不會刪除。為了重建變量名稱，右擊標題，然后選擇Show Name。

布局窗口

在組件工具欄上，點擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Layout。作為結果，Layout窗口出現(xiàn)（參閱圖18.5）：

 Available對話框中列出可用于排序的自變量。

 On Columns對話框列出目前用于矩陣內列排序的變量。

 On Rows對話框列出目前用于矩陣內行排序的變量。

通過一個新變量排序

 從Layout窗口

圖18.5 – Layout（布局）窗口。

點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Layout。在Layout窗口中，選擇Arrange by headers（以標題排列）。然后，在Available下點擊變量名稱，并點擊其中一個緊挨著On Columns（對列）或On Rows（對行）的按鈕，這取決于您是否需要通過該變量的列或行進行排序。接下來，點擊Close（結束）。

 直接在繪圖上

a 請執(zhí)行下面操作之一：

 如果您需要使具有特定變量值的跟蹤顯示在其自己的列中，右擊一個繪圖上面的標題。

 如果您需要使具有特定變量值的跟蹤顯示在其自己的行中，右擊一個繪圖左邊的標題。

b 選擇Insert（插入）。

c Select Independent Variables to Insert（選擇自變量以插入）窗口出現(xiàn)。從Independent Variable Name（自變量名稱）列表中，選擇您需要用作一個排序因子的變量。

Result（結果） - 將用于排序跟蹤的變量值出現(xiàn)在Independent Variable Values（自變量值）選項下方。

變量列表未包含已經(jīng)出現(xiàn)在繪圖標題中的變量。

d 點擊“OK（確認）”。

結果 - 新列或行出現(xiàn)，并帶其自己的標題。相應排序跟蹤繪圖。

為了減小自變量的取值范圍，篩選跟蹤（參閱第435頁）。

刪除一個排序變量

 從Layout窗口

點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Layout。點擊On Columns（對列）或On Rows（對行）下方的變量名稱，并點擊其旁邊的“取消選擇”按鈕。

接下來，點擊Close（結束）。

 直接在繪圖上

右擊該變量的一個標題，然后選擇Delete（刪除）。

如果您要從矩陣的一側刪除所有變量，標題將會清空。所有跟蹤均繪制在一行或一列上。

如果您利用多個Arena Settings（活動場設置）中獲得數(shù)據(jù)，并且您刪除排序變量，您可能會得到一個錯誤信息。參見第500頁。

更改排序

在默認情況下，跟蹤繪圖以相應變量（數(shù)字或字母）的升序進行排序。

 為了以降序對變量值進行排序，請右擊該變量的一個標題，然后選擇Sort Descending（降序排序）。

您不能從Layout窗口中改變繪圖順序。

多重排序級別

當兩個或更多變量插入或移動到矩陣的同一側時，它們形成一個多層次結構。在下面示例中，首先通過“治療”（頂層）排序繪圖，然后依照“受試者性別”（底層）排序。

您可以通過在標題上上下移動每個變量，以重新排列排序級別：

 使用Layout窗口

點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Layout。在On Columns（對列）或On Rows（對行）下方，點擊需要移動的變量。為了向上移動變量級別，點擊Up（向上）按鈕。為了向下移動變量級別，點擊Down（向下）按鈕。

 直接在繪圖上

- 右擊該變量的一個標題。為了向上移動變量級別，選擇Move up（向上移動）。為了向下移動變量級別，選擇Move down（向下移動）�；�

- 點擊該變量的一個標題，然后將其拖動到一個較低或較高級別。

結果 - 該變量標題向上或向下移動一個級別。相應排序跟蹤繪圖。

在下面示例中，Subject sex（受試者性別）已移動到Treatment（治療）上方。因此，繪圖首先依據(jù)Subject sex（受試者性別）進行排序，然后依據(jù)Treatment（治療）排序（與上圖進行比較）。

從列到行移動繪圖，反之亦然。

通過移動行中所顯示的變量到列，您可以重新布局繪圖，反之亦然：

 使用Layout窗口

點擊On Columns（對列）或On Rows（對行）選項卡下方變量名稱，然后點擊Place Horizontal（水平放置）。

或Place Vertical（垂直放置）按鈕。

結果 - 該變量從On Columns移動到On Rows，或反之亦然。

 直接在繪圖上

- 右擊該變量的一個行/列標題，然后選擇Place Horizontal或Place Vertical或

- 點擊一個行/列標題，然后將其拖動到新位置。

顯示背景、活動場和區(qū)域

連同跟蹤數(shù)據(jù)，EthoVision可以顯示背景圖像、活動場和區(qū)域。

自定義背景

1. 在組件工具欄上，點擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇背景。

2. 選擇下面選項之一：

- Plain（純平） - 為了擁有一個統(tǒng)一背景。點擊該選項旁邊的按鈕，以選擇一種顏色。為了選擇基本顏色以外的顏色，點擊“其他”按鈕。

- Captured image（捕捉的圖像） - 如果您想要將源自“活動場設置”的捕捉圖像設定為背景。

3. 點擊“OK（確認）”。

在Track Visualization（跟蹤可視化）視圖中，您不能將視頻看作背景。僅在Integrated Visualization（集成可視化）視圖中可以出現(xiàn)該情形（參閱第523頁）。

顯示/隱藏活動場和區(qū)域

活動場、區(qū)域和點可以顯示在背景頂層上，作為覆蓋物。每個活動場和區(qū)域的顏色取決于在“活動場設置”中所選擇的顏色：

1. 點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，選擇Arena Features。

2. 選擇您需要顯示的活動場特征。

活動場和區(qū)域顯示為一種半透明的顏色，所以它們的外觀也取決于您所選擇的背景。

如果您想要改變一個活動場或區(qū)域組的顏色，打開適當Arena Settings（活動場設置），點擊正確的Color（顏色）行，并選擇需要的顏色。

對于一個多活動場設置，您無法選擇查看其中某些活動場。

查看和重播跟蹤

放大和縮小

Zoom（縮放）按鈕位于組件工具欄上。

 如需了放大，點擊Zoom in（放大）按鈕或者同時按下Ctrl+“+”。

 如需縮小，點擊Zoom out（縮�。┌粹o或者同時按下Ctrl+“-”。

 如需使所有繪圖均適應屏幕，點擊Fit all（包含全部）按鈕，或者同時按下Ctrl+“o”。

為了放大/縮小到預定義的百分比，從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中選擇Zoom level（縮放比例），并選擇其中一個可用值（6％至800％）。

自定義跟蹤長度

 Displaying the entire track（顯示整個跟蹤） - 在Track Plot Settings（跟蹤繪圖設置）面板中，在Filter（篩選）選項卡下，確保未選中選項Last ... seconds（持續(xù)...秒）和Every ... sample（每...樣本）。點擊Jump to end（跳至結尾）按鈕。

 顯示一部分跟蹤（例如，總是顯示最近30秒期間的樣本） - 在Track Plot Settings面板中，在Filter（篩選）選項卡下選擇Last，并輸入您需要的樣本繪制時間。

 每n個樣本顯示一個數(shù)據(jù)點（例如，每5個顯示一個樣本，以使跟蹤繪圖更具可讀性） - 在Track Plot Settings面板中，在Filter（篩選）選項卡下選擇Every，并在適當框中輸入n。

重播跟蹤

Playback Control（重播控制）窗口具有下面控件：

 向前播放（Ctrl+9） - 播放跟蹤。

您可以在Playback speed對話框中設置重播速度�？捎盟俾史秶鷱�1/25到16，如果采樣率小于最大值，樣本均以一個比重播速率小的速率顯示。

 暫停（Ctrl+0） - 停止播放跟蹤。如果您點擊Play forward（向前播放），將從您點擊暫停的地方開始重播。

 向后播放（Ctrl+Shift+4） - 向后播放跟蹤。您可以在Playback speed對話框中設置重播速度。

 向前步進幀（Ctrl+右箭頭鍵） - 向前一個樣本播放跟蹤。

 向后步進幀（Ctrl+左箭頭鍵） - 向后一個樣本播放跟蹤。

 單步向前/向后對應檢測用采樣率的時間間隔（參閱第208頁）。例如：如果采樣率為5/s，則為0.2秒。

 跳轉到開始（Ctrl+向上箭頭鍵） - 跳轉到每次試驗的開始。

 跳轉到結尾（Ctrl+向下箭頭鍵） - 顯示最后一套樣本，取決于您選擇要一次顯示多少點。注意：如果您的試驗具有不同持續(xù)時間，結束時間即指最長試驗的結束時間。因此，當較短跟蹤已經(jīng)達到結束時，較長跟蹤可能仍然被重播。

 循環(huán) - 循環(huán)播放視頻（僅適用于“集成可視化”，請參閱第521頁）。

查看源自多活動場設置的跟蹤

在具有多個活動場的試驗中，將從第一個樣本開始重播所有跟蹤。如果不同活動場內跟蹤在不同時間點開始，一個指定時間點時可視化樣本涉及這些活動場內的不同“實際時間”（圖18.6）。

圖18.6 - 在一個多活動場設置中，不同活動場內數(shù)據(jù)記錄可能在不同時間開始（參閱頂部處時間線）。當一同繪制跟蹤時（參閱“可視化跟蹤”），跟蹤開始時間獲得調整。這意味著，同時顯示的兩個活動場用樣本（參見“可視化跟蹤”下方的鼠標位置）可能涉及實際時間線內的兩個不同時刻（參見“源自活動場1的跟蹤”和“源自活動場2的跟蹤”下方的鼠標位置）。

為了保持活動場之間的時間差，選擇“集成可視化”（參閱第521頁）。

打印和導出跟蹤繪圖

打印跟蹤繪圖

您不能在EthoVision XT內打印跟蹤繪圖。為了打印繪圖，首先導出繪圖（參閱下文），然后將其導入到其他軟件（例如：Windows Picture和Fax Viewer）。

導出單個繪圖

1. 點擊您需要導出的繪圖，以使其邊界變?yōu)橥怀鲲@示（紅色）。

2. 在組件工具欄上，點擊Export image（導出圖像）圖標。

3. 在Export（導出）選項卡下，選擇Selected plot（選定的繪圖）。

4. 選擇圖像分辨率（像素）。

5. 點擊Export。在Export Image（導出圖像）窗口中，輸入圖像文件的名稱和位置，選擇圖像格式，并點擊Save（保存）。

作為單獨文件導出多個繪圖

作為單個圖像文件導出每個繪圖。

1. 選擇需要導出的繪圖。如果您不做出選擇，所有繪圖將會導出。

2. 在組件工具欄上，點擊Export image（導出圖像）圖標。

3. 在Export（導出）選項卡下，選擇To separate image files（至單獨圖像文件）。

4. 選擇圖像分辨率（像素）。

5. 點擊Export。在Export Image（導出圖像）窗口中，輸入圖像文件的名稱和位置，選擇圖像格式，并點擊Save（保存）。

作為一個文件導出多個繪圖

作為一個圖像文件導出矩陣網(wǎng)格。

1. 選擇需要導出的繪圖。如果您不做出選擇，所有繪圖將會導出。

2. 在組件工具欄上，點擊Export image（導出圖像）圖標。

3. 在Export（導出）選項卡下，選擇To one image file（至一個圖像文件）。

4. 選擇圖像分辨率（像素）。

5. 點擊Export。在Export Image（導出圖像）窗口中，輸入圖像文件的名稱和位置，選擇圖像格式，并點擊Save（保存）。

注釋

 可用圖像分辨率取決于原始背景圖像的縱橫比。繪圖用所選擇的縮放等級會影響默認分辨率。

 可用圖像格式：

- 便攜式網(wǎng)絡圖像格式（*.png ）（默認） - 一種采用無損壓縮的圖片格式。它對儲存包含線條圖的位圖圖像特別有用。

- JPEG文件（* .jpg） - 一種對彩色圖像的壓縮格式，尤其是照片。它可以將文件的大小降低到其原始大小的約5％，但一些細節(jié)可能會在壓縮過程中丟失。

- Windows位圖（*.bmp） - 一種非壓縮格式，通常產(chǎn)生較大文件。

- 圖形交換格式（*.gif） - 一種無損格式，僅制于256色。這使得GIF格式適合于存儲顏色相對較少的圖形，如簡單的圖表。

18.3 繪制熱點圖

選擇熱點圖可視化，以產(chǎn)生圖形表示受試者在二維空間中的位置，其中某一個特定位置的頻率被表示為一種色彩（參閱圖18.7）。熱點圖幫助識別“熱點”和數(shù)據(jù)點的聚類。

圖18.7左側 - 由一個圓形曠場產(chǎn)生的熱點圖，混合了兩條跟蹤的數(shù)據(jù)點。右側 - 兩個五分鐘的跟蹤組成的熱點圖矩陣：一個是對照（上部），一個是處理過的動物（底部）。使用時間倉，數(shù)據(jù)被分成兩半（從0:00到2:30；從2:30到5:00）。

您可以為單個跟蹤或跟蹤群體產(chǎn)生熱點圖，并根據(jù)不同的標準對熱點圖進行排序（參見圖18.7（右）的示例和第513頁中的詳細說明）。您可以將熱點圖與數(shù)據(jù)選擇相結合進行可視化，例如當它展示一個特定的行為時，受試者的位置。最后，您可以導出熱點圖到圖片文件（參見第519頁）。

請注意，熱點圖是靜態(tài)的圖像。如果您想要動畫拍攝受試者的位置，使用Track Visualization（跟蹤可視化）或Plot Integrated Data（繪制集成數(shù)據(jù)）

當解讀色彩熱點圖時需特別小心。首先，顏色缺乏自然的感知排序，如在灰度圖中所發(fā)現(xiàn)的。色彩之間的變化導致感知實際上并不存在的梯度，而使實際的梯度不太突出。

程序

1. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中的Results（結果）下方，點擊Heatmap Visualization（熱點圖可視化），或從Analysis（分析）菜單中選擇Results（結果），然后選擇Plot Heatmaps（繪制熱點圖）。

擁有一個或多個背景圖片的Heatmap Visualization（熱點圖可視化）屏幕出現(xiàn)（取決于活動性的數(shù)據(jù)文件），并且Heatmap Settings（熱點圖設置）面板在其右側。

2. 在組件工具欄中，選擇需要使用的Track Smoothing profile（跟蹤平滑配置文件）和Data profile（數(shù)據(jù)配置文件）。這兩個文件指定在熱點圖中使用的一套樣本。

注：目前在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中以藍色突出的分析配置文件不會影響熱點圖。

3. 在Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中，點擊Show/Hide（顯示/隱藏）選項卡。

- 選擇要可視化的特征（體位點）和受試者。

- 在Presets（預設）下方，點擊其中一個按鈕來安排布局（詳見第513頁）。

- 在Merging（合并）下方，指定EthoVision應如何將不同跟蹤的數(shù)據(jù)標準化，當把它們放于一個熱點圖中時：

 累積 - 一個跟蹤中的每個樣本得到等于1/采樣率的權重。因此，一個像素的顏色代表該受試者的體位點在該位置的總時間。當您想基于動物的所有可能位置制作一組跟蹤的熱點圖時，請選擇此選項。用這種方法，在比其他長的跟蹤上一個受試者的位置被過度表達。

 平均值 - 一個跟蹤中的每個樣本得到等于1/跟蹤長度的權重。一個像素的顏色代表在該位置上被發(fā)現(xiàn)的一個跟蹤的平均比例。當您想制作一個代表組平均分布的熱點圖，并在兩個或多個組跟蹤之間比較平均值時，請選擇此選項。

另請參見第512頁中的一個示例。

4. 在Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中，點擊Colors（顏色）選項卡。

- 在Color level（顏色級別）下方，指定在不同的熱點圖之間顏色范圍是如何映射到位置頻率范圍的：

 在每個熱點圖中，分別按照熱點圖將顏色范圍映射到逐像素頻率的范圍。這就是說，相同的顏色可能在不同的熱點圖中意味著不同的頻率。當您要比較熱點圖內部的位置時，而且熱點圖是基于持續(xù)時間多變的跟蹤，建議此選項。

 Over heatmaps（在熱點圖上）將顏色范圍映射到所有熱點圖中所計算的逐像素頻率范圍。這意味著，（a）在所有的熱點圖中一種顏色代表相同的頻率，以及（b）最低的和最高的顏色都只顯示在分別具有最低和最高的絕對頻率值的熱點圖中。當您要比較熱點圖之間的位置時，建議此選項。

注意 - 當您選擇Over heatmaps（在熱點圖上）時，熱點圖看起來的樣子也將取決于您所選擇的Merging method（合并方法）（參見上文）。

- 對于更多的顏色選擇，請參閱518頁。

5. 點擊Plot Heatmaps（繪制熱點圖）按鈕。

6. 在需要時自定義熱點圖（參見第下文）。

7. 如果需要，導出熱點圖（參見第519頁）。

注釋

 在默認情況下，熱點圖用疊加的文本顯示，并且沒有活動場和區(qū)域的輪廓。

 如果您想要知道行為發(fā)生在哪里，在您的嵌套該行為的數(shù)據(jù)文件中（參見第469頁手動劃線的行為或第470頁自動評分的行為），然后繪制熱點圖。熱點圖顯示該行為被評分時受試者的位置。

 當兩條或更多條跟蹤共享自變量（該自變量被選作標題）的相同值時，就會發(fā)生合并。例如，兩條跟蹤具有相同的Treatment level（處理水平）= Control（控制）。如果Control（控制）是其中一個標題，則這兩條跟蹤導致相同的熱點圖。

 Cumulated（累積）和Mean（均值） - 考慮兩條以25次采樣/秒記錄的跟蹤。一條跟蹤有10個樣本的長度，另一條有1000個樣本的長度�？偢欀芷跒�1010/25=40.4秒。一個受試者的中心點在跟蹤1的P位置（=跟蹤1的20％）上被發(fā)現(xiàn)2次，而在跟蹤2上（=跟蹤2的 10％）被發(fā)現(xiàn)100次。當兩條跟蹤被合并時：

- 使用累積時，像素P的顏色代表（2×1/25）+（100×1/25）= 4.08 s的總時間。這意味著，總共數(shù)據(jù)點的4.08 s/40.4 s = 10.1％在該位置。較長的跟蹤在此計算中擁有較大的權重。

- 使用平均數(shù)時，像素P的顏色代表[（2/10）+（100/1000）]/2 = 0.15 =跟蹤持續(xù)時間的15％。這意味著，平均數(shù)據(jù)點的15％在該位置。短的和長的跟蹤在此計算中具有相同的權重。

 當您組合來自不同的活動場設置的跟蹤時，相應的熱點圖可能有不同的尺寸和高寬比。在它們被組合之前，跟蹤首先被對齊在左上角。因此，在組合的熱點圖中，一個特定點可能對于不同的跟蹤表示不同的位置。

自定義熱點圖

您可以用Show/Hide（顯示/隱藏） (顯示/隱藏)菜單和Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中的選項自定義熱點圖。

如果您沒有看到Heatmap Settings（熱點圖設置）面板，從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中選擇Heatmap Settings（熱點圖設置）。

顯示/隱藏文本

為了便于在熱點圖矩陣中定位，您可以顯示：

- 用于排列熱點圖的自變量的值（在行列標題中使用的相同變量）。

- 用于創(chuàng)建目前熱點圖（合并熱點圖：n）的單軌熱點圖的數(shù)量。

1. 從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中，選擇Text Features (文本特征)。

2. 如果您想看到在熱點圖之上的疊加文本，在View (視圖)下方，選擇Show information（顯示信息）。

3. 在Text properties（文本屬性）中，選擇文本的Fill color（填充顏色）和Opacity（不透明度）。

注 - 如果這些信息是冗余的，即使當選擇Show information（顯示信息）時，疊加文本也不會顯示。例如，當熱點圖有標題時自變量不會顯示；由于同樣的原因，當熱點圖是基于單條跟蹤時，合并的熱點圖:n的文本不會顯示。

顯示/隱藏活動場、區(qū)域和點

1. 從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中，選擇Text Features (文本特征)。

2. 在Arena Features（活動場特征）窗口中，選擇您要在熱點圖上查看的活動場、區(qū)域、區(qū)域中心和興趣點。

3. 選擇特征輪廓顏色。接下來，點擊OK（確定）。

注 - 活動場和區(qū)域被顯示為輪廓，不是像在跟蹤可視化中的半透明區(qū)域。區(qū)域中心和興趣點被顯示為十字。

自定義背景

1. 從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中，選擇Background（背景）。

2. 選擇：

Plain（無格式） - 通過歸類于最小以擁有均勻的背景，與熱點圖中的最小值的顏色一樣。如需更改顏色，點擊Heatmap Settings（熱點圖設置）窗口中的Colors（顏色）選項卡，并在Display（顯示）下方更改選項。

- Plain-custom（無格式-自定義）以擁有均勻的背景。點擊該選項旁邊的按鈕，以選擇一種顏色。為了選擇基本顏色以外的顏色，點擊“其他”按鈕。

- 捕獲的圖像使在Arena Settings（活動場設置）中捕獲的圖像作為背景。如果熱點圖是根據(jù)使用不同Arena Settings（活動場設置）的跟蹤，它被顯示為目前在Plain-custom（無格式-自定義）旁邊所選的顏色的背景。

重新排列熱點圖 - 用Layout presets（布局預設）

您可以用兩種方式排列熱點圖：使用預定義的常用標準（Presets（預設）），或手動在矩陣中排列標題（Custom（自定義）；參見第515頁）。

注 - 當對于這一類至少有2個項目時，一類被顯示為標題。例如，對于結果的結果1和結果2，對于體位點的鼻尖點和中心點，等等。

在Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中，點擊Show/Hide（顯示/隱藏）選項卡。在Layout presets（布局預設）下方，點擊下列選項之一：

 Adjacent（鄰近）：熱點圖被從左至右排列，并且從頂部到底部盡可能地填滿屏幕。使用下面順序：首先Result containers（結果容器），然后試驗名稱，然后受試者名稱，然后體位點。使用Adjacent（鄰近），每個熱點圖表示每一活動場中的單條跟蹤。來自多個活動場的跟蹤被組合在相同的熱點圖中。用此預設，累積的合并方法會被自動選擇。

點擊Adjacent（鄰近）與選擇Show/Hide（顯示/隱藏） – Layout（布局） - Arrange adjacently（鄰近排列）一樣。

 Trails（試驗） - 矩陣以這種方式排列：

- 對行 - 試驗名稱。

- 對列 - 按此順序：Result containers（結果容器）、受試者名稱和體位點（如果有多個）。

使用Trials（試驗），每個熱點圖代表一條跟蹤。

用此Trials（試驗）預設，Cumulative合并方法會被自動選擇。

 Time bins（時間倉） - 如果在您的數(shù)據(jù)文件中，您對至少一個Result containers（結果容器）定義時間倉，該按鈕是可用的。選擇此選項，例如，為了檢查隨著時間的行為變化。矩陣以這種方式排列：

- 對行 - 按此順序：Result containers（結果容器）、試驗名稱、受試者名稱，和體位點。

- 對列 - 以開始時間排序的時間倉。

使用時間倉，每個熱點圖表示一條跟蹤的一個片段。

使用時間倉預設，累積的合并方法會被自動選擇。

 Group mean（組平均值） - 當您在數(shù)據(jù)文件中創(chuàng)建兩個或兩個以上的Result containers（結果容器），并想要比較相應的熱點圖時（就像您用組統(tǒng)計數(shù)據(jù)所做的），或者當您只想檢查整個跟蹤組的行為時，選擇此選項。

矩陣以這種方式排列：

- 對行 - 沒有自變量。熱點圖總是排列在一行。

- 對列 - 按此順序：Result containers（結果容器）、受試者和體位點。

用Group mean（組平均值），每個熱點圖總是代表一組跟蹤，除非一個Result containers（結果容器）只包含一條跟蹤。

用Group mean（組平均值）預設，合并方法的均值被自動選擇。

重新排列熱點圖 - Custom（自定義）

除了Layout presets（布局預設），您可以通過移動和添加/刪除矩陣的標題來重新排列熱點圖。

1. 請執(zhí)行下面操作之一：

- 在Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中，在Presets（預設）下方點擊Custom（自定義）按鈕。

- 從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中選擇Layout。

圖18.8 對于熱點圖可視化的Layout窗口。

2. 在Layout窗口中，選擇Arrange by headers（以標題排列）。

- 如需將標題放置在矩陣的另一側，請在On Columns/On Rows（對列/對行）下方選擇相應的單元，并點擊Place Horizontal（水平放置）或Place Vertical（垂直放置）按鈕。

- 如需改變排序順序，請選擇一個單元，然后點擊箭頭按鈕將其放置在一個較上/較下的位置。

- 如需添加標題，請在Available（可用）下方選擇相應的單元，然后在On Columns（對列）或On Rows（對行）旁邊點擊箭頭按鈕，具體取決于哪一個是您希望有的新標題。

- 如需刪除標題，在On Columns（對列）或On Rows（對行）下方選擇其名稱，然后點擊箭頭按鈕。

您也可以從矩陣本身來重新排列熱點圖。

右鍵點擊一個標題，然后選擇Place Horizontal/Place Vertical（水平放置/垂直放置）來將標題放置在矩陣的另一側；或者選擇Move Up/Move Down（上移/下移）來修改排序順序。

如需添加一個自變量作為一個新的標題，用鼠標右鍵點擊標題行/列，然后選擇Insert（插入），然后選擇自變量。

如需刪除一個作為標題的自變量，右鍵點擊它并選擇Delete（刪除）。

注意：

 您只能刪除一個標題，如果那樣不產(chǎn)生熱點圖矩陣中的歧義。例如，如果您的數(shù)據(jù)配置文件包含兩個Result containers（結果容器），您不能刪除該Results（結果）標題。由于同樣的原因，您不能刪除Body Points（體位點）標題，因為在一個熱點圖中混合體位點是沒有道理的。

 Arrange adjacently（鄰近排列）選項等于點擊Presets（預設）下方的Adjacent（鄰近）按鈕。詳細信息請參閱第501頁。

放大/縮小

您可以在組件工具欄上找到Zoom in（放大）（按Ctrl 加 +）和Zoom out（縮�。ò碈trl 加 -）按鈕。

為了使所有繪圖均適應屏幕，點擊Fit all（適合所有）按鈕，或者同時按下Ctrl+“0”。

為了放大/縮小到預定義的百分比，從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中選擇Zoom level（縮放比例），并選擇其中一個可用值（6％至800％）。

顏色范圍

1. 在Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中，點擊Colors（顏色）選項卡。

2. 在Select range（選擇范圍）下方，選擇5個顏色范圍中的一個：

- 從深藍色到深紅色（默認）。

- 從深藍色到白色。

- 從綠色到紅色。

- 可以改變兩端顏色的一個自定義的范圍。

- 可以改變兩端和中間顏色的一個自定義的范圍。

對于最后的兩個選項，要更改顏色，請點擊相應的按鈕，并選擇您所需要的顏色。

兩端顏色表示逐像素頻率的最小值和最大值。顏色是否在不同的熱點圖中代表相同的值，這取決于您所選擇的Color level（顏色級別）（參見第511頁）。

顏色平滑

使用Smoothing（平滑），您可以在一個點周圍指定距離，當確定顏色時該點的影響會感覺到。較大的值導致較大的平滑，但是較小的值可能顯示更精細的細節(jié)和變化。

1. 在Heatmap Settings（熱點圖設置）面板中，點擊Colors（顏色）選項卡。

2. 在Smoothing（平滑）下方，選擇平滑強度（范圍1-125）。

當您使用小活動場（比如孔板）時選擇一個小的值，，以及當您想要查看位置上的小尺度差異時。

注意 - Smoothing（平滑）的值是圍繞一個樣本的高斯核密度函數(shù)的標準偏差。熱點圖是由選定的數(shù)據(jù)點的總結密度函數(shù)創(chuàng)建的。Smoothing（平滑）也影響一個多色團所能代表的點的多少（參見圖18.9）。

圖18.9 顏色平滑對熱點圖的作用。該示例顯示一個以12.5次采樣/秒采樣的十字迷宮的兩個數(shù)據(jù)點。A - Smoothing（平滑）= 1 px的熱點圖。B - Smoothing（平滑）= 3 px的同一熱點圖。

導出熱點圖

您可以將一個熱點圖、某些熱點圖或整個熱點圖的矩陣導出到圖像文件。相比于復制和粘貼，這個功能的一個很大優(yōu)勢是，您可以重新調節(jié)熱點圖至一個比原始視頻高的分辨率，從而獲得準備出版的高質量照片。

導出單個熱點圖

1. 點擊您需要導出的熱點圖，以使其邊界變?yōu)橥怀鲲@示（紅色）。

2. 右鍵點擊熱點圖并選擇Export image（導出圖像），或者在組件工具欄上點擊Export image（導出圖像）圖標。

3. 在Export（導出）選項卡下，選擇Selected plot（選定的繪圖）。

4. 以像素單位選擇圖像的Resolution（分辨率）（寬×高）。

5. 點擊Export。在Export image（導出圖像）窗口中，輸入您的圖像文件的名稱和位置，選擇圖像格式（詳見第509頁），并點擊Save（保存）。

您也可以復制并粘貼單個熱點圖：點擊熱點圖，右鍵點擊并選擇Copy（復制）或按“Ctrl+C”，然后將圖片粘貼到一個外部程序中。您不能復制/粘貼多個熱點圖。

導出多個熱點圖

1. 選擇您要導出的熱點圖。

- 要導出矩陣中的所有熱點圖，確保沒有熱點圖是突出顯示的。在熱點圖區(qū)域外點擊以清除任何選擇。

- 要導出多個不相鄰的熱點圖，按住Ctrl鍵并點擊個別的熱點圖。

- 要導出多個相鄰的熱點圖，按住Shift鍵，然后點擊第一個，然后是最后一個您要導出的熱點圖。

所選擇的熱點圖的邊框以紅色突出顯示。

2. 在組件工具欄上，點擊Export image（導出圖像）圖標。

如果您已經(jīng)選擇了一些熱點圖，您也可以在選定的熱點圖的任意位置右鍵點擊，然后選擇Export image（導出圖像）。

3. 在Export下方，選擇下列選項之一：

- 至單獨圖像文件。

- 到同一圖像文件。熱點圖作為一個圖像矩陣被導出到一個文件中。

4. 以像素單位選擇圖像的Resolution（分辨率）（寬×高）。

提示 - 為了確保每個熱點圖有足夠的分辨率，在Export下方選擇第一個To separate image files（至單獨圖像文件）選項，選擇您需要的分辨率，然后選擇To one image file選項。圖像分辨率（寬度、高度或兩者）被增加若干倍，這取決于行和列中有多少熱點圖。

5. 選擇Export headers as overlays（導出標題為覆蓋圖）以獲取關于您的導出圖像的試驗信息。

6. 點擊Export。在Export image（導出圖像）窗口中，輸入您的圖像文件的名稱和位置，選擇圖像格式（詳見第509頁），并點擊Save（保存）。

注釋

 可用圖像分辨率取決于原始背景圖像的縱橫比。繪圖用所選擇的縮放等級會影響默認分辨率。

 建議的導出文件名是Heatmap Image（熱點圖圖像）加一個累進數(shù)字。對導出到不同文件的熱點圖，導出文件的名稱是您在Export image（導出圖像）窗口中輸入的位于行標題和列標題后面的名稱。例如熱點圖圖像0001-Trial 1-Center point。

18.4 繪制集成數(shù)據(jù)

選擇Integrated Visualization（集成可視化）來可視化一組由一段跟蹤時間（試驗）獲得的跟蹤，再加上視頻、外部數(shù)據(jù)（如果適用），以及您的因變量（包括手動評分的行為）的時間事件繪圖。

當您要將跟蹤與相應的視頻比較時，此功能尤其有用。相反，如果您想對您的試驗有個概述，參閱第499頁。

您可以同時可視化高達200個的時間事件繪圖。如果受試者/活動場的數(shù)目乘以目前被選擇的因變量的數(shù)目超過這個限制，在您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中篩選受試者或活動場，或從您Data Profile中刪除某些因變量。

程序

1. 確保在活動性的Analysis（分析）配置文件中指定了恰當?shù)囊蜃兞浚海?）您想要用于可視化跟蹤（用樣本水平的顏色變化繪制跟蹤，見第497頁）的變量；（2）您想要在時間事件繪圖中查看的變量（參見第524頁）。

要編輯一個文件，在Explorer（資源管理器）中雙擊，并進行必要的更改。

如果您的數(shù)據(jù)選擇包含嵌套標準，所有的樣本都被繪制，但是被嵌套排除的樣本顯示為陰影。

2. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在Analysis（分析）文件夾內，在Results（結果）選項卡下方，點擊Track Visualization，或者從Analysis（分析）菜單中選擇Results（結果），然后點擊Plot Tracks。

3. 在組件工具欄中，選擇您要使用的Track Smoothing（跟蹤平滑）文件，Data（數(shù)據(jù)）文件和Analysis Profile（分析配置文件）。

4. 在組件工具欄上，選擇您要可視化的選擇結果和跟蹤。在默認情況下，第一個試驗被選擇。

- 若您目前的數(shù)據(jù)配置文件包括兩個或兩個以上的選擇結果，選擇結果列表可以使用。有關詳細信息，參閱第487頁。

- 要在試驗之間切換，點擊下拉列表旁邊的按鈕和

5. 結果 - 下面的窗口和繪圖出現(xiàn)在屏幕上：

- 顯示跟蹤的視頻窗口，活動場和區(qū)域以及來自這個試驗的視頻文件內容（只是在離線跟蹤的時候）。

- Playback Control（重播控制）窗口 - 參閱第492頁。

- Track Plot Settings（跟蹤繪制設置）面板 - 參閱第493頁。

- Trial Control（控制） Events（試驗事件控制）面板 - 參閱第534頁。

- 如果您導入External Data（外部數(shù)據(jù)） - 一個或多個External Data（外部數(shù)據(jù)）繪圖，取決于有多少外部數(shù)據(jù)文件與該試驗有關。參見第533頁。

- 一個或多個Time Event（時間事件）繪圖，取決于您在目前活動性的Analysis Profile（分析配置文件）中所選擇的因變量數(shù)量。參見第524頁。

6. 在Track Plot Settings面板中選擇您要顯示的體位點（參見第494頁）。

7. 如果您需要僅顯示跟蹤中一部分，在Filter（篩選）選項卡下選擇適當選項（參閱第494頁）。

8. 在Colors（顏色）下方，選擇下列操作之一（另見495頁）：

- Subject（受試者） - 為了按照不同顏色顯示一個活動場內多只動物的跟蹤。參見第496頁。

- Sample（樣本） - 使軌道中的樣本顯示不同的顏色，這取決于因變量的值（例如，‘在區(qū)域內’）。從Variable（變量）列表中選擇一個因變量，并分別為True/False（真/假）或Minimum/Maximum values（最小值/最大值）選擇兩種顏色。參見第497頁。

9. 您可以使用Playback Control（重播控制）窗口中的按鈕（參見第506頁）重播視頻、跟蹤、外部數(shù)據(jù)和Time Event（時間事件）繪圖。

注釋

 可能并非所有的重播速度是可用的 - 取決于視頻格式，您可能無法以特定的速度播放視頻。

 您可以對每個試驗可視化高達200個時間-事件繪圖。如果您的分析文件中，因變量的數(shù)目乘以受試者/活動場的數(shù)目超過此限制，一個消息會通知您并非所有的圖表被可視化。在您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中篩選受試者/活動場或在您的Analysis Profile（分析配置文件）中刪除一些變量。

 視頻窗口中的開始時間是在指所有活動場中獲得第一個樣本的時間。如果您使用Trial Control（控制）（試驗控制）和試驗開始后的某一時間開始記錄的實際數(shù)據(jù)，這個時間間隔不被重播，開始時間將大于零。

 視頻窗口中的結束時間是指來自所有活動場的最后一個樣本的時間。每個活動場中，最后一個樣本被標記為消息End of track（跟蹤結束），在相應活動場的左上角。

 對于多活動場設置，跟蹤是同步化的，也就是說，在一個給定時刻被可視化的不同活動場的樣本是在相同的絕對時間被獲取的（但是當您選擇的是Plot Tracks（繪制跟蹤），而不是Plot Integrated Data（繪制集成數(shù)據(jù)）時，參閱第507頁）。

自定義視頻窗口

顯示/隱藏視頻影像

如果您一直跟蹤來自一個視頻文件的數(shù)據(jù)，視頻影像會被默認顯示。要隱藏的視頻，請點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，并取消選擇Video（視頻）。

顯示/隱藏活動場和區(qū)域

活動場和區(qū)域可以以疊加的受試者顯示在視頻窗口中。點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，選擇Arena Features。選擇要顯示的元素，然后點擊OK（確定）。

以時間或幀編碼顯示視頻位置

您可以指定視頻的目前位置如何顯示在視頻窗口中。右鍵點擊Video窗口的中間，然后選擇您需要的格式， Position in Time（時間定位）（經(jīng)過的時間）或者Position in Frames（幀定位）（在視頻中的幀編碼）。

放大/縮小跟蹤

如果您想要放大/縮小跟蹤，可通過拖動窗口的右下角調整視頻窗口的大小。組件工具欄上的變焦按鈕用于繪圖。

Time Event（時間事件）繪圖

Time Event（時間事件）繪圖在時間線上顯示您的活動性分析配置文件中所選擇的因變量的值（參閱圖18.10中的示例）。在默認情況下，您的分析配置文件中有兩個因變量被選擇，移動距離和速度率。要繪制其他因變量：

1. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中的Analysis Profile（分析配置文件）下方打開一個分析文件，或者創(chuàng)建一個新的文件。

2. 點擊在您想添加的因變量旁邊的按鈕，并指定變量的屬性。接下來，點擊Add（添加）。

3. 從Analysis（分析）菜單中，選擇Results（結果），然后是Plot Integrated Data（繪制集成數(shù)據(jù)）。

如果您有很多Time Event（時間事件）繪圖，您可以使用鼠標滾輪上下滾動。

如果因變量已經(jīng)被列入Analysis Profile（分析配置文件），但是與您想設置的屬性不同，返回Analysis Profile（分析配置文件），雙擊變量的名稱，并進行必要的更改。有關指定因變量屬性的更多信息，請參閱542頁。

圖18.10 中心點的因變量‘移動距離’和“在區(qū)域內”的Time Event（時間事件）繪圖。

Time Event（時間事件）繪圖的范圍

每個繪圖在其左端有一個標題，顯示它所指的活動場和受試者。

對于外部數(shù)據(jù)，另請參閱533頁。

為什么Time Event（時間事件）繪圖是有用的？

Time Event（時間事件）繪圖尤其對以下情形有用：

 檢查您是否為動狀態(tài)變量設置正確的閾值，如身體伸長、運動、移動性和活動。

a 打開您的分析文件，雙擊該變量的名稱，然后輸入您的最佳估計閾值。

b 從Visualize（可視化）菜單中，選擇Plot Integrated Data。重播您的數(shù)據(jù)，觀看視頻并檢查在Time Event（時間事件）繪圖中所顯示的狀態(tài)是否與視頻中動物的狀態(tài)相一致。

c 如有必要，重復步驟a和b。

您也可以在采集過程中設置狀態(tài)變量的閾值，并檢查在Analysis Results（分析結果）面板中關于受試者狀態(tài)的信息是否與視頻或實時圖像中動物的狀態(tài)相一致。詳細信息請參閱第285頁。

 如需檢查您對行為的手動評分是否有足夠的精度水平。

a 在您的分析配置文件中，選擇您要檢查的手動評分的行為（參見第625頁）。

b 從Analysis（分析）菜單中，選擇Results（結果），然后是Plot Integrated Data（繪制集成數(shù)據(jù)）。重播您的數(shù)據(jù)，觀看視頻并檢查在Time Event（時間事件）繪圖中所顯示的狀態(tài)是否與視頻中動物的狀態(tài)相一致。

c 如有必要，在Observer XT（觀察器XT）中調整手動評分的數(shù)據(jù)。要導出數(shù)據(jù)，請參閱第567頁。要導入數(shù)據(jù)到Observer XT，參閱第657頁。

 查看自動檢測的行為以及它們的概率值。當您想要基于它們的概率值來改進這些行為的定義時，這是有幫助的。參見第638頁。

 要檢查您的Trial Control（控制） Settings是否做您想讓它們做的事情。您可以可視化Trial Control（控制）（試驗控制）事件和Trial Control（控制）狀態(tài)。有關Trial Control（控制）的詳細信息，請參閱 Trial and Hardware Control（控制） Manual（試驗和硬件控制手冊）。

數(shù)據(jù)選擇對繪圖的影響

如果數(shù)據(jù)文件中包含嵌套標準，那么所選定的間隔被顯示為一個白色背景。非選定的間隔被顯示為半透明，使您可以看到在這些間隔中排除的數(shù)據(jù)。（圖18.11）。

圖18.11 在開場的邊界區(qū)域嵌套之后，因變量“移動距離”和“在區(qū)域內”的時間事件繪圖。

如果數(shù)據(jù)文件中包含時間倉，這些都不能可視化。

繪圖排序

您可以通過上下拖動它們來更改External Data（外部數(shù)據(jù)）繪圖和Time Event（時間事件）繪圖在屏幕上所顯示的順序。

1. 點擊您要移動的繪圖的最左邊列。

結果 - 光標變化，繪圖的邊界以紅色突出顯示。

2. 上下拖動繪圖到您所需要的位置。釋放鼠標按鈕，以插入繪圖。

顯示和隱藏繪圖

您可以選擇顯示哪些繪圖，通過點擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，選擇Variables，然后在Variables窗口中進行選擇。在默認情況下，試驗的所有的外部數(shù)據(jù)文件都被選擇，除非相關的跟蹤在Data selection（數(shù)據(jù)選擇）中被篩選掉。

數(shù)據(jù)導航

使用底部的滾動條瀏覽可視化。細線代表試驗的目前時間，并始終固定在繪圖區(qū)的中間。對于數(shù)值變量，目前的樣本用圓圈突出表示。

該變量的目前值也顯示在變量名稱的附近。

要從試驗開始到結束進行定位，在目前的縮放比例下，您還可以：

 點擊繪圖的任何地方，按住鼠標左鍵并拖動背景。

 按住Shift鍵并滾動鼠標滾輪。滾輪的每一步對應一個時間跨度，您可以從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中定義（參見第531頁）。

如果在目前的縮放比例下數(shù)據(jù)繪圖的一部分是不可見的，您可以縮�。▍⒁姷�529頁）或移動繪圖線。在繪圖區(qū)的右端使用滾動條，或拖動繪圖的背景。

要可視化整個縱向的數(shù)據(jù)范圍，縮小繪圖至再也看不到垂直的滾動條。

可視化單個值

 對于離散變量（狀態(tài)或事件） - 每個狀態(tài)或事件被顯示為一個彩色條。當一個變量包含多個狀態(tài)，如在區(qū)域內（定義了不同的區(qū)域）或移動性（它的狀態(tài)有不動、移動、高度移動），這些被顯示為平行的通道。

保持鼠標指針位于一個彩色條的上方。會顯示一個工具提示，有下面信息：

- 因變量的名稱。

- 狀態(tài)或事件（標簽）的名稱。

- 鼠標指針指向的采樣時間。

- 離散狀態(tài)的持續(xù)時間。對于指向某些事件如Rotation（旋轉）或Trial Control（控制）事件時，持續(xù)時間不顯示。

 對于數(shù)值變量（包括外部數(shù)據(jù)） - 值與劃線有關。保持鼠標指針位于數(shù)據(jù)繪圖的上方。會顯示一個工具提示，有下面信息：

- 因變量的名稱。

- 選擇的采樣時間。

- 當時因變量的值。這由繪圖線上的圓圈來表示。

雖然繪圖線可能看起來是連續(xù)，數(shù)值變量的值不是插補的并且不連續(xù)。對于數(shù)據(jù)選擇和分析，使用離散樣本。

調整和縮放繪圖

 調整顯示的時間窗口 - 在繪圖的上部指向Y軸，以致鼠標指針變?yōu)殡p箭頭。拖動Y軸到所希望的位置來調整時間窗口。

 調整繪圖的寬度 - 指向繪圖最左側的灰色單元的下緣，使鼠標指針變?yōu)殡p箭頭。拖拽邊緣到所需的位置，以獲得更大的或更窄的繪圖。注意：當您調整繪圖時，連續(xù)變量的數(shù)據(jù)會被展開/縮簡，但是數(shù)據(jù)的范圍不會改變。

 放大/縮小時間刻度（X軸）

使用這個功能，您可以增加/減少您的繪圖顯示的時間。如果您有兩個或更多的External Data（外部數(shù)據(jù)）繪圖或Time Event（時間事件）繪圖，所有繪圖的時間刻度改變。

a 請執(zhí)行下面操作之一：

 點擊組件工具欄上的Zoom in（放大）或Zoom out（縮�。┌粹o。

 右鍵點擊該繪圖并選擇Zoom in或Zoom out。結果 - 鼠標指針變成一個放大鏡標志。

b 點擊時間欄一次或多次，以達到您所需要的縮放水平。

c 要停止放大/縮小并返回到正常的鼠標指針，點擊組件工具欄上的No Zoom（無縮放）按鈕

或右鍵點擊繪圖并取消選擇Zoom in或Zoom Out。

您每次放大/縮小，繪圖比例被放大或縮小2倍。

可顯示的最短時間為0.1秒，最大時間為一天。

當您通過點擊繪圖放大/縮小時，點擊的時間變?yōu)樾碌哪壳皶r間。

您也可以通過點擊時間刻度放大/縮小，按住Ctrl鍵并滾動鼠標滾輪。向前和向后滾動分別放大和縮小。

 設置一個特定的時間跨度

時間跨度是指在任意時刻，時間軸上可見的時間的持續(xù)時間。要設置一個特定的時間跨度，點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后點擊Time span，并選擇一個可用的值（最低5秒，最高1小時）。

注：可用的值取決于您的試驗長度。例如，如果您的試驗長度有10分鐘，30分鐘和1小時的選項是不可用的。

 放大/縮小Y軸

您可以調整連續(xù)變量（因變量和外部數(shù)據(jù)）的值范圍。如果您有兩個或兩個以上的連續(xù)數(shù)據(jù)繪圖，變量刻度只在您已經(jīng)點擊的繪圖中變化。

a 請執(zhí)行下面操作之一：

 點擊組件工具欄上的Zoom in（放大）或Zoom out（縮�。┌粹o。

 右鍵點擊該繪圖并選擇Zoom in或Zoom out。結果 - 鼠標指針變成一個放大鏡標志。

b 點擊Y軸刻度一次或幾次。

c 要停止放大/縮小并返回到正常的鼠標指針，點擊組件工具欄上的No Zoom（無縮放）按鈕

或右鍵點擊繪圖并取消選擇Zoom in或Zoom Out。

您每次放大/縮小，繪圖比例被放大或縮小2倍。

欲在所有繪圖中放大/縮小Y刻度，請按住Ctrl和Alt鍵并滾動鼠標滾輪。

改變顏色

要更改一個繪圖的顏色，請執(zhí)行下列操作之一：

 點擊靠近體位點、受試者或離散狀態(tài)名稱的方塊符號；

 在數(shù)據(jù)線（用于數(shù)值變量繪圖）或顏色條（用于離散變量）旁邊點擊。

在顯示的Color（顏色）窗口中，選擇一種新的顏色，然后點擊OK（確定）。

請注意，對于顏色條，Color窗口允許您選擇一種填充圖案。

顯示/隱藏數(shù)據(jù)點

您可以在Time Event（時間事件）繪圖中顯示或隱藏數(shù)據(jù)點。點擊組件工具欄中的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，并選擇/取消選擇Show Graph Data Points（顯示圖表數(shù)據(jù)點）。

指定時間模式

您可以選擇在X軸上顯示時間值，作為經(jīng)過時間、剩余時間（即，到試驗結束的時間）或實際時間。

1. 右擊具有時間標簽的圖表左上角。

2. 選擇下面選項之一：

- 相對時間 - 自從試驗開始所經(jīng)過的時間。最左側的0:00:00.00時間相當于試驗開始。

- 剩余時間 - 到試驗結束的時間。最右側的0:00:00.00時間相當于試驗結束。

- 絕對時間 - 試驗獲取的實際日期和時間（例如，11/13/2009 16:29:30.00）。

外部數(shù)據(jù)繪圖

外部數(shù)據(jù)以X-Y坐標圖的形式顯示（參閱圖18.12中的示例）。跟蹤的開始和結束時間并不總是與共同獲取的外部數(shù)據(jù)的開始和結束時間相一致。當您可視化集成數(shù)據(jù)時，您只能查看與外部數(shù)據(jù)文件相聯(lián)系的跟蹤，其在相同的時間間隔獲取的外部數(shù)據(jù)。跟蹤開始前和結束后所獲得的外部數(shù)據(jù)樣本不被繪制。

圖18.12 外部數(shù)據(jù)繪圖的一個示例。細線是繪圖的光標，它顯示目前的視頻/跟蹤位置。心率的目前值顯示在數(shù)據(jù)集的名稱旁邊。

繪圖的標題

繪圖的標題根據(jù)外部數(shù)據(jù)所被聯(lián)系的水平而變化。

 如果關聯(lián)受試者水平，標題顯示活動場和受試者的名稱。

 如果關聯(lián)活動場水平，標題顯示活動場的名稱。

 如果關聯(lián)整個試驗，則標題不顯示。

在下面的示例中，第一個繪圖關聯(lián)活動場水平，第二個關聯(lián)受試者水平。

對于排序和自定義繪圖，請參閱第526頁。

試驗事件控制面板

Trial Control（控制） Events（試驗事件控制）面板為您提供一個試驗期間所發(fā)生的事件的概況，作為您所指定的Trial Control（控制） Settings（試驗控制設置）的結果。

在圖18.13中，您可以查看一個Trial Control（控制） Events面板的示例。

圖18.13 一個Trial Control（控制） Events面板的示例。

對應的Trial Control（控制）（試驗控制）文件如圖18.14所示。

第一個條件（即老鼠的中心點在活動場中超過1秒）在2秒后被滿足。在那一刻時跟蹤開始。在t = 1 min時，跟蹤將被停止，因為最大的試驗持續(xù)時間已經(jīng)達到。在重播過程中，細線指示目前的位置。

圖18.14 具有開始和終止試驗/跟蹤條件的Trial Control（控制）文件。

自定義Trial Control（控制） Events面板的可視化

在默認情況下，Trial Control（控制） Events面板顯示在屏幕的右下角。選擇下面選項之一來更改面板的可視化：

 使面板可見 - 如果您沒有看到面板，點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后選擇Trial Control（控制） Events。

 移動面板 - 點擊面板的標題欄，并將其拖動到所需的位置。您可以固定面板或者讓面板漂浮在該屏幕上。

 調整面板大小 - 要調整面板的大小，執(zhí)行下列操作之一：

- 使您的鼠標指向面板的上緣或左緣，從而鼠標指針變?yōu)殡p箭頭。拖拽邊緣到所需的位置，即可得到較大面板。

- 在面板的右上角點擊黑色小三角形，以獲得一個完整的面板視圖，并隱藏Track Plot Settings（跟蹤繪圖設置）面板。

打印和導出集成可視化

打印集成可視化

您不能從EthoVision XT內打印時間事件繪圖。要打印它們，首先導出它們（參見第下文），然后將其導入到其他軟件，例如Windows圖片和傳真查看器。

導出集成可視化

您可以通過將其保存到圖像文件來導出您的時間事件繪圖。請注意，您只能獲得那些在您的屏幕上可見的項目圖像。要導出軌道數(shù)據(jù)（例如，X，Y坐標），見564頁。

確保在繪圖之上沒有其他窗口。放大/縮小繪圖，以獲得您所需要的詳細水平。

1. 確保在繪圖之上沒有其他窗口。放大/縮小繪圖，以獲得您所需要的詳細水平。

2. 在組件工具欄上，點擊Export image（導出圖像）圖標。

3. 在Export Image（導出圖像）窗口中，輸入您的圖像文件名稱和位置。

4. 從Save as（另存為）的類型列表中，選擇一個可用的格式。

5. 點擊“保存”。

19.1 計算統(tǒng)計數(shù)據(jù) ................................................ ...........................

計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一般方法，以及可用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)一覽表。 538

19.2 統(tǒng)計結果............................................... ..............................

如何讀取試驗統(tǒng)計和組統(tǒng)計。 544

19.3 組繪圖......................................................................................

可視化跟蹤組之間的差異。 555

19.4 自定義統(tǒng)計結果.............................................. ..........

如何對結果表格進行排序，并顯示/隱藏信息。 549

19.5 分批統(tǒng)計計算............................................... ..................

使用多個數(shù)據(jù)文件和分析文件，一步產(chǎn)生分析結果。 562

19.6 導出數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù).............................................. ...............

您可以導出原始數(shù)據(jù)、統(tǒng)計結果及其他EthoVision數(shù)據(jù)到Excel和其他程序。 564

19.1 計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)

一般步驟

下面的步驟包括用于實際計算之前選擇因變量和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的說明。如果您已經(jīng)這樣做了，請轉到步驟7，并確保您要套用的Analysis （分析）文件在Explorer（資源管理器）中以藍色突出顯示。

1. 確保Data（數(shù)據(jù)）文件所指定的您要分析的數(shù)據(jù)是有效的（即，在Explorer中以藍色突出顯示）。

2. 從Analysis（分析）菜單中，選擇Analysis Profile（分析配置文件）。

3. 在Analysis Profile（分析配置文件）窗口中，選擇New（新建），然后為新的文件鍵入名稱，然后點擊OK（確定）。

4. 選擇因變量：

在您想要用于分析的因變量旁邊點擊Add（添加）按鈕。

5. 在因變量特性選項卡中，選擇因變量的屬性。有關因變量的詳細信息，請參閱第20章。

6. 選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)：

a 在Trial Statistics（試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)）選項卡中，選擇對于每個試驗您想要計算的統(tǒng)計信息。

b 在Group Statistics （組統(tǒng)計數(shù)據(jù)）選項卡，選擇對于一組您要作為匯總計算的統(tǒng)計信息。

例如 - 您要對Control（控制）（對照組）和Treated subjects（處理的受試者組）計算Total distance moved（總移動距離）的平均值和標準誤差（我們這里假設您在數(shù)據(jù)配置文件中創(chuàng)建這些組，見440頁）。

選擇Distance moved（移動距離）作為因變量，Total（合計）作為試驗統(tǒng)計，而Mean（平均值）和Standard Error（標準誤差）作為組統(tǒng)計。

7. 重復步驟4到6，添加更多的因變量。

8. 從Analysis（分析）菜單中，選擇Results（結果），然后是Statistics和Charts（圖表），并點擊組件工具欄上的Calculate（計算）按鈕。

9. Statistics和Charts選項卡出現(xiàn)在屏幕上。

- 要解釋和自定義您的結果，請參閱第544頁。

- 要導出您的結果，請參閱第653頁。

- 要管理分析文件，請參閱第663頁。

注釋

 有關設置因變量屬性的更多信息，請參閱第542頁。

 如果您有一種或多種下面的附加項：Multiple Body Points（多體位點）、Social Interactions（社交交往）、Trial（試驗）和Hardware Control（控制）（硬件控制），一些因變量是可用的。

 如果您的實驗被設為中心點、鼻尖點和尾基檢測，那么您只能選擇特定的體位點（參見第100頁）。

 您也可以打開一個現(xiàn)有的分析配置文件。在上面的第3步中，選擇Open，然后從列表中選擇一個或點擊Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中的文件。

 有關數(shù)據(jù)配置文件的詳細信息，請參閱第11章。

 您可以更改屬性或刪除已經(jīng)選擇的一個因變量。您還可以使用不同的設置添加一個因變量的多個實例（參見第下文）。

可得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)

統(tǒng)計數(shù)據(jù)是對您的跟蹤（或者您在有效數(shù)據(jù)配置文件中所選擇的片段）中所有樣本計算得到的因變量值的匯總。

試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)

要為因變量選擇一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)，點擊變量屬性的Trial Statistics選項卡（參見第538頁），并選擇相應的框。

下面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可用：

 Cumulative Duration（累計持續(xù)時間） - 在整個跟蹤或選定的跟蹤片段中，狀態(tài)變量的累計持續(xù)時間。例如，動物In zone（在區(qū)域內）花費的時間。

 Cumulative Duration(％) - Cumulative Duration除以：

- 如果您沒有定義時間倉 - 跟蹤的持續(xù)時間（這相當于自變量的記錄持續(xù)時間，而不是試驗持續(xù)時間）。這也是當您定義每個區(qū)域的嵌套間隔或結果時遇到的情況。

- 如果您定義了時間倉（478頁） - 定義一個時間倉的持續(xù)時間。它被表示為百分比。

 Cumulative Duration within Nesting（嵌套內的累計持續(xù)時間）（％） - Cumulative Duration（累計持續(xù)時間）除以：

- 如果您計算每個區(qū)域的結果（430頁） - 動物在該區(qū)域內的總時間。

- 如果您定義嵌套的跟蹤片段（444頁） - 定義跟蹤片段的總持續(xù)時間。

- 如果您定義時間倉（第478頁） - 定義一個時間倉的持續(xù)時間。

- 如果您結合以上三個的任何幾個 - 所有的選擇標準共享時間段的持續(xù)時間（每個標準的時間段使用AND邏輯相結合）。

它被表示為百分比。

 Frequency（頻率） - 一個狀態(tài)出現(xiàn)的總次數(shù)（僅適用于狀態(tài)變量）。

 Latency to First（首次延滯） - 從跟蹤（或時間窗口）開始到行為第一次出現(xiàn)的時間（例如，跟蹤上動物第一次在一個區(qū)域內的時間）。

 Latency to Last（最后延滯） - 從跟蹤（或時間窗口）開始到行為最后一次出現(xiàn)的時間。

 Mean（均值） - 對于數(shù)值變量，如移動距離或速率，所有單樣本的變量值總和除以樣本數(shù)。對于狀態(tài)變量，如在區(qū)域內、運動和行為，狀態(tài)出現(xiàn)的持續(xù)時間總和除以狀態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)。

 Minimum（最小值） - 最小的變量值。

 Maximum（最大值） - 最大的變量值。

 Number of samples（樣本數(shù)） - 即該變量的有效值的總數(shù)（僅適用于數(shù)值變量）。

 Standard Error（標準誤差） - 標準偏差除以樣本數(shù)的平方根。

 Standard Deviation（標準偏差） - 均值的樣本標準偏差，由下公式定義：

x – x

s = --------------------------

N – 1

其中：

- x是單個變量的值，并且x是變量的均值；

- N等于：

 對于數(shù)值變量，如移動距離或速率，樣本數(shù)用于計算均值；

 對于狀態(tài)變量，如在區(qū)域內、移動性和行為，狀態(tài)發(fā)生的次數(shù)用來計算均值（例如，當受試者逗留一個區(qū)域4次，則N = 4）。

 Total（總計） - 所有值的總和。

 Variance（方差） - 標準偏差的平方。

注釋

 并非所有列出的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可用于每一個因變量。要查看一個特定變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)列表，在Selected Dependent Variables（選擇的因變量）下方雙擊其名稱，然后點擊Trial Statistics選項卡。

 Latency（延滯）和Cumulative duration的值只能是采樣間隔（= 1/采樣率）的倍數(shù)。

 在一個Trial Control（控制）條件下使用的變量是基于該條件實施的時間，而不是從跟蹤開始的時間。例如，如果您根據(jù)Latency to first定義一個條件，延滯從條件實施的時間開始計算。如需了解更多信息，請在您的安裝DVD上參閱EthoVision XT的Trial and Hardware Control（控制） Manual（試驗和硬件控制手冊）。

 要添加或刪除一個因變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在Selected Dependent Variables下方雙擊該變量，然后更改您的選擇。

組統(tǒng)計數(shù)據(jù)

這里“組”是指在數(shù)據(jù)配置文件的一個特定的Result（結果）框中所有被選擇的跟蹤（詳見第440頁）。

 Group mean（組平均值） - 對于每個組所計算的試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)的平均值。如果您選擇Group mean（組平均值），以下參數(shù)是可用的：

- Standard Deviation（標準偏差） - 對各個組計算的試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)的樣本標準差。

- Standard Error（標準誤差） - 標準偏差除以用以計算標準偏差的跟蹤數(shù)的平方根。

 5 Number Summary（五數(shù)概括法） - 對于每個組的試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)，Minimum（最小值）、Lower quartile（下四分位數(shù)）、Median（中位數(shù)）、Upper quartile（上四分位數(shù)）和Maximum（最大值）計算出來。

用于計算四分位數(shù)的方法是N+1基插值，它也被用于SPSS中。如果樣本大小低于3，下四分位數(shù)與最小值相同，而上四分位數(shù)與最大值相同，在SPSS中也是這樣。

當您只選擇標準偏差、標準誤差或方差作為試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，組統(tǒng)計數(shù)據(jù)是不可用的。

如何實現(xiàn)…

改變一個因變量的屬性

您可以在任何時候改變一個因變量的屬性，例如再增加一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)。接下來，重新計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

在分析配置文件中

1. 打開其中包含您想要更改的因變量的分析配置文件。

2. 在Selected Dependent Variables下方雙擊該因變量，或者右擊該因變量，然后選擇Edit（編輯）。

3. 改變變量的屬性。

4. 從Analysis（分析）菜單中選擇Results（結果）、Statistics和Charts，然后按下組件工具欄的Calculate按鈕。

在Analysis 結果中

1. 在結果表格中，右擊因變量的標題，然后選擇Properties（屬性）。

2. 改變變量的屬性。

3. 更新分析結果：從Analysis（分析）菜單中選擇Results（結果），然后選擇Statistics和Charts或者按下組件工具欄的Calculate按鈕。

有關變量屬性的詳細信息，請參閱第20章的“如何對因變量指定部分”。

計算一個因變量的多個實例

您可以添加一個因變量的多個實例到分析配置文件。當您想要比較不同設置對同一個因變量的影響時（例如，不同的移動性閾值），這是很方便的。

1. 打開包含該因變量的分析配置文件。

2. 在Selected Dependent Variables下方右鍵點擊該因變量，然后選擇Duplicate（復制）。

3. 結果 - 一個新的行被附加在Selected Dependent Variables（選擇的因變量）下方。

4. 設置您對因變量的新實例要求的屬性（參見上文）。

一個因變量的其他實例以累進的數(shù)字命名（例如，移動距離2，移動距離3，等等）。您可以重新命名這些變量（參見第下文）。

重命名一個因變量

1. 在Selected Dependent Variables下方，右擊該變量的名稱，然后選擇Rename（重命名）。

2. 鍵入新的名稱，然后按Enter鍵。

從您的文件中刪除一個因變量

從一個文件中刪除一個因變量，在Selected Dependent Variables下方單擊該變量的名稱，并按下Delete鍵，或右擊該變量的名稱，然后選擇Delete。

19.2 統(tǒng)計結果

Trial Statistics（試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)）選項卡為每個試驗分別提供統(tǒng)計數(shù)據(jù)。Group Statistics（組統(tǒng)計數(shù)據(jù)）和Charts（圖表）選項卡顯示您在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中定義的試驗組的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)

點擊Trial Statistics選項卡。

在Trial Statistics表格中，每一行對應一個在某一特定的試驗過程中一個活動場中跟蹤的受試者（參見圖19.1）。

 行標題（圖19.1中的A）告訴您一個特定的單元格所對應的Selection Result（選擇結果）（Data（數(shù)據(jù)）文件中Result containers（結果容器）的名稱）、Trial（試驗），Arena（活動場）和Subject（受試者）。

請注意，一個Trial可以包含一個或多個Arenas，而且一個Arenas可以包含一個或多個Subjects。

圖19.1 Trial Statistics的一個實例。A - 對于選擇結果、試驗、活動場、受試者和考慮區(qū)域的標題。B - 對于自變量的標題（在這里，顯示了一個自變量）。Ç - 對于因變量的標題，它們的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和單位。 D - 包含B項下自變量的值的單元格。E - 對于A項下每個項目，包含C項下一個因變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的單元格。

為顯示/添加行和列，請參閱550頁的顯示和隱藏統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

 其他的行標題：

- 如果在您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中，您選擇每個時間倉的Results（結果）（參見第478頁），一個標題被添加為一個特定行的時間間隔（例如，0:01:00-0:02:00）。

- 如果在您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中，您選擇每個區(qū)域的Results（結果）（參見第430頁），該區(qū)域的名稱被顯示在列上，加上在那些區(qū)域中的身體點（參見圖19.1的一個實例）。

 列標題（在表的上方）被分為兩部分：

- Independent Variables（自變量）（用陰影單元格；參見圖19.1的B） - 列出關聯(lián)一個結果的自變量。

- Dependent Variables（因變量）（圖19.1中的C） - 列出對應于一個結果因的因變量和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。因變量和統(tǒng)計數(shù)據(jù)被選擇在您所用于運行分析的Analysis（分析）文件中。

組統(tǒng)計數(shù)據(jù)

在Group Statistics表格中，每一行對應于一個Data文件中定義的Result containers（結果容器）。該行中報道的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是對您Analysis（分析）文件中的因變量而計算的，以及在Result containers（結果容器）中選擇的所有試驗、活動場和受試者。

注 - 如果您使用默認的Data文件，所有的試驗被分組。Group Statistics & Charts表格顯示了所有試驗的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

要查看此表，單擊Group Statistics & Charts選項卡。

在下面的實例中，Data文件包含兩個Result containers（結果容器）：結果1為處理的受試者，結果2為對照組。已經(jīng)用Filter框創(chuàng)建了組，每一個組選擇自變量Treatment、Control或Treated的一個值。

圖19.2 四條軌跡已根據(jù)自變量Treatmen、Control或Treated進行分組。每個Result containers（結果容器）包含兩條軌跡。

Group Statistics & Charts表格看起來像這樣：

圖19.3 在Group Statistics & Charts表格中，每個Result containers（結果容器）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)被計算。結果1包含標記為Treated的軌跡；結果2包含標記為Control（控制）的軌跡（與圖19.2比較）。

另外，對于表格中的每一個因變量均自動創(chuàng)建一個圖標。參見第555頁。

如何讀取組統(tǒng)計數(shù)據(jù)

 統(tǒng)計數(shù)據(jù)應按照如下讀取：[較高級別的標題]的[較低級別的標題]為[單元格內的值]。例如：

對于結果1，每個試驗的總移動距離的平均值是415.3厘米。

 N是用于計算該因變量的組統(tǒng)計數(shù)據(jù)的軌跡數(shù)量。

 當您以每時間倉和/或區(qū)域定義結果時，組統(tǒng)計數(shù)據(jù)被分成多行。

 在默認情況下，用戶自定義的自變量將顯示在表格中。要顯示更多的自變量，請單擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，并選擇Independent Variables。

 如果一個組中的軌跡有一個自變量的不同值，對于該組將顯示文本[多個值]：

如何添加和刪除統(tǒng)計數(shù)據(jù)

對于您要添加或刪除的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，右鍵單擊其因變量的任何一個列標題，并選擇Properties（屬性）。在Trial Statistics和Group Statistics下方選擇您需要的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

如何計算組統(tǒng)計數(shù)據(jù)

對于大多數(shù)因變量，組平均值是在Trial Statistics中報告的因變量的算術平均值。對于角度變量，如前進、頭向點和頭部方向（但不適用于轉角），則使用圓形統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

組統(tǒng)計數(shù)據(jù)不加權。例如，對于試驗1總的移動距離為100厘米，而試驗2是200厘米。由此產(chǎn)生的組平均值為150，與每個軌跡由多少樣本組成無關。

同樣，組標準誤差、標準偏差和5數(shù)概括法（最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值），都是從Trial Statistics中報告的因變量的單個值計算得出。

注釋

 在Group Statistics & Charts中顯示的因變量是在當前活動性的Analysis（分析）文件中所定義的因變量。

 在Group Statistics & Charts中顯示的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是在Group Statistics下所選擇的當前活動性的Analysis（分析）文件中的統(tǒng)計值。組統(tǒng)計數(shù)據(jù)始終是集中趨勢的測量，無論是均值（用標準偏差和/或標準誤差）還是5數(shù)概括法（最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值）。例如，您無法計算逐試驗Total distance moved（總移動距離）的總和。

 對于所有試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)，除標準誤差、標準偏差和方差，組統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以計算得出。例如，您無法計算一個變量的試驗標準偏差的組平均值。

 關于創(chuàng)建軌跡組的更多信息，請參見第440頁。關于組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，請參見第542頁。

19.3 自定義統(tǒng)計結果

顯示和隱藏表格標題

通過顯示/隱藏表格的標題，您不會改變表格的主要結構。例如，如果您選擇刪除活動場的標題，您仍然可以看到每個活動場中獲得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。要刪除統(tǒng)計數(shù)據(jù)，請參閱下面的顯示和隱藏統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

要顯示或隱藏一個標題，單擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，并確保在Column Headers（列標題）或Row Headers（行標題）下方的相應選項分別被選擇或取消選擇。

在該實例中，您要刪除一個名為Result 1的Selection Result（選擇結果），因為那是您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中唯一的Selection Result。

解決方案 - 單擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后是Row Headers，并取消選擇Selection Result。

注釋

 如果您取消選擇Independent Variables（自變量），包含自變量的值的列將被隱藏。

 如果您取消選擇Trials（試驗）、Arenas（活動場）或Subjects（受試者），多個試驗、活動場和受試者的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不會集中在一起。

 如果您從Column Headers中取消選擇Detail Label（詳細信息標簽），那么用于計算因變量的身體點或區(qū)域名稱被刪除。例如，從因變量移動距離的標題中刪除中心點：

 如果您從Column Headers中清除Unit（單位），則測量單位（與在Experiment Settings中定義的一樣，參見第105頁）將被隱藏。

 如果您取消選擇列標題Statistic，或行標題Selection Result，這些標題在試驗和組統(tǒng)計數(shù)據(jù)中均不會顯示。

 當您導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，您可以交換您表格中的行和列（第568頁）。

顯示和隱藏統(tǒng)計數(shù)據(jù)

按照這個程序顯示/隱藏統(tǒng)計數(shù)據(jù)。如果您只想刪除表格標題，參見上述部分。

1. 單擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，并選擇相應的統(tǒng)計數(shù)據(jù)類別。

1. 要在表格中顯示結果，在出現(xiàn)的窗口中，請確保您要在表格中出現(xiàn)的項目已被選中。

2. 要隱藏結果，取消選擇您不希望在表中出現(xiàn)的項目。

2. 點擊“OK（確認）”。

示例1

一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)是在多活動場的設置計算的。您要刪除試驗3的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并且所有活動場2的統(tǒng)計信息。

單擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，然后是Trials（試驗），并清除Trial 3。

再次單擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，選擇Arenas并清除Arenas 2。

結果 - 試驗3和活動場2的行表格中刪除。

示例2

一個Trial Statistics表格顯示您的用戶定義的變量值：Subject ID（受試者ID）、Treatment level（處理水平）等等。您要刪除Subject ID并添加系統(tǒng)變量Start Time（開始時間）到表格中。

解決方案 - 點擊Show/Hide（顯示/隱藏），然后是Independent Variables，選擇Start Time并清除Subject ID。

結果 - 受試者ID的列從表格中刪除。

注釋

 您也可以通過改變因變量的屬性顯示/隱藏統(tǒng)計數(shù)據(jù)。右鍵單擊您表格中的因變量標題，然后選擇Properties（屬性）。做出您所需要的更改，并重新計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以刷新表格。

 若要為試驗、活動場和受試者計算組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在Data文件中建立第一個組（440頁）。

 如果您在已經(jīng)創(chuàng)建您的統(tǒng)計數(shù)據(jù)結果并重新做了計算以后，添加一個用戶定義的變量到您的Trial List（試驗列表）（參見第256頁），那么結果不包括新的變量。

您必須單擊Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，選擇Independent Variables，然后選擇新的用戶定義的變量。

 如果您希望添加一個新的Dependent Variable（因變量），在Analysis（分析）文件中操作（參見第538頁），然后重新運行計算。

對行和列標題排序

要對行和列標題排序，右擊一個屬于您想排序的類別的標題，并選擇Sort Ascending（升序排序）或Sort Descending（降序排序）。

范例

要排序因變量的列，請右擊該因變量的標題，然后選擇合適的Sort（排序）選項。

結果 - 因變量的列相應地被排序。然而，在較低水平的列，例如統(tǒng)計數(shù)據(jù)（參見上圖），不是在每個因變量的列中都被排序。

注釋

 當您排序列標題時，您不會將包含在這些列中的單元格進行排序。如果您要排序單元格，請參閱下一節(jié)。

 當您通過類別排序時，在表格的較低和較高水平的類別沒有被排序。

 當您導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，您可以交換您表格中的行和列（第568頁）。

 參見第568頁的程序，可導出到統(tǒng)計程序中進行分析，如SPSS。

 要排序組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，右鍵單擊最左側的列，然后選擇Sort Ascending或Sort Descending。

 您不能改變5數(shù)概括法統(tǒng)計數(shù)據(jù)的順序。

排序單元格

要排序單元格，右鍵單擊其中一個包含您要排序的值的單元格，并選擇Sort Ascending或Sort Descending。

范例

您要根據(jù)自變量Treatment Level的值排序以下表格，通過這樣的方式，Control subjects（對照受試者）結果出現(xiàn)在頂部。

解決方案 - 右鍵單擊其中一個Treatment單元，并選擇Sort Ascending。

19.4 組圖表

閱讀圖表

圖表是從Group Statistics & Charts表格自動生成的（參見第545頁），并顯示在屏幕的底部。它們被分組到標簽頁上（參見圖19.4）。

圖19.4 圖表示例：對因變量Distance moved（此處顯示在上部）、Velocity和In zone（在其它兩個標簽頁上）產(chǎn)生的圖表。該圖表中，每個類別在水平軸（階段1和階段2）上包含兩個Data系列（控制組和處理組）。

Chart （圖表）選項卡

每個標簽涉及一個在Analysis Profile（分析配置文件）中定義的因變量。

一個標簽可能包含一個或多個圖表，根據(jù)在Trial Statistics下方被指定為因變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的多少。然而，圖表不會為試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)的Standard Deviation、Standard Error和Variance而創(chuàng)建。

注釋

 在EthoVision XT中的圖表具有有限的格式化選項，并且主要是為了檢查目的。如果您希望制作一份圖表以用于出版，那么導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)表到Excel或統(tǒng)計程序。

 如果您刪除一個因變量，隨后再將其添加到Analysis（分析）文件中，新圖表的屬性將被重置為默認值。

 圖表設置可按照每個數(shù)據(jù)文件和分析文件的組合進行存儲。如果您制作一份數(shù)據(jù)/分析文件的精確副本，由此產(chǎn)生的圖表具有默認設置。

 當指定Results per time bin（每個時間倉結果）和Results per zone（結果/區(qū)域）時：

- 時間倉總是位于圖表的橫軸上。

- Results per zones（結果/區(qū)域）可以在橫軸上顯示，或作為數(shù)據(jù)系列。

- 如果您同時指定時間倉和每個區(qū)域的結果，那么時間倉顯示在橫軸上而區(qū)域統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)系列。

自定義圖表

要自定義圖表，請執(zhí)行下列操作之一：

 雙擊圖表。

 右鍵單擊圖表，然后選擇Chart Properties（圖表屬性）。

 單擊Edit Chart Properties（編輯圖表屬性）按鈕（如果在同一標簽中有多個圖表，默認是選擇第一個。要自定義另外一個，先點擊您要編輯的圖表）。

要對同一標簽中的所有圖表采用相同的屬性，在一個圖表中進行更改，然后單擊Apply to All（應用到全部）。

圖表類型、大小和標題

單擊Chart Properties窗口中的圖表。

 圖表類型 - 默認情況下創(chuàng)建條形圖，但是：

- 如果您定義時間倉 - 折線圖。

- 如果您指定Group Statistics中的5數(shù)概括法 - 箱須圖。從列表中選擇不同的類型（如果適用）。

圖19.5 Chart Properties窗口中的圖表頁。

 圖表寬度 - 移動滑塊或單擊箭頭按鈕選擇所需的寬度（范圍50-500）。

要更改圖表的寬度，您也可以拖動圖表右側的垂直線。

要更改圖表的高度，拖動圖表窗口的上緣。

 顯示圖表標題 - 輸入您所需要的標題。默認值是[因變量的名稱] - [統(tǒng)計數(shù)據(jù)的名稱]。

在圖表中排列數(shù)據(jù)系列

在Chart Properties窗口中單擊Data selection（數(shù)據(jù)選擇）。

 說明符 - 指定因變量的可以是身體點（例如，對于移動距離）、受試者、變量狀態(tài)（例如，對于機動性的機動的、不機動和高度機動）、手動評分的行為（對于修飾行為，修飾和不修飾），或者其組合（例如，鼻點接近受試者2的中心點）。

選擇您需要的說明符。

 Data Series（數(shù)據(jù)系列） - 橫軸上各類別用數(shù)據(jù)系列（請參閱圖19.4和圖19.6中數(shù)據(jù)系列示例）。

- 如果您選擇Specifiers（說明符），對于橫軸上的每個類別，您將獲得與選定說明符一樣多的數(shù)據(jù)系列。“說明符”即您在“分析”配置中選定的選項。示例1：您具有兩個受試者（Control（控制）和Treated），并在“分析”配置中選擇Relative movement（相對運動），并選擇體位點，其中為“行動者”選擇Nose point，

為接收者選擇Tail base。相對運動圖表說明符：Moving to/Nose point/Control（控制）-Tail base、Moving from/Nose point/Control（控制）-Tail base、No movement/Nose point/Control（控制）-Tail base等。

示例2 - 您跟蹤一只動物的中心點，然后指定區(qū)Center（中心）和Border（邊界），并在Analysis Profile（分析配置文件）中選擇因變量In zone（區(qū)域內）。In zone圖表說明符：Border/Center-point和Center/Center-point。

- 如果您選擇Results（結果），您會得到與組合[Result containers（結果容器）]*[說明符]同樣多的數(shù)據(jù)系列。Results（結果）為您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）的Result containers（結果容器）名稱。

- 如果您選擇Results/Zones（結果/區(qū)域），您會得到與組合[Result containers（結果容器]）*[Zones selected in Results per zone in the Data profile（數(shù)據(jù)配置文件中各區(qū)域結果中的選定區(qū)域）]*[說明符]同樣多的數(shù)據(jù)系列。

- 如果您選擇Zones，您會得到與組合[數(shù)據(jù)配置文件中Results per zones（結果/區(qū)域）中選定區(qū)域]*[說明符]同樣多的數(shù)據(jù)系列

- 如果您選擇一個自變量，您會得到與[自變量值] * [說明符]同樣多的數(shù)據(jù)系列。

僅一個類別或自變量唯一識別各組時，方列出該類別或自變量。例如：如果一組中跟蹤（您的Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）的結果容器中選擇）具有兩個或多個不同“處理水平”值，該變量將不會顯示在列表中。在這種情形下，Group Statistics表顯示[多重值]在標題內。

作為數(shù)據(jù)系列，選擇您希望在該圖例中看到的類型。

 Horizontal axis（橫軸） - 在橫軸上選擇需要的類型（例如：圖19.4中Phase和圖19.6中Treatment level）。

- Results（結果） - 為了在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中定義組為類型。

- 一個自變量 – 為了使諸如treatment levels或者Dosage values作為類型（但請參閱上面注釋）。

- Zones或者Results/Zones（結果/區(qū)域）（適用時）。

- 當您在Data Profiles（數(shù)據(jù)配置文件）中定義Time bins（時間倉）時，在默認情形下選擇Time bins（時間倉）。

為了結合兩個自變量，作為Data series（數(shù)據(jù)系列）選擇一個自變量，并作為Horizontal axis（橫軸）選擇另一個自變量（請參閱圖19.6）。

圖19.6：在一個圖表中配置兩個自變量（Treatment level和Phase）。

 Error bars（誤差條） - 當您要繪制標準偏差/標準誤差作為誤差條時，選擇Show error bars。

僅在Group Statistics選項卡下為該因變量選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，該選項才可用。為了添加統(tǒng)計數(shù)據(jù)，右擊Group statistics and Charts選項卡中的因變量標題，然后點擊Properties。點擊Group Statistics，并選擇您需要的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

排序圖表元素

在Chart Properties窗口中，點擊Data sort order。

在此，您可以為橫軸和數(shù)據(jù)系列改變類型排序。

選擇Alphabetical（升序或降序）或Manual（點擊一個類型，然后點擊箭頭按鈕將其向上/向下移動）。

顏色、圖案和條寬度

在Chart Properties窗口中，點擊Series format。

 選擇Color fill或Pattern fill。

在Series選項下，找到您需要改變其顏色/圖案的數(shù)據(jù)系列。點擊Fill選項下方單元，并為該數(shù)據(jù)系列選擇顏色/圖案。

僅您選擇Bars或Box and whiskers作為圖表類型時，Pattern fill才可用。

對于bars和box-and-whiskers charts圖表，您可以設置：

 圖表寬度 - 移動滑塊或單擊箭頭按鈕選擇所需的寬度（范圍0-100）。

 Gap between bars（條之間的間隙） - 移動滑塊或點擊箭頭按鈕，選擇相鄰條之間所需的間隙（范圍0 - 100）。

軸、網(wǎng)格線和圖例

在Chart Properties中，點擊Axes（軸）和Legend（圖例）。對于Vertical axis（垂直軸）：

 選擇Display vertical axis title，然后輸入新標題。默認標題為[試驗統(tǒng)計名稱] [單位]。

 隨后轉到Scale min和Scale max，自動設定縱坐標最小值和最大值（Auto），或者選擇Fixed，并輸入您所需的值。

 選擇Display gridlines（顯示網(wǎng)格線）

對于Horizontal axis（橫軸）：

 選擇Display vertical axis title，然后輸入新標題。默認標題為作為橫坐標選定的類別名稱（參閱第558頁）。

對于Legend（圖例）：

 選擇Display legend。

該圖例列出說明符和在Data series下所選項目的可能組合，用“/”隔開。

將更改應用到其他圖表

在Chart Properties窗口底部處，點擊Apply to All。這將復制該設置到該選項卡上的所有圖表，而不是在其他選項卡上。

重置默認圖表

在Chart Properties底部處，點擊Reset to Default。這將重置目前圖表為默認值，而不是其他圖表。

注釋

 如果您從Show/Hide（顯示/隱藏）菜單中取消選擇一個元素，該元素將從統(tǒng)計表中刪除，而不是從該圖表中。

 為了從圖表中刪除一個統(tǒng)計值，右擊該表中因變量標題，然后點擊Properties。點擊Group Statistics，并取消選擇該統(tǒng)計值。

導出圖表

您可以每次導出一張圖表。為了作為一個圖像文件導出一張圖表，請執(zhí)行下面操作之一：

 右擊該圖表，然后選擇Export Chart（導出圖表）。

 點擊該圖表，然后點擊該圖表上方的Export Chart（導出圖表）按鈕。

默認文件名與圖表標題相同。

四種格式可供選擇：便攜式網(wǎng)絡圖像格式（*.png）、JPEG文件（*. jpg）、Windows位圖（* .bmp）和圖形交換格式（* .gif）。

為了將圖表復制到外部程序，右擊該圖表，然后選擇Copy，將其粘貼到其他程序。

19.5 分批統(tǒng)計計算

當處理大型數(shù)據(jù)集時，在多線程中使用EthoVision XT執(zhí)行計算非常有用，每個線程均具有一個特定組合，包括跟蹤平滑設置、數(shù)據(jù)選擇和因變量。

每個分析線程基于三個配置文件的組合：

 Track Smoothing（跟蹤平滑）配置文件（用于平滑跟蹤和篩選干擾）。

 數(shù)據(jù)配置文件（待分析的數(shù)據(jù)集）。

 分析配置文件（因變量及其統(tǒng)計數(shù)據(jù)）。

當您執(zhí)行批量數(shù)據(jù)采集時，將這與批量統(tǒng)計計算相結合同樣非常有用，以便在最后一次嘗試采集結束后該分析自動啟動。如需了解如何指定該操作，請參閱第332頁。

批量統(tǒng)計計算可能需要大量磁盤空間，尤其當您使用大量跟蹤時。在備份一個試驗之前，確保刪除不必要文件，以便創(chuàng)建一個更小備份文件。如需了解更多信息，請參閱第648頁上“備份一個試驗”。

程序

1. 確保需要使用的Track Smoothing（跟蹤平滑）配置文件、數(shù)據(jù)配置文件和分析配置文件定義在“資源管理器”中。

2. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在Results（結果）選項卡下，點擊Statistics & Charts，或從Analysis（分析）菜單中選擇Results（結果），然后選擇Statistics & Charts。

3. 點擊Batch按鈕。

Batch Calculation窗口打開（請參閱圖19.7）。

4. 在Batch Calculation窗口中，執(zhí)行下面操作之一：

- 如果您需要對Track smoothing（跟蹤平滑）配置文件、數(shù)據(jù)配置文件和分析配置文件的所有組合執(zhí)行批量計算，請點擊Add all。

- 如果您對這些配置文件的特定組合感興趣，選擇您需要使用的配置文件的組合，然后點擊Add，并對您需要的所有組合重復此步驟。

為了最大限度地減少處理時間和這些結果占用的磁盤空間，確保下面情形：當您選擇Add all時，試驗中Track smoothing（跟蹤平滑）配置文件、數(shù)據(jù)配置文件和分析配置文件為您需要用于分析的文件。移除任何重復或不感興趣的配置文件。

為了刪除一個配置文件組合，點擊列表中的該組合，然后點擊Delete。為了選擇多個組合，請按住Ctrl鍵，同時點擊每個組合。

5. Batch Calculation窗口列出用于計算的選定組合（圖19.7）。

圖19.7：在選擇兩個數(shù)據(jù)配置文件和兩個分析配置文件組合之后的Batch Calculation窗口。

6. 當您準備就緒時，點擊Calculate。為了檢索某個特定配置文件組合的結果，在該工具欄內，從列表中選擇該組合。

7. 為了導出結果，打開您需要導出的表格（參閱前面步驟），然后點擊Export Data（導出數(shù)據(jù)）按鈕，或從Analysis（分析）菜單中選擇Export（導出），然后選擇Statistics。

您可以一次導出一個結果表。如需了解更多信息，請參閱下文。

19.6 導出數(shù)據(jù)和統(tǒng)計值

為了導出數(shù)據(jù)，四個選項可用：

 Exporting raw data and dependent variables（導出初始數(shù)據(jù)和因變量） - 為了導出X和Y坐標、受試者面積以及每個樣本的因變量值（包括手動評分數(shù)據(jù)）。

請參閱下文

 Exporting statistics（導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)） - 為了導出統(tǒng)計表。

→請參閱第568頁

 Exporting the manual scoring log（導出手動評分記錄） - 為了導出手動評分數(shù)據(jù)到一個文本文件，該文件用于導入The Observer XT。

→請參閱第567頁

 Exporting the GLP log files（導出GLP日志文件） - 您可以導出通用與試驗日志文件。

→請參閱第662頁

如果您需要導出數(shù)據(jù)到Microsoft Excel 2003或更低版本，文件行限制至65536行。如果由于大量樣本導致原始跟蹤數(shù)據(jù)超過該限制要求，將數(shù)據(jù)導出到文本文件（*.txt），并在另一個程序（如SPSS）內打開該文件。

導出跟蹤數(shù)據(jù)和因變量

通過使用該選項，您也可以按照相同格式作為其他因變量導出手動評分數(shù)據(jù)，即每個時間點（樣本）接收該行為的一個值（“Rearing”或“Not Rearing”）。另一方面，如果您需要導出手動評分行為到一個更簡潔格式（例如：5.12s Rearing或5.88s Not Rearing），或者您需要將其導出到Observer XT，然后選擇Exporting the manual scoring log（參閱第567頁）。

1. 在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，在Analysis Profile（分析配置文件）選項卡下方，確保Analysis Profile/Track Smoothing Profile/Data Profile（分析配置文件/跟蹤平滑配置文件/數(shù)據(jù)配置文件）（指定您需要導出的因變量）呈藍色高亮顯示。

如果并非如此，請右擊您需要的分析配置文件，并選擇Set as Current。

2. 在Analysis（分析）菜單中，選擇Export（導出），然后選擇Raw Data，或者在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，點擊Analysis-Export（導出）選項卡下方Raw Data。

3. 選擇Track & dependent variables（跟蹤和因變量）。

4. 點擊Browse，進入Destination folder（目標文件夾），然后導航至您需要保存導出文件的位置。

5. 在File Type選項卡下，選擇下面選項之一：

- Excel – 為了作為Excel文件導出數(shù)據(jù)（*.xls或*.xlsx，這取決于電腦上的Excel版本）。

- Unicode text（default） - 為了作為文本（*.txt）文件導出數(shù)據(jù)，根據(jù)Unicode字符集。Unicode為支持世界上大多數(shù)語言的標準，包括中文。

- ANSI text – 為了作為文本文件導出數(shù)據(jù)，根據(jù)ANSI字符集。僅在您將打開導出文件的應用程序不能處理Unicode字符集時，方可選擇該選項。

對于文本導出格式，在Delimiter field中，輸入您需要用于分隔導出文件每列之間的字符。

6. 點擊Start export。

注釋

 如果您導出到文本，每個跟蹤數(shù)據(jù)作為一份單獨文件導出。每個文件名具有唯一性，并且由下面元素組合（按順序排列）：導出類型（Track、Manual Scoring、Trial Control（控制）或Hardware，這取決于您的選項） - 試驗名稱 - 試驗編號 - 活動場名稱 - 受試者名稱

例如：Raw Data-Open Field-Trial 1-Arena 1-Subject 1.txt

 在早期EthoVision XT版本中，“純文本”文件類型與“ANSI文本”相同。

 如果您導出數(shù)據(jù)到Excel，該文件包含一個試驗的所有跟蹤。該文件名稱具有唯一性，由下面元素組成：原始數(shù)據(jù)（獨立于導出類型） - 試驗名稱 - 試驗編號。

例如：Raw Data-Plus Maze-Trial 1.xlsx。

每個受試者數(shù)據(jù)寫入工作表中的一個單獨選項卡，命名如下：導出類型（Track、Manual Scoring、Trial Control（控制）或Hardware，這取決于您的選項） - 活動場名稱 - 受試者名稱。

 當您用MS Office 2007打開*.xls文件時，可能會出現(xiàn)一條警告信息（“文件格式與該文件擴展名所指定的格式不同”），當您接下來點擊Yes時，文件打開（無問題）。

 如果您多次導出相同數(shù)據(jù)到同一位置，EthoVision在該文件名的末尾附加一個數(shù)字：（1）、（2）等等。

 推薦的文件位置為Export Files文件夾，該文件夾位于您的試驗文件夾中。

 為了導出因變量，無需計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因為統(tǒng)計結果顯示在屏幕上。

 導出值具有可變小數(shù)位，這取決于整數(shù)位。導出值的總有效數(shù)位始終為6（例如：1.23456或1234.56）或7（如0.123456，當無符號的數(shù)值小于1時）。

 對于體位點缺失坐標和無法為一個特定樣本計算的因變量值，兩者均作為“-”導出。

 試驗時間和記錄時間之間的區(qū)別 – 試驗時間即自試驗開始（基本上，當您點擊綠色Start按鈕時）之后經(jīng)過的時間。記錄時間即指自跟蹤開始之后經(jīng)過的時間。如需了解試驗與跟蹤相關詳細信息，請參閱第187頁。

 如果您需要導出分析配置文件中所定義的Trial Control（控制）（試驗控制）事件和狀態(tài)，請選擇Track & dependent variables（參閱第654頁）。例如：為了導出狀態(tài)“from Cue light on To Subject in Feeder zone”。

該狀態(tài)作為0s和1s（0 = 狀態(tài)未激活，1 = 狀態(tài)激活）系列導出在導出文件的相應列中。

 如果您需要導出Trial Control（控制）事件和狀態(tài)，并帶其自身的時間戳記（例如：6.8 s-Cue light on-Activated），請選擇Trial Control（控制） log。詳細信息請參閱第654頁。

 如果您需要作為一份單獨文件導出完整的硬件設備事件日志，請選擇Hardware log。請參閱EthoVision XT試驗與硬件控制手冊（本手冊位于您的安裝DVD上）。

導出手動評分記錄

導出手動評分記錄意味著手動評分數(shù)據(jù)將保存到一個文件，該文件具有下面結構：

時間戳記 – 受試者 - 行為 - 事件類型（啟動或停止），

例如：

6.8 – 受試者1 – 梳洗頭部 – 狀態(tài)開始

8.12 – 受試者2 – 梳洗頭部 – 狀態(tài)停止

1. 在Analysis（分析）菜單中，選擇Export（導出），然后選擇Raw Data，或者在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，點擊Analysis-Export（導出）選項卡下方Raw Data。

2. 確保選中Manual scoring log。

3. 選擇導出格式。如果您需要導出數(shù)據(jù)到Observer XT，請選擇Plain text，然后選擇分號（；）作為Delimiter（分隔符）。

4. 點擊Export。

如需了解更多選項，請參閱第564頁。

注釋

 如需了解如何導入數(shù)據(jù)到Observer XT，請參閱第657頁。

 如果您導出數(shù)據(jù)到Excel，手動評分數(shù)據(jù)將存儲在一份單獨Excel工作制表中。該制表命名為Manual scoring-[活動場名稱]。

 如果您導出數(shù)據(jù)到純文本文件，不同活動場的數(shù)據(jù)將導出到不同文件中。

 如需了解文件名和格式相關詳細信息，請參閱第566頁。

導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)

確保您的統(tǒng)計結果打開在屏幕上，并按要求顯示布局。如果表格布局與用于承載導出結果的程序不匹配，請執(zhí)行適當調整（參閱第544頁）。

圖19.8 - 導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

1. 在Analysis（分析）菜單中，選中Export（導出），然后選中Statistics，或者在Experiment Explorer（實驗瀏覽器）中，點擊Analysis-Export（導出）選項卡下的Statistics（統(tǒng)計）選項。

2. 在Export（導出）選項卡下，選擇導出Trial Statistics或Group Statistics（詳情請參閱第544頁）。

3. 點擊Browse按鈕，選擇用于存儲導出文件的位置。建議您將導出文件儲存在Export Files文件夾（在試驗文件夾內）中。

4. 在File Type選項卡下，選擇一個可用格式（參閱第565頁）。您還可以使用附加選項：

 Swap rows and columns（交換行和列） – 如果統(tǒng)計程序需要，請選中該選項。

 Merge column headers（合并列標題） - 如果您需要導出數(shù)據(jù)到SPSS，請選中該選項。

5. 點擊“OK（確認）”。

注釋

 導出文件的名稱為Statistics-[試驗名稱]。如果多次導出結果到同一個位置，EthoVision將在文件名末尾添加一個數(shù)字：(1)、(2)等。

 導出文件僅包含顯示在該屏幕內目前分析結果上的行和列。未導出隱藏的行和列（參閱第550頁）。

 無法計算的統(tǒng)計數(shù)據(jù)用單元格（例如：在一個區(qū)域內從未被發(fā)現(xiàn)的一個受試者的速度）將導出為“0”。

 如果已執(zhí)行批量統(tǒng)計計算，在導出之前，應打開所有結果表。為了檢索某個特定配置文件組合的結果，在該工具欄內，從列表中選擇該組合。

特定程序用導出設置

SPSS

 推薦格式：Text或Excel。還需要選中Merge column headers選項。網(wǎng)站：http://www.spss.com/spss

如需了解如何導出統(tǒng)計數(shù)據(jù)到SPSS，請參閱第656頁。

Systat

 推薦格式：Text或Excel。

 各用例應寫入在同一行內。

 分隔符（適用于文本文件）：空格或逗號。網(wǎng)站：http://www.systet.com。

SAS

 推薦格式：Text或Excel。

 對于文本文件：如果使用空格以外的分隔符，應使用DELIMITER選項以指定文本分隔符。

 對于Excel文件：通過使用PROC IMPORT程序（帶SHEET選項），指定導入工作表。通過使用GETNAMES選項，讀取工作表第一行中的變量名。

 此外，您可以使用File菜單中的Import Wizard（然而，當反復使用時，可能會需要較長時間）。

網(wǎng)站：http://www.sas.com

Genstat

 推薦格式：Text或Excel。

應按照矩形格式布置數(shù)據(jù)，并且1列布置1個變量。網(wǎng)站：http://www.vsni.co.uk/software/genstat。

Statistica

 推薦格式：Text或Excel。

 此外，您可以從EthoVision XT結果表中復制結果，并將其粘貼到STATISTICA文件中。

網(wǎng)站：http://www.gbstat.com。

GB STAT

 推薦格式：Text或Excel。

 對于Excel文件，可以導入數(shù)據(jù)表第一行中的變量名。

 對于Text文件，必須知道變量數(shù)量。字母信息將跳過，但嵌入的數(shù)字信息將作為數(shù)據(jù)值獲取。

 GB STAT可能會譯錯特殊字符和日期。網(wǎng)站：http://www.gbstat.com。

第20章

Detail中的因變量

20.1 距離和時間 572

移動距離和速度。

20.2 位置 575

區(qū)內、到一個區(qū)域/點的距離、區(qū)域過渡、相對于某點的移動方向。

20.3 路徑形狀 584

移動方向和轉角、角速度、頭部方向和蜿曲。

20.4 個體行為 597

運動、流動、身體伸長、旋轉和相對于某個區(qū)域的移動方向。

20.5 社會行為 612

兩個受試者之間的距離、接近度、相對和加權運動。

20.6 手動評分行為 625

定義在Manual Scoring Settings（手動評分設置）中的所有行為。

20.7 試驗控制 627

“試驗控制”狀態(tài)和事件。

20.8 老鼠行為識別 632

使用“老鼠行為識別”功能檢測到的行為。

20.9 其他 640

活動性分析。

如果您僅安裝下面附加模塊之一：Multiple body points、Trial and Hardware Control（控制）、Social Interactions或Rat Behavior Recognition，僅部分因變量可用。

20.1 距離和時間

 移動距離（參閱下文）

 速度（參閱第573頁）

移動距離

定義

從先前樣本至目前樣本期間受試者的中心、鼻尖點或尾基點所移動的距離。該變量也稱為“旅行距離”。

移動距離的計算公式為：

DMn =

Xn – Xn – 1

+Yn – Yn – 1

其中，DMn = 移動距離（從樣本n-1至樣本n），Xn-1和Yn-1 = 樣本n-1處基準點（中心、鼻尖或尾基）的X和Y坐標，Xn和Yn = 樣本n處基準點（中心、鼻尖或尾基）的X和Y坐標。

在Distance moved窗口中，點擊Subject選項卡，指定需要計算的體位點“移動距離”。

如何指定Distance moved（移動距離）

1. 點擊Distance moved旁邊的Add按鈕（請參閱第538頁），然后點擊Body points選項卡，并選擇您需要進行移動距離計算的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

2. 點擊Trial Statistics選項卡，并選擇距離統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第540頁）。

3. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

4. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

如需了解采樣率和采樣缺失如何影響“移動距離”，請參閱第574頁上的備注。

應用

“移動距離”常用作活動性的通用量度。也可以用作計算其他參數(shù)的依據(jù)，如速度（參閱下文）。

速度

定義

受試者的基準點（中心、鼻尖或尾基）所移動的距離/單位時間也稱為“線速度”、“移動速率”和“運動速度”。

速度等于移動距離（計算公式請參閱第572頁）除以一個樣本與前一個樣本之間的時間差：

其中，Vn = 樣本n處的速度（以“試驗設置”中定義的單位表示），DMn = 樣本n處的移動距離。

如何指定Velocity（速度）

1. 點擊Velocity旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Body points選項卡。選擇您需要進行速度計算的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

2. 點擊Trial Statistics選項卡，并為速度選擇每次試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第540頁）。

3. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

4. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

備注

 采樣率會影響速度/移動距離的計算 – 當在過低采樣率下執(zhí)行跟蹤時，實際路徑中部分將會遭受切除，從而低估每個樣本速度/移動距離。相反，如果采樣率過高，EthoVision XT將會捕捉到行走動物身體中心點的擺動，造成額外似動現(xiàn)象，從而高估速度/移動距離。

如需了解如何篩選微小動作，請參閱“Track Smoothing（跟蹤平滑）”（第401頁）。

 樣本缺失不會影響速度/移動距離的計算 - 僅為相鄰的非缺失樣本計算速度/移動距離，缺失的樣本將忽略。然而，確保缺失樣本所占比例較低（小于1％）。

您可以查看缺失樣本比例，作為Trial list（試驗列表）中的“系統(tǒng)變量”之一（請參閱第262頁）。

應用

除了該因變量的主要應用之外，有時平均速度用作一般活動性量度（例如：Nilsson等人，1993, J. Exp. Biol. 180, 153-162；Winberg等人，1993, J. Exp. Biol. 179, 213-232）。

20.2 位置

 In zone（參閱下文）

 Distance to zone（第577頁）

 Distance to point（第579頁）

 Zone transition（第580頁）

 Heading to point（第582頁）

in zone（區(qū)域內）

定義

一個離散（狀態(tài)）變量，具有兩種可能狀態(tài)：In zone（區(qū)域內）和Not in zone（區(qū)外），這取決于所選擇的體位點是否處于某區(qū)域內（或一組區(qū)域內）。

通過比較所選體位點的坐標與相關區(qū)域的坐標，確定指定區(qū)域的狀態(tài)。

 當作為一個因變量導出In zone時（請參閱第564頁），將為各采樣時間導出數(shù)值，導出數(shù)值為0（Not in zone）和1（In zone），這取決于動物是否處于在該區(qū)域內。

 當超過3個樣本缺失某個體位點時，In zone（區(qū)域內）狀態(tài)結束，而其余缺失樣本將忽略。

如何指定In zone（區(qū)域內）

1. 點擊In zone旁邊的Add按鈕（請參閱第538頁），然后點擊In zone選項卡。

2. 在In the following zones選項卡下，選擇您需要分析的區(qū)域。例如：如果需要計算動物處于Zone 1（1區(qū)）內的總時間，請選擇Zone 1（1區(qū)）。

如果選擇2個或2個上面區(qū)域，應分析如何選擇體位點：

- For each selected zone（對于每個選定區(qū)） – 應分別分析每個區(qū)域內的體位點。

- When in any of the selected zones（當處于選定區(qū)域中任意區(qū)內時） – 當處于選定區(qū)域中任意區(qū)內時，應分析體位點。

- When in all selected zones（當處于所有選定區(qū)域內時） - 當同時處于所有這些區(qū)域內時，應分析體位點。

- When not in any of the zones（當未處于任何選定區(qū)域內時） - 當未處于任何選定區(qū)域內時，應分析體位點。

3. 在From following body points選項卡下，選擇需要計算的體位點。例如：如果您需要計算鼻尖點處于特定區(qū)域內的時間統(tǒng)計，請選擇Nose-point。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

如果選擇2個或2個上面體位點，從列表中選擇下面選項之一：

- For each selected point（對于每個選定點） - 為每個點單獨計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

- If any point is in zone（如果任何點處于區(qū)內） - 為處于該區(qū)內的任何選定點計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

- When all points are in zone（當所有點處于區(qū)內時） - 為同時處于區(qū)域內的所有選定點計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并選擇距離統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，將為中心點計算變量“In zone”（區(qū)域內）。

應用

對于涉及動物使用空間的任何研究，因變量In zone（區(qū)域內）為一個標準變量。例如：

 開放場 - 動物靠墻站立多久以及耗時多久穿過開放中心[例如：Berendsen等人，1994, Behav. Pharm. 5(Suppl. 1):81]。

 迷宮研究 - 動物犯了多少錯誤？（例如：Ploeger G.E. 1995, PhD thesis, Utrecht University）需多長時間才能到達目的地（Ploeger等人，1994, Behav. Neurosci. 108, 927-934）動物一共進入十字迷宮內的開放臂多少次？（Law等人，2003. J. Neurosci. 23:10419-10432）。

 四路嗅覺計 - 動物停留在經(jīng)過處理的氣味場內多長時間？動物什么時候第一次進入一個臂？（Kaiser和de Jong,1994, Behav. Proc. 30:175-184）。

 水迷宮 - 從開始位置到平臺（按照正確路線），動物在18 cm寬通路徑內（Whishaw走廊）停留多久？如果老鼠偏離該路線，在該試驗中老鼠犯了一個最大錯誤（Whishaw錯誤, Whishaw 1985, Behav. Neurosci. 99(5):979-1005），表明并沒有顯示一條直接游泳路徑。

distance to zone（到區(qū)域的距離）

定義

受試者的體位點（或選定點）與某個區(qū)域（或一組區(qū)域）之間的最短距離。您可以計算出距離，無論體位點在哪里，或者即使體位點始終未處于區(qū)域內（在后一種情形中，當體位點進入該區(qū)域時，距離設置為零）。

該變量計算分兩步進行：

1. 找到區(qū)域邊界上距離目前樣本體位點坐標最近的點坐標。

2. 計算兩個坐標之間的直線距離。

如何指定Distance to zone（到區(qū)域的距離）

1. 點擊Distance to zone旁邊的Add按鈕（請參閱第538頁），然后點擊Distance to zone選項卡。

2. 在To the following zones選項下，選擇需要計算的區(qū)域。例如：如果您需要計算到Zone 1（1區(qū)）的平均距離，請選擇Zone 1（區(qū)1）。在默認情形下，選中Arena（活動場）。

如果已選擇2個或2個上面的區(qū)域，應分析如何選擇區(qū)域：

- For each of the selected zones（對于每個選定區(qū)域） - 單獨分析區(qū)域。

- Shortest distance to any zone（到任何區(qū)域的最短距離） - 對于每個樣本，EthoVision XT選擇目前最接近選定點的區(qū)域，并使用由此得到的距離以計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

3. 如果要計算到相關區(qū)域邊界的距離，請選中Include if in zone，無論受試者在區(qū)域內部還是外部。如果您需要計算受試者處于區(qū)域外部時受試者到該區(qū)域邊界的距離，請不要選定該選項。請參閱下述備注之一。

4. 在From following body points選項卡下，選擇需要計算的體位點。例如：如果需要分析鼻尖與一個特定區(qū)域之間的距離，選擇Nose-point。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

如果選擇2個或2個上面體位點，從列表中選擇下面選項之一：

- For each selected point（對于每個選定點） - 為每個點單獨計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

- Shortest distance to any point（到任何區(qū)域的最短距離） - 對于每個樣本，EthoVision XT選擇目前最接近區(qū)域的體位點，并使用由此得到的距離以計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，并為“到區(qū)域的距離”選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

備注

如果您已經(jīng)在變量屬性窗口內Distance to zone（到區(qū)域的距離）選項卡下選擇Include if in zone，且體位點的坐標位于該區(qū)域內，那么“到區(qū)域的距離” >“0”（參閱圖20.1）。

圖20.1 - 3個連續(xù)樣本用“到區(qū)域的距離”（DZ，虛線）。該區(qū)域顯示為灰色。當樣本處于區(qū)域內時，DZ為零。當您在變量屬性窗口中選擇Include if in zone時（參閱文本），將計算“到區(qū)域邊界的距離”（DZB）。在這種情形下，當樣本處于該區(qū)域內時，DZB大于零。在其他情形下，DZ等于DZB。

應用

如何使用“到區(qū)域的距離”的2個示例（未選中Include if in zone，參閱上文）：

 在一次Morris水迷宮試驗中，隱藏的平臺定義為1個區(qū)域，“到區(qū)域的距離”可以衡量動物向平臺移動的進度。您可以選擇Total（總）統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以測量到區(qū)域的累積距離（用于訓練試驗），或者選擇Mean（平均）統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以測量平均距離（用于探測試驗；Gallagher等人，1993. Behav. Neurosci. 107:618-626）。

在試驗期間，您還可以劃分迷宮成4個象限，以便給出更精細分析。

 在領土行為研究中，可以將一只動物的領土定義為1個區(qū)域，從而可以測量其他動物對其競爭對手領域的接近程度。

下面示例闡述如何使用“到區(qū)域的距離”，其中選中Include if in zone（參閱上文）：

 在一項焦慮研究中，可以將一個完整開放場定義為1個區(qū)域，然后使用“到區(qū)域的距離”測量動物對遠離墻壁的害怕程度。更普遍的情形，如果您對受試者和開放場邊緣或者十字迷宮邊界之間的距離感興趣，您可以選擇整個活動場作為1個區(qū)域。

distance to point（到點的距離）

定義

受試者的體位點和某個點或多個點之間的最短距離。該變量計算分兩步進行：

1. 找到定義點和目前樣本用體位點的坐標。

2. 計算兩個坐標之間的直線距離。

如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

如何指定Distance to point（到點的距離）

1. 點擊Distance to zone旁邊的Add按鈕（請參閱第538頁），然后點擊Distance to zone選項卡。

2. 在To following points選項卡下，選擇需要進行計算的點。例如：如果需要計算到Cue 1的平均距離，請選擇Cue 1。在默認情形下，選中Arena（即活動場中心）。

如果已選擇2個或2個上面的點，應分析如何選擇點：

- For each of the selected points（對于每個選定點） - 單獨分析每個點。

3. 在From following body points選項卡下，選擇需要計算的體位點。例如：如果需要分析鼻尖與一個特定區(qū)域之間的距離，選擇Nose-point。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

如果選擇2個或2個上面體位點，從列表中選擇下面選項之一：

- For each of the selected points（對于每個選定點） - 分別計算每個點的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為“到區(qū)域的距離”選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

備注

區(qū)域中心點可以位于該區(qū)域外部。當區(qū)域為環(huán)形或非常不對稱時，可能會出現(xiàn)這種情形。

應用

下面2個示例講述如何具體應用“到點的距離”在空間定位研究中：

 當分析昆蟲在氣味羽中的飛行特性時，可以將氣味羽自身定義為1個區(qū)域，而將逆風氣味源視作1個點。通過使用“到點的距離”，您可以隨時測量昆蟲向氣味源移動的進度。

 在一次開發(fā)場試驗中，通過使用活動場中心區(qū)域的中心點，“到點的距離”可用于衡量動物對中心區(qū)域的進入程度。

zone transition（區(qū)域過渡）

定義

“區(qū)域過渡”即指動物從一個區(qū)域進入另一個區(qū)域的次數(shù)。

如果進入From Zone（源區(qū)域）的時間早于進入To Zone（目的區(qū)域）的時間，將計數(shù)一次“區(qū)域過渡”。

如何指定Zone transition（區(qū)域過渡）

1. 點擊Zone transition旁邊的Add按鈕（請參閱第538頁），然后點擊Zone transition選項卡。

2. 在From列表和To列表中，均選擇1個區(qū)域。

3. 根據(jù)選定選項（Allow intermediate zone visits或Only count direct transitions），您可能獲得不同結果。

示例 – 一只動物從A區(qū)出發(fā)，經(jīng)過B區(qū)，最后到達C區(qū)（參閱下圖20.2）。

圖20.2 - 動物從A區(qū)出發(fā)、經(jīng)過B區(qū)至到達C區(qū)的樣本點（B區(qū)屬于不同區(qū)組）

B區(qū)與A區(qū)和C區(qū)處于不同區(qū)組，您可以在From列表中選擇A區(qū)，并在To列表中選擇C區(qū)。根據(jù)選中選項，您會得到下面結果：

- 如果選中Allow intermediate zone visits，區(qū)域過渡的計算數(shù)為“1”，因為未考慮動物訪問從A區(qū)到達C區(qū)之間的其他區(qū)域。

- 如果選中Only count direct transitions，“區(qū)域過渡”的計數(shù)為“0”，因為動物并沒有直接從A區(qū)進入C區(qū)。

4. 在Body points選項卡中，選擇您需要計算的體位點。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

僅您的試驗設置為Center-point、nose-point和tail-base detection時，Body Points（體位點）選項才可用。

應用

因變量Zone transition（區(qū)域過渡）可用于研究動物如何探索環(huán)境。例如：在覓食行為的研究中，通過計算不同食物存放區(qū)組合的“區(qū)域過渡”，可以判斷動物是否按照特定順序訪問食物存放區(qū)。

用于計算區(qū)域過渡的Sequence Analysis Toolkit（序列分析工具包）

一份Excel文件包含在EthoVision XT安裝DVD中，該文件含有1個宏指令，該宏指令用于計算額外統(tǒng)計數(shù)據(jù)，包括基于因變量In zone（區(qū)域內）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

為使用“序列分析工具包”，請執(zhí)行下面操作：

1. 導出跟蹤數(shù)據(jù)，包括因變量In Zone（區(qū)域內）。

1. 將Sequence Analysis Toolkit.xls文件（位于EthoVision XT安裝DVD的Utilities 文件夾中）復制到電腦上的某文件夾。

2. 打開Sequence Analysis Toolkit.xls文件，并按照文件中的說明操作。當打開該文件時，點擊Enable Macros。

heading to point（相對于某點的移動方向）

定義

目前樣本基準點（鼻尖、中心或尾基）相對于興趣點的移動方向。Heading（移動方向）范圍介于-180°至+180°之間。“羅盤指向”和“羅盤角度”為Heading（移動方向）的同義詞。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，計算將基于中心點。

圖20.3 – 角度a和因變量Heading to point（相對于連接樣本n-1和興趣點“Cue 1”的參考線）之間的關系。

計算

Heading to point（相對于某點的移動方向）的計算方法類似于“Heading”用計算方法（請參閱第586頁）。兩者不同點：對于Heading to point，參考線為連接到先前樣本和興趣點的直線；而對于Heading，參考線為平行于x軸的直線（參閱圖20.3和圖20.16）。

如何指定Heading to point

1. 點擊Heading to point旁邊的Add按鈕（請參閱第538頁）。

2. 在Heading to point選項卡中，在For following body points選項下，選擇需要進行“Heading to point”計算的1個或多個體位點。

3. 在Point of interest列表中，選擇the center of the Arena（活動場中心）、區(qū)域重心（COG）或已定義在Arena Settings（活動場設置）中的一個點。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

應用

Heading to point可用于計算動物相對于興趣點的方向。例如：在Morris水迷宮中，Heading to point可用于確定Heading（移動方向）角度偏差。通常情形下，在動物前行最短距離之后確定Heading（移動方向）角度偏差。此時，Heading（移動方向）角度偏差即定向線（從開始點至平臺中心）的偏差（參閱圖20.4）。

圖20.4 - Heading（移動方向）角度偏差（a）。

此外，Heading to point可用于分析動物相對于一個新奇物體的運動，例如：當動物走向一個新奇物體中心時，可以假設動物對該物體感興趣。

20.3 路徑形狀

 Head direction（參閱下文）

 Heading（參閱第586頁）

 Turn angle（參閱第588頁）

 Angular velocity（參閱第592頁）

 Meander（參閱595頁）

head direction（頭部方向）

定義

由目前樣本的頭部方向線與平行于坐標系中x軸的直線所形成的最小夾角。“頭部方向”范圍為-180°至+180°（參閱圖20.5）。另請參閱“相對于區(qū)域的移動方向”（第610頁）。

 如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Head direction（頭部方向”將不可用。

 在數(shù)據(jù)采集期間，您可以檢查“頭部方向”。點擊組件工具欄上的Show/Hide（顯示/隱藏）按鈕，選擇Track Features，并確保選中Head direction。接下來，讓動物在活動場內移動，或播放視頻文件。實時“頭部方向”將顯示在Analysis Results and Scorin（分析結果和評分）窗口中（請參閱第285頁）。

圖20.5 – 如何為通用樣本n計算“頭部方向”（HD）的2個示例，三角形表示鼻尖點，始于該點的直線為“頭部方向線”。注意：軸原點位置不會影響“移動方向”的計算。

如何指定Head direction（頭部方向）

1. 點擊Head direction旁邊的Add按鈕（通用程序請參閱第538頁）。

2. 點擊Trial Statistics選項卡，并為“到區(qū)域的距離”選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

3. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

4. 點擊Add（添加）。

備注

 在采集期間，由于根據(jù)受試者輪廓計算得出“頭部方向”線，因此其數(shù)值還取決于該樣本上受試者的形狀。

 在所有情形下，相對于該試驗用“活動場設置”中已選擇的x軸方向計算“頭部方向”（請參閱第146頁）。在默認情形下，x軸為橫軸，并指向右側。如果x軸并非橫軸，或指向另一側，應相應調整“頭部方向”計算。因此，如果使用不同軸進行跟蹤，相同“頭部方向”線可能會得到不同“頭部方向”數(shù)值。

 “頭部方向”的數(shù)值范圍為[-180°至+180°]。當“頭部方向”線在參考軸左側時，“頭部方向”的數(shù)值范圍為0°至+180°。在其他情形下，“頭部方向”的數(shù)值范圍為0°至-180°（不含），請參閱圖20.5。

如果交換鼻尖點和尾基，交換樣本用“頭部方向”的數(shù)值將刪除，且無法恢復。

應用

“頭部方向”可用于研究空間定位和搜索行為。為此，您可以使用凝視方向或“頭部方向”變化。

頭部

定義

目前樣本基準點（鼻尖、中心點或尾基）相對于一條直線（平行于坐標系內x軸）的移動方向。Heading（移動方向）的范圍為-180°至+180°（參閱圖20.6）。“羅盤指向”和“羅盤角度”為Heading（移動方向）的同義詞。

圖20.6 - 動物體位點的4個運動方向（相對于x軸）情形下角度與因變量Heading（HE）之間的關系。其中，假定x軸為橫軸，并指向右側，且y軸指向上方。

另請參閱“相對于某點的移動方向”（第582頁）。

計算

Heading（移動方向）計算分3步：

1. 找到參考線和向量（連接樣本n-1和樣本n）之間所形成的最小角度（參閱圖20.6）。

2. 根據(jù)下面公式計算值：

其中，DMn為樣本n的移動距離，Xn和Xn-1分別為樣本n和樣本n-1的基準點（中心、鼻尖或尾基）的x軸坐標。

3. 如何將轉換為Heading取決于樣本n-1和樣本n之間的移動方向（參閱圖20.6）。按下面規(guī)則確定Heading和之間的關系。

- 如果 △X > 0，且 △Y ≥0，則Heading =α（圖20.6中情形1）。

- 如果 △X≥0，且 △Y < 0，則Heading = -α（情形2）。

- 如果 △X < 0，且 △Y ≤0，則Heading = -（180-α）（情形3）。

- 如果 △X ≤0且 △Y > 0，則Heading = 180-α（情形4）。其中，DX = Xn - Xn-1，DY = Yn - Yn-1。

 Heading及基于Heading的其因變量（“轉角”和“角速度”）的計算方法不同于EthoVision 3中所使用的計算方法，其計算方法與Head direction（頭部方向）的計算方法一致。

 因為定義為參考線與向量（從樣本n-1到樣本n）之間所形成的最小角度，因此其范圍僅為0° - 90°。

如何指定Heading（移動方向）

1. 點擊Heading旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Body points選項卡。選擇您需要進行速度計算的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

2. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Heading（頭部）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

3. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

4. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

備注

 在所有情形下，相對于該試驗用Arena Settings(活動場設置)中已選擇的x軸方向計算“頭部方向”（請參閱第146頁）。在默認情形下，x軸為橫軸，并指向右側。如果x軸并非橫軸，或指向另一側，應相應調整Heading(頭部)計算。因此，如果使用不同軸進行跟蹤（即不同“活動場設置”），相同運動也可能會產(chǎn)生不同的Heading值。

 在EthoVision 2/3中，相對于用戶定義的參考線，Heading（移動方向）的范圍為0° - 360°（請參閱相應的參考手冊）。因此，在對比利用EthoVision 2/3和EthoVision XT計算的Heading數(shù)值時，請注意：

- EthoVision XT中介于0° - 180°之間的一個x值對應于EthoVision 2/3中的360 - x。

- EthoVision XT中介于-180°至0°的x值對應于EthoVision 2/3中的-x。

應用

Heading（移動方向）用于空間定位研究中。例如：通過使用“移動方向”，可以確定飛蛾相對于風洞中氣流方向的飛行方向。在一次Morris水迷宮試驗中，在釋放動物到水池中之后，您可以使用該變量測量初始路徑方向。

轉角

定義

連續(xù)兩個樣本之間的基準點（鼻尖、中心或尾基）方向變化或“頭部方向”線變化。

Turn angle（轉角）的計算方法不同于EthoVision 3中所使用的計算方法，其中原因：Turn angle（轉角）會隨“移動方向”變化（其設置與“頭部方向”一致）。

計算

您可以使用兩種方法計算Turn angle（轉角），這兩種方法分別基于體位點或“頭部方向”線：

 基于體位點 - 按照指定體位點的兩個連續(xù)“移動方向”（參閱第586頁）數(shù)值之間的差值計算Turn angle（轉角）：

△Heading = Headingn - Headingn-1

- 如果△Heading < -180º，則相對Turn angle（轉角） = △Heading + 360。

- 如果△Heading ≥ +180º，則相對Turn angle = △heading - 360。

- 否則，相對Turn angle = Heading。

圖20.7 - Turn angle（TA）等于連續(xù)兩個樣本（從上一樣本HEn-1到目前樣本HEn）之間的體位點“移動方向”（HE）變化。在該示例中，HEn-1為正值，而HEn為負值（參閱x軸方向）。因此，（Hen - HEn-1）差值為負值。對于該軸向，逆時針轉動對應一個負值Turn angle。

 Based on Head direction（基于頭部方向） - 按照兩個連續(xù)“頭部方向”數(shù)值之間的差值計算Turn angle（轉角）（參閱圖20.8）。該數(shù)值不受體位點位置的影響：

△Head direction = Head directionn - Head directionn-1

- 如果△Head direction < -180º，則相對Turn angle = △Head direction + 360。

- 如果△Head direction ≥ +180º，則相對Turn angle = △Head direction - 360。

- 否則，相對Turn angle = △Head direction。

僅您的試驗設置為Center-point、nose-point和tail-base detection時，該選項才可用（請參閱第100頁）。

注意：根據(jù)“頭部方向”計算Turn angle（轉角）不同于根據(jù)鼻尖點進行計算。其中原因：一個體位點用樣本n處Turn angle取決于最后3個樣本（n–2、n–1和n，參閱上圖），而基于Head direction（頭部方向）的Turn angle僅取決于樣本n-1和樣本n的“頭部方向”。請參閱下面示例：

在任何樣本處，Head direction（頭部方向）不一定與體位點的移動方向相一致（在上述示例中，體位點為鼻尖點）。其中原因：Head direction（頭部方向）根據(jù)受試者輪廓計算而得，與運動無關。

圖20.8 - 根據(jù)鼻尖點（左）計算得到的Turn angle（TA）和根據(jù)Head direction（右）計算得到的Turn angle（TA）之間的差異示例。三角形代表鼻尖點樣本。始于三角形的粗線部分為“頭部方向”線。

絕對轉角與相對轉角

 Absolute Turn angle（絕對轉角） -方向差異無符號之分。“絕對轉角”的范圍為0°至+180°。

 Relative Turn angle（相對轉角） - 方向差異有符號之分。根據(jù)x軸方向，順時針轉動評為正值或負值，而逆時針轉動評為相反符號（參閱下文）。因此，“相對轉角”的范圍為-180°至+180°。

通過下面圖片了解旋轉符號。根據(jù)“活動場設置”中的軸方向，重新確定軸和圓形箭頭方向。

圖20.9 – “相對轉角”（RTA）的符號取決于x軸和y軸方向。該示例描述4種軸線方向對順時針旋轉的影響。圓形內的符號表示Heading（HE）值的符號。附注：當（HEn - HEn-1）差值大于180°或小于-180°時（參閱右側上示例），應使用第588頁上的規(guī)則。

如何指定Turn angle（轉角）

1. 點擊Turn angle旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Turn angle選項卡。選擇Absolute或Relative（參閱上文）。

2. 如果需要使用第589頁上指定的方法計算轉角，請選中Head direction turn angle(體位點將忽略)。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇需要用于計算轉角的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，該選項卡將缺失。計算基于中心點。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Turn angle（轉角）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

備注

 Relative Turn angle（相對轉角）取決于“活動場設置”中x軸和y軸方向（請參閱第146頁）。在默認情形下，x軸為橫軸，并指向右側。順時針旋轉評為負值，而逆時針旋轉評為正值。如果x軸指向左側，順時針旋轉評為正值，而逆時針旋轉評為負值。請參閱圖20.9中的其他示例

 不得混淆Turn angle（轉角）與旋轉偏差或旋轉率。實際上，因變量Relative Angular velocity（相對角速度）和absolute Angular velocity（絕對角速度）為同義詞（請參閱第592頁）。

 附注：如果將軸互換，參考線現(xiàn)在為垂直線，應相應調整Relative Turn angle（相對轉角）的計算。對比下面圖片與圖20.6左上角中示例：

應用

測定轉角有助于檢測刻板運動。在這種情形下，連續(xù)轉角趨向更大（例如：在嚙齒類動物轉圈行為中）或者顯示重復圖案（例如：搖動或波動）。

累積的Turn angle（轉角）用于計算旋轉（請參閱第607頁）。

angular velocity（角速度）

定義

連續(xù)兩個樣本之間的基準點（鼻尖、中心或尾基）方向變化或“頭部方向”線變化的計算值/單位時間角速度以度/秒（º/s）表示。

 附注：按照不同于EthoVision 3中所使用的方法計算“角速度”，因為“角速度”基于Heading（其設置與“頭部方向”一致）

 “角速度”范圍為0°/s - 最大值（取決于兩個樣本之間的時間）。例如：如果采樣率為25，最大可用旋轉（180°，請參閱“轉角”）導致角速度為180/0.04 = 4500°/s。

其中，RAVn為樣本n的相對“角速度”，RTAn為樣本n的相對“轉角”（參閱第588頁），tn - tn-1為目前樣本和上一樣本之間的時間差。

您可以使用兩種方法計算Angular velocity（角速度），這兩種方法分別基于體位點或“頭部方向”線：

 Based on body points（基于體位點） - 對于體位點（鼻子、中心或尾基），根據(jù)指定體位點的轉角（參閱第588頁）計算角速度。

 Based on Head direction（基于頭部方向） - —對于Head direction line（頭部方向線），利用基于“頭部方向”（參閱第589頁，另請參閱圖20.8）的轉角計算角速度。其值不受體位點位置的影響。

僅您的試驗設置為Center-point、nose-point和tail-base detection時，該選項才可用（請參閱第100頁）。

注意：根據(jù)Head direction（頭部方向）計算Turn angle（轉角）不同于根據(jù)鼻尖點進行計算。原因如下：樣本n處體位點的“轉角”（以及“角速度”）計算值取決于最后3個樣本（n–2、n–1和n，參閱圖20.8），而基于“頭部方向”的“轉角”僅取決于樣本n-1和樣本n。

絕對角速度和相對角速度

 Absolute Angular velocity（絕對角速度） - 方向變化率無符號之分。也稱為Turning rate（旋轉率）。

 Relative Angular velocity（相對角速度） - 方向變化率有符號之分。根據(jù)x軸和y軸方向，順時針轉動評定為正值或負值，而逆時針轉動評定為相反符號（參閱“相對轉角”）。對于該變量，轉動偏差（°/s）和環(huán)行趨勢為同義詞。

如何指定Angular velocity（角速度）

1. 點擊Angular velocity旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Angular velocity選項卡。選擇Absolute或Relative（參閱上文）。

2. 如果需要根據(jù)“頭部方向”計算角速度（參閱上文和第589頁），請選中Head direction angular velocity（體位點將忽略）。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇您需要進行速度計算的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Angular velocity（角速度）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

備注

 如果連續(xù)兩個樣本之間的體位點轉動超過180°，計算得到的轉動方向將不正確。例如：如果受試者逆時針旋轉210°，程序會將其譯成150°的順時針旋轉。因此，獲得的“角速度”值將小于預期值，“相對角速度”的符號也會不正確。為了避免出現(xiàn)這種錯誤，按如下方式設置采樣率：在兩個連續(xù)樣本之間，保證受試者不可能轉動180°上面。

 在下面示例中，通過查看因變量“相對角速度”和“絕對角速度”的平均值，對兩者之間的區(qū)別做出最好解釋：

時間角速度

絕對值相對值

0.04 10 -10

0.08 45 45

0.12 35 -35

平均 30 0

平均絕對角速度能夠更好地反映轉動量，而平均相對角速度能更好地指示整體轉動方向。

應用

絕對角速度用于表示轉動量/單位時間。一般情形下，該因變量的較大值與局部搜索有關，例如：對非揮發(fā)性信息化學物質的反應（Bell W.J. 1991, Searching Behaviour:The Behavioural Ecology of Finding Resources.London:Chapman & Hall）。

相對角速度用于表示運動方向變化速度。該因變量的平均值可用于評估轉動偏差或環(huán)行趨勢，以及受試者轉向相對于一個特定方向的轉動趨勢。這類研究有助于檢測行為獨特性或異常（例如：刻板動作、對有毒物質的反應等）。

定義

Meander（蜿曲）即指受試者移動方向的變化（相對于該受試者已移動的距離）。Meander（蜿曲）可通過兩種方式計算：

 Relative Meander（相對蜿曲） - 方向差異有符號之分。隨著使用校準軸的默認位置（參閱第146頁），將順時針轉動評定為正值或負值，而將逆時針轉動評定為相反符號（參閱下文）。相對蜿曲范圍為-180º/cm至+180º/cm。

 Absolute Meander（絕對蜿曲） - 方向差異無符號之分。絕對蜿曲的范圍為0°/cm至180°/cm。

其中，RM為“相對蜿曲”，RTA為“相對轉角”（參閱第588頁），DM為“移動距離”（參閱第572頁）。

“絕對蜿曲”為“相對蜿曲”的絕對值。

您可以采用兩種方法計算“蜿曲”（基于體位點或“頭部方向線”）：

 Based on body points（基于體位點） - 根據(jù)指定體位點的轉角（參閱第588頁）計算“蜿曲”。

 Based on Head direction（基于“頭部方向”） - 利用基于“頭部方向線”的轉角計算“蜿曲”（參閱第589頁，另請參閱20.8）。其值不受體位點位置的影響。

僅您的試驗設置為Center-point、nose-point and tail-base detection時，該選項才可用。

如何指定Meander（蜿曲）

1. 點擊Meander旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Meander選項卡。選擇Absolute或Relative（參閱上文）。

2. 如果需要基于頭部方向線計算“蜿曲”（參閱上文和第589頁），請選中Head direction meander（體位點將忽略）。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇需要進行“蜿曲”計算的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Meander（蜿曲）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

應用

 “相對蜿曲”為每單位距離內轉動方向的量度。該因變量可能為其他轉動偏差變量（例如：相對轉角和相對角速度）的補充值，因為這類轉動偏差對移動距離已進行‘修正’。例如：如果兩個個體按照不同速度移動，那么兩者之間的平均相對轉角值可能迥然不同，但同時，這兩者可以具有相同的平均相對蜿曲值。

 為了研究旋轉率，通常結合使用“絕對蜿曲”和因變量“絕對轉角”和“絕對角速度”。Bell（1991年）報告：在大多數(shù)研究中，當對數(shù)值進行繪圖時，“絕對蜿曲”相比于“相對蜿曲”可生成一條更平滑曲線，。其中原因：后者因變量不僅受速度影響，還受實際旋轉率影響。

20.4 個體行為

 Movement（參閱下文）

 Elongation（第599頁）

 Mobility state（第602頁）

 Mobility continuous（第602頁）

 Rotation（第607頁）

 Head directed to zone（第610頁）

移動

定義

一個與體位點有關的離散變量，具有有2種可能狀態(tài)：Moving（移動）和Not moving（不移動）

 如果平均移動速度超過用戶定義的Start velocity（開始速度），則狀態(tài)為Moving（移動）。

 狀態(tài)保持Moving（移動），直至平均移動速度下降至低于用戶定義的Stop velocity（停止速度）。

 然后，狀態(tài)變?yōu)镹ot moving（不移動），直至平均移動速度再次達到Start velocity（開始速度）。

為了降低因變量的靈敏度，簡述速度變化，速度數(shù)據(jù)可以通過采取最后n個樣本的運動平均值進行平滑處理。該數(shù)字稱為平均間隔。

當超過3個樣本缺失某個體位點時，當前Movement（移動）狀態(tài)結束，而其余缺失樣本將忽略。

圖20.10 - 如何計算因變量Movement（移動）的一個示例。因為初始速度位于Stop velocity（停止速度）和Start velocity（開始速度）之間，因此該狀態(tài)無法確定。當速度超過Start velocity（開始速度）值時，Movement（移動）變量值為“Moving”。當速度低于Stop velocity（停止速度）時，Movement（移動）變量值為“Not Moving”。

如何指定Movement（移動）

1. 點擊Movement旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Movement選項卡。輸入以下內容：

- Averaging interval（平均間隔） - 用于計算平均移動速度的樣本數(shù)量。默認值為1，也就是說，在計算Movement（移動）變量之前速度并不平滑。

- Start velocity（開始速度） - 一個速度值，高于該速度值時受試者開始移動。

- Stop velocity（停止速度） - 一個速度值，低于該速度受試者身體點的位移不再歸因于運動，而歸因于系統(tǒng)噪聲，身體在該點擺動或旋轉。

在Calculate statistics for選項卡下，具有下面選項：

- Moving（移動） - 當選擇該選項時，用于計算受試者處于移動狀態(tài)時的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

- Not moving（不移動） - 當選擇該選項時，用于計算受試者未處于移動狀態(tài)時的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

您可以選擇這兩個選項之一或者兩者。

2. 點擊Body Points選項卡。選擇您需要進行速度計算的體位點。在默認情形下，選中Center-point（中心點）。

3. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Movement（移動）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

4. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

5. 點擊Add（添加）。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

備注

 通過增加平均間隔，您可以提高移動檢測的可靠性。基于多個樣本的平均移動速度將減小隨機錯誤的影響。然而，增加平均間隔的缺點即會導致狀態(tài)轉換確定的延遲（與間隔長度成比例）。

 在某些情況下，可用于平滑的樣本數(shù)量可能小于輸入的平均時間間隔。例如，當存在丟失的樣本或在軌跡的開始時。在這種情況下，EthoVision XT使用在指定的時間間隔內可用的樣本。

 Start velocity（開始速度）和Stop velocity（停止速度）的使用闡述在圖20.10中。Start velocity（開始速度）和Stop velocity（停止速度）之間的速度值不會導致受試者的目前狀態(tài)（Moving或Not moving）發(fā)生變化。附注：兩個速度閾值之間的差值越小，狀態(tài)Moving（移動）與狀態(tài)Not moving（不移動）之間轉換將更頻繁。通過定義一個緩沖量，可以避免因近似移動閥值的速度抖動而高估轉換率。

如果未使用該緩沖量，持續(xù)很短時間的一個Not moving（不移動）周期（如0.12 s）可能會獲得記錄，盡管這類短時間段顯然不能視為休息，同時也不足以讓動物進行定向。

應用

如同“速度”，因變量Movement（移動）也提供受試者活動性相關信息。

body elongation（身體伸展）

定義

一個離散（狀態(tài)）變量，具有3種可能狀態(tài)：Stretched、Normal和Contracted，這取決于為目前樣本計算獲得的受試者形狀的移動平均伸展率（E）與2個用戶定義閾值之間的相對關系：

 如果移動平均伸展率大于Stretched above（高于伸展）值，則狀態(tài)為Stretched（伸展）。

 如果移動平均伸展率小于Contracted below（低于收縮）值，則狀態(tài)為Contracted（收縮）。

 在所有其他情形下，狀態(tài)為Normal（正常）。

為每個樣本計算移動平均“身體伸展率”，其中樣本數(shù)量由Averaging interval（平均間隔）指定。

當超過3個樣本缺失某個體位點時，當前Body elongation狀態(tài)結束，而其余缺失樣本將忽略。

計算

“身體伸展率”（E）計算公式如下：

其中，x和y為目前樣本中受試者輪廓像素點的坐標，xc和yc為受試者中心的坐標。

E采用百分比表示，范圍為0-100%（0表示受試者的形狀為正圓形，100%表示受試者的形狀為線形）。

如何指定Body elongation（身體伸展率）

1. 點擊Body elongation旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Body Elongation選項卡。

2. 輸入以下內容：

- Averaging interval（平均間隔） - 基于移動平均伸展率的樣本數(shù)量。默認值為1，也就是說，在計算變量Elongation（伸展率）之前伸展率并不平滑。

- Stretched above（高于伸展） - 一個伸展度量值，高于該值時受試者視為處于Stretched（伸展）狀態(tài)。

- Contracted below（低于收縮） - 一個伸展度量值，低于該值時受試者視為處于Contracted（收縮）狀態(tài)。

為了獲得最佳Stretched above和Contracted below，運行數(shù)次測試試驗，當動物表現(xiàn)出某種行為時，在Analysis Results and Scoring（分析結果和評分）面板中檢查Elongation（伸展率）值（參閱第285頁）。

在采集期間，實時計算這些值。

如果伸展率值介于“Stretched above”和“Contracted below”之間，受試者將視為處于“Normal”（正常）狀態(tài)。

3. 在Calculate statistics for選項卡下，選擇需要進行統(tǒng)計計算的狀態(tài)：

Stretched、Normal或Contracted。至少選擇一個狀態(tài)。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Body elongation（身體生長率）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

備注

 伸展率不受視頻尺寸、受試者位置及方向的影響。

 “采集”中設定的身體伸展率閾值不得用于分析中。當您指定因變量Body elongation（身體伸展）在“分析”配置文件中時，輸入新值在相應字段中。

 通過增加平均間隔，可以提高伸展和收縮檢測的可靠性�；诙鄠€樣本的移動平均伸展率可以減小連續(xù)樣本之間伸展率隨機變化（可能視為狀態(tài)轉換）的影響。然而，增加平均間隔的缺點即會導致狀態(tài)轉換確定的延遲（與間隔長度成比例）。

 在某些情況下，可用于平滑的樣本數(shù)量可能小于輸入的平均時間間隔。例如，當存在丟失的樣本或在軌跡的開始時。在這種情況下，EthoVision XT使用在指定的時間間隔內可用的樣本。例如：對于跟蹤中第一個樣本，始終為一個樣本計算伸展率值。

 如果使用“基于高級模型”（XT6）方法，我們建議使用Dilation and Erosion篩選器（參閱第234頁），將動物尾巴從受試者的檢測圖像中刪除。

應用

Elongation（伸展率）變量可以幫助您更客觀地評估伸展姿勢的頻率和累計持續(xù)時間。

mobility state（機動性狀態(tài)）

定義

一個離散（狀態(tài)）變量，具有3種可能狀態(tài)：Highly mobile、Mobile和Immobile，這取決于目前樣本與上一樣本之間像素變化（稱為變化區(qū)）相對于2個用戶定義閾值之間的關系。

 Mobility（機動性）和Movement（移動）之間的區(qū)別請參閱第604頁。

當受試者缺失3個上面樣本時，目前Mobility狀態(tài)結束，而其余缺失樣本將忽略。

第1步 - 計算變化的面積

在檢測到受試者之后，立即確定受試者的所有像素坐標。將這些坐標與先前樣本進行對比，以確定發(fā)生變化的像素數(shù)量。發(fā)生變化的像素即指

 目前樣本中存在但上一樣本中不存在的受試者像素，

 以及上一樣本中存在但目前樣本中不存在的受試者像素。可用下面公式表達：

CAn=(An-An-1)+(An-1-An)

其中，CAn為目前樣本n的已變化面積，An為樣本n的面積，An-1為樣本n-1的面積。

圖20.11 - Mobility（機動性）檢測用已變化面積的示例

當導出原始數(shù)據(jù)時，已變化的面積（以像素數(shù)表示）可見（請參閱“跟蹤文件”中名稱為Changed Area的一列）。

Mobility（機動性）計算方法如下：拾取受試者的每個像素，并在目前圖像與上一圖像之間逐一對比各像素。如果所有像素均相同，則Mobility（機動性）為0。如果所有像素均不同，則Mobility（機動性）為100％。如果動物正在移動，并加快速度（同時保持形狀不變），則Mobility（機動性）將會增大，因為隨著動物更快地移動，屬于該動物的像素會越來越不同。

第2步 - Mobility（機動性）計算

Mobility（機動性）計算公式即目前樣本用已變化的面積簡單除以目前樣本面積和上一樣本面積之總和：

機動性

Mobility（機動性）范圍為0 - 100（0表示目前樣本與上一樣本完全相同，100表示無任何像素重疊）。

第3步 - 移動平均

為了使Mobility（機動性）參數(shù)變得平滑，可使用Averaging interval（平均間隔）。該選項使得您可以指定用于計算Mobility（機動性）移動平均的樣本數(shù)。通過累加指定數(shù)量樣本的Mobility（機動性）百分比（參閱上文），然后除以樣本數(shù)，即可得到這些樣本的平均Mobility（機動性）。這樣，將消除掉某些因素造成的表面積突然變化，例如：動物進入某個遮擋區(qū)和未被正確識別，或者將臨時反射認定為該動物。

當導出數(shù)據(jù)時，無需導出平均間隔相關任何信息。

第4步 - Mobility（機動性）狀態(tài)因變量計算

根據(jù)移動平均Mobility（機動性）數(shù)值與閾值之間關系，確定每個樣本的Mobility（機動性）狀態(tài)：

 當?shù)陀贗mmobile threshold（非機動性閥值）時，狀態(tài)為Immobile（非機動性）。

 在Immobile threshold（非機動性閥值）和Highly mobile threshold（高機動性閥值）之間時，狀態(tài)為Mobile（流動）。

 當高于Highly mobile threshold（高機動性閥值）時，狀態(tài)為Highly mobile（高度流動）。

如何指定Mobility state（機動性狀態(tài)）

1. 點擊Mobility state旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁），然后點擊Mobility State選項卡。

2. 輸入以下內容：

- Averaging interval（平均間隔） - 用于計算平均移動速度的樣本數(shù)量。默認值為1，也就是說，在確定Mobility state變量之前，機動性測量值并不平滑。

- Highly mobile threshold – 如果身體面積的變化百分比高于該值，則認為受試者處于Highly mobile狀態(tài)。

- Immobile threshold – 如果身體面積的變化百分比小于該值，則認為受試者處于Immobile狀態(tài)。您可以輸入一個多達2位小數(shù)的數(shù)值。

在Calculate statistics for選項下，至少選中下面3個選項之一：

- Highly mobile - 當受試者處于“高度機動”狀態(tài)時，進行統(tǒng)計計算。

- Mobile - 當受試者處于“機動”狀態(tài)時，進行統(tǒng)計計算。

- Immobile - 當受試者處于“不移動”狀態(tài)時，進行統(tǒng)計計算。

3. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Mobility state（機動性狀態(tài)）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

4. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

5. 點擊Add（添加）。

 為了找到最佳“高機動性閥數(shù)”和“非機動性閥值”，進行幾次測試試驗，并在動物表現(xiàn)出某種行為時，檢查Analysis Results and Scoring（分析結果和評分）面板（參見第285頁）中Mobility（機動性）數(shù)值。在采集期間，實時計算這些值。

備注

 由于對已檢測到的受試者計算Mobility（機動性），因此，檢測中所使用的灰度閾值也會對變量Mobility（機動性）產(chǎn)生影響。如果檢測設置為僅檢測動物中一部分，那么僅計算該部分的Mobility（機動性）。

 在采集期間設定閾值（參閱第285頁），但計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)時可以覆蓋這些閾值，以生成新的Mobility（機動性）值。如果需要查看Mobility（機動性）閾值的初始值（除非數(shù)據(jù)采集期間對其進行修改），請打開“采集”模塊，并在Analysis Results and Scoring（分析結果和評分）面板中點擊Mobility旁邊的按鈕。

Mobility（機動性）檢測相關常見問題。

1. Mobility（機動性）和Movement（移動性）之間的區(qū)別是什么？

Mobility（機動性）可以定義為動物身體的移動程度，與中心點或任何其他體位點空間位移（通過“移動性”衡量）無關。“無關”并不意味著為中心點位置修正機動性，僅意味著不會使用動物的x和y坐標（未出現(xiàn)在計算方程中）。Mobility（機動性）計算完全

不受中心點（或鼻子/尾基點）坐標系移動的影響。這意味著，中心點可以具有零運動，但同時具有高機動性。例如：想象您正在一個開放場內跟蹤一只老鼠，當老鼠靜止不動和梳洗時，重心不移動，因此該受試者沒有發(fā)生空間位移（變量Movement的目前狀態(tài)為Not moving），但老鼠頭部和前肢有所移動，從而導致表面積發(fā)生變化。

盡管身體不會發(fā)生空間位移，但變量Mobility的目前狀態(tài)為Mobile（取決于閾值）。

2. Mobility（機動性）檢測是否取決于受試者與活動場之間的相對尺寸？

不，Mobility（機動性）檢測僅與受試者尺寸有關。在分辨率保持恒定的情況下，受試者越小，形成其圖像的像素越少，受試者細小動作越有可能導致面積發(fā)生變化，從而檢測到Mobility（機動性）。

3. Mobility（機動性）檢測與視頻分辨率有關嗎？

是。視頻分辨率越高，形成受試者圖像的像素越多。因此，受試者的細小動作不太可能引起面積的突然變化。

然而，當分辨率非常低時，將存在這種影響（例如：當受試者小于100像素時）。在MPEG媒體文件提供的分辨率下，這種影響可以忽略不計。

4. Mobility（機動性）檢測是否依賴于采樣率？

是。由于Mobility（機動性）通過檢測兩個樣本之間受試者的變化面積而得，而面積變化又取決于采集受試者的頻率（即采樣率），因此Mobility（機動性）取決于采樣率。在所有條件均相同的情況下，采樣率越高，受試者面積的變化越小。

在圖20.12中所示的示例中，Immobile threshold設定為2%，而Highly mobile threshold設定為10%。使用采樣率x檢測到的某一運動方式確定面積變化率約為15％，這將導致EthoVision認為受試者處于Highly mobile狀態(tài)。

如果采樣率加倍，在相同時間間隔內，將會捕捉到更多樣本，因此，相同運動將導致面積發(fā)生較小的變化（兩個樣本之間）。對于中間樣本，EthoVision XT認為受試者處于Mobile狀態(tài)，因為面積變化小于10%。相對于受試者處于Highly mobile狀態(tài)的樣本，受試者處于Mobile狀態(tài)的樣本所占比例將會增大。

通常情形下，采樣率越高，Immobile和Highly mobile閾值必須越低。

圖20.12 - 采樣率對Mobility（機動性）檢測的影響。解釋請參閱文本。

應用

Mobility（機動性）可用于評估活動性和特定模式下的行為改變。例如，在Porsolt游泳試驗中（例如：Russig等，2003, Behav. Pharm. 14:1-18），相對于直接觀察該選項可以更客觀地檢測行為改變（例如：從游泳到漂�。�。您可以通過網(wǎng)站（www.noldus.com）下載Porsolt游泳試驗相關的應用注意事項。

也可使用Mobility（機動性）檢測木僵行為，在這種情況下，需要設置一個非常低的Immobile threshold。此外，Mobility（機動性）可用于量化24孔板（帶背光）內斑馬魚胚胎在卵內的運動。

mobility continuous（機動性連續(xù)）

定義

在目前樣本與前一個樣本之間，已檢測到受試者的像素變化百分比。

計算

如需了解如何計算像素變化百分比，請參閱“機動性狀態(tài)”段落中第1步 – 第3步（第602頁）。通過使用因變量Mobility state，可以計算出受試者處于“非機動”、“機動”和“高度機動”狀態(tài)的時間長度和頻率。

通過使用因變量Mobility continuous（機動性連續(xù)），可以計算出受試者的平均機動性。

如何指定Mobility continuous（機動性連續(xù)）

點擊Mobility continuous旁邊的Add按鈕。選擇Averaging interval。如需了解Mobility（機動性）參數(shù)的Averaging interval（平均間隔）相關詳細信息，請參閱第3步 - Running average（第603頁）。點擊Trial Statistics選項卡，然后選擇要計算的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

轉動

定義

即指360°轉動（順時針或逆時針）的次數(shù)。旋轉的計算方法有兩種：

 Rotation（旋轉） - 第1種方法基于兩個樣本之間的轉角，且僅基于1個體位點。當動物在圓圈內四處移動時，該方法可用（圖20.13）。

 Body axis rotation（身體軸線旋轉） - 第2種方法基于連續(xù)兩個樣本軸線[中心和鼻子之間的直線（參見圖20.14）或尾巴基點和中心點之間的直線]之間的轉角。如果動物正在繞自身軸線旋轉，請選擇該方法。

該方法也適用于微小旋轉，例如：動物輕微轉動身體，但實際上并沒有真正地在活動場內走動。如果您不希望作為實際旋轉計算體位點微小旋轉，可以使用該方法以忽略這些微小旋轉。

圖20.13 – 包含6個樣本的簡單示例，樣本來自在一個圓形場內來回走動的一只動物。

旋轉基于連續(xù)兩個樣本（目前樣本和上一個樣本）的體位點（中心、鼻子或尾基）前進方向之間的轉角（）累加另請參閱第588頁。

圖20.14 - Body axis rotation（身體軸線旋轉）基于連續(xù)兩個樣本（目前樣本和上一個樣本）的軸線（從中心點到鼻尖點）之間轉角的累加。此外，也可以使用從尾基點到中心點的軸線（未在圖中示出）。

僅您的試驗設置為Center-point、nose-point和tail-base detection時，Body axis rotation方法才可用。如果僅使用中心點檢測，可以使用Track Smoothing（跟蹤平滑處理）（參閱第401頁），以減少微小旋轉計數(shù)。

計算

1. 確定連續(xù)樣本的累計轉角。

2. 一旦累計轉角超過相應旋轉次數(shù)（默認值 = “1”，對應于360°轉動），進行一次旋轉計數(shù)。

3. 接下來，將累計轉角清零，并累加連續(xù)轉角，直到累計轉角再次超過相應旋轉次數(shù)。

考慮到偶爾會出現(xiàn)另一方向的轉動，請將Threshold值設置為特定角度（請參閱下面“如何指定旋轉”中第4步）。

如何指定Rotation（旋轉）

1. 點擊Rotation旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 選擇EthoVision XT按順時針方向或逆時針方向計數(shù)旋轉。

3. 如果需要使用第2種方法（Body axis rotation），請選中復選框，并選擇選項Axis:Center-point to Nose-point或Axis:Tail-base to Center-point。如果您需要為“普通”旋轉使用第1種方法，請不要選中復選框。

4. 在Count every … rotation列表中，指定旋轉計數(shù)方法。

默認值為“1”，意味著沿指定方向每轉360°進行一次旋轉計數(shù)。如果選擇列表中的“0.5”，意味著每轉180°進行一次旋轉計數(shù)。

5. 通過輸入一個角度閾值在Threshold框中，您可以補償相反方向（相對于第2步中選定的方向）內的轉動。

例如 - 您對動物的順時針旋轉感興趣，但順時針旋轉偶爾會被逆時針旋轉中斷。根據(jù)逆時針方向內的轉角值，下面情況之一出現(xiàn)：

- 逆時針方向的轉角未超過“角度閾值”

- EthoVision XT繼續(xù)計算累計轉角，直到其超過相應旋轉次數(shù)。

- 逆時針方向的轉角超過角“角度閾值” - 將累計轉角清零，然后使用新的樣本序列計算累計轉角，直到其超過相應旋轉次數(shù)。

可視化數(shù)據(jù)，以驗證所選擇的閾值。

6. 如果需要刪除距上一樣本太近而無法表示實際運動情況的樣本，應輸入一個Minimum Distance Moved（最小移動距離）值。在默認情況下，該數(shù)值為2 cm/0.78 inch。根據(jù)該篩選，重新計算“轉角”和“旋轉”。如果不需要應用任何篩選，請輸入0。

7. 如果在“試驗設置”中選擇選項“Center-point, nose-point and tail-base detection”，且并未選中“Body axis rotations”復選框（第2種方法），請點擊Body Points選項卡。選擇需要進行“轉動”計算的體位點。

8. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Rotation（轉動）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

9. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

10. 點擊Add（添加）。

如果需要計數(shù)順時針旋轉和逆時針旋轉，或者需要同時使用這兩種方法，您可以添加因變量Rotation（旋轉）數(shù)次。重命名變量，以易于區(qū)分（右擊“選定自變量”列表中的變量，并選擇選項Rename）。

使用Minimum Distance Moved（最小移動距離）篩選 - 使用“最小移動距離”用Direct法對樣本進行篩選。該篩選改變特定樣本的轉角值（參閱第407頁）。在下述示例中，設定樣本C和樣本D等于樣本B，因為它們到樣本B的距離小于所輸入的閾值。根據(jù)樣本A、B和E，重新計算樣本E的轉角。

應用

轉圈或旋轉行為用作老鼠腦部不對稱的一個指示。例如，功能上，旋轉行為增多與多巴胺特性中的紋狀體不對稱有關，如多巴胺含量、代謝物、釋放和攝�。ɡ�，Carlson和Click，1989年；Schirmer等，2007年）。安非他明（一種多巴胺釋放劑）會誘導動物旋轉（紋狀體不對稱），而氟哌啶醇可對此產(chǎn)生抑制作用。動物通常會避開多巴胺活性較高的一側。

head directed to zone（頭部朝向某個區(qū)域）

定義

動物頭部朝向某個區(qū)域或圍繞某點的圓形區(qū)域的持續(xù)時間。

如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，那么Head directed to zone（頭部朝向某個區(qū)域）將不可用。

計算

“頭部朝向某個區(qū)域”的計算分2步：

1. 根據(jù)受試者輪廓，計算“頭部方向線”。

2. “頭部方向線”為外推直線，使用滿足下列條件的樣本計算“頭部朝向某個區(qū)域”的持續(xù)時間：在這些樣本中，該直線穿過某Zone（區(qū)域）或圍繞某Point（點）的圓形區(qū)域（參見圖20.15）。

圖20.15 - 如何確定Head directed to zone“頭部朝向某個區(qū)域”的示例。圓圈表示圍繞一個點（標記為Cue 1）的區(qū)域，開放三角形表示未直接朝向Cue 1的“頭部朝向某個區(qū)域”，封閉式三角形表示朝向Cue 1的“頭部朝向某個區(qū)域”。

如何指定Head directed to zone（頭部朝向某個區(qū)域）

1. 點擊Head directed to zone旁邊的Add按鈕（通用程序請參閱第538頁）。

2. 在Head directed to zone選項卡中，在Zone of interest選項下，您可以選擇：

- Zone - 從該列表中選擇1個“區(qū)域”。

- Point - 選擇在“活動場設置”中定義的一個點或者一個區(qū)域的中心。因為一個點的表面積無窮小，因此需要定義一個圍繞該點的圓形區(qū)域。默認半徑為0.1 cm，半徑越小，動物頭部就越不可能指向該點。

3. 接下來，可以指定應何時計算“頭部朝向區(qū)域”，這取決于動物位置：

- Calculate when - 從該列表中，選擇應處于In列表中所選定區(qū)域內的體位點。如果從Calculate when列表中選擇選項All detected body points，在這種情形下，僅當所有3個體位點均位于In列表中所選定的區(qū)域內時，才計算“頭部朝向區(qū)域”。

- In - 從該列表中選擇1個區(qū)域。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Head directed to zone（頭部朝向某個區(qū)域）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

應用

“頭部朝向區(qū)域”專用于新奇物體試驗中。新奇物體探索通常定義為：當頭部處于物體的2 cm半徑范圍內時，直接關注該物體（Ennaceur和Delacour，1988年）。在EthoVision XT中，當動物鼻尖點處于區(qū)域中心（繞新奇物體所繪制的區(qū)域）的2 cm半徑范圍內時，對“頭部朝向區(qū)域”進行計算。

20.5 社會行為

 Distance between subjects（參閱下文）

 Proximity（第613頁）

 Relative movement（第616頁）

 Net weighted movement（第619頁）

 Weighted movement from（第621頁）

 Weighted movement to（第623頁）

distance between subjects（受試者之間的距離）

定義

某受試者的體位點和另一受試者的體位點之間的距離。計算每個受試者（“行動者”）相對于其他受試者（“接收者”）的距離。

計算

公式

其中，DSn為樣本n處Actor（行動者）和Receiver（接收者）之間的距離，Xa,n和Ya,n為樣本n處Actor選定體位點的X和Y坐標，Xr,n和Yr,n為樣本n處Receiver選定體位點的X和Y坐標。

如何指定Distance between subjects（受試者之間的距離）

1. 點擊Distance between subjects旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 點擊Body points選項卡，選擇要對其進行距離計算的焦點受試者（Actor）的體位點。

3. 點擊Receivers選項卡。此處，指定其他受試者（Receiver）。

- 在Select選項下，選擇要進行距離計算的受試者。

- 在Body points,選項下，選擇上述選定受試者的體位點。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Distance between subjects（受試者之間的距離）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

組合Actor的體位點和Receiver的體位點，并分別對這些組合進行距離計算。結果表中的各行將顯示Actor的結果。例如：行標題顯示Subject 1，列標題顯示Nose point/Subject 2/Center point�？山庾x為“該單元包含受試者1的鼻尖點與受試者2的中心點之間的距離”。

應用

該參數(shù)構成因變量Proximity（用于社交或攻擊行為的研究）的基礎。

Proximity（接近）

定義

一個離散變量，具有2種可能狀態(tài)（In proximity和Not in proximity）：

 如果焦點受試者（行動者）選定體位點和其他受試者（接收者）體位點之間的距離小于用戶定義的In proximity（接近）閥值，狀態(tài)為In proximity（接近）。

 如果焦點受試者（行動者）選定體位點和其他受試者（接收者）體位點之間的距離大于用戶定義的Not in proximity（未接近）閥值，狀態(tài)為Not in proximity（未接近）。

 如果距離位于這兩個閾值之間，狀態(tài)不會發(fā)生改變。

如果在兩個受試者的選定體位點中，至少1個體位點缺失3個以上的樣本，目前“接近”狀態(tài)結束，且忽略剩余缺失樣本。

計算

對于所有樣本，程序會首先計算“受試者之間的距離”（參閱上文），然后將該值與In proximity和Not in proximity的閾值進行對比，從而確定樣本狀態(tài)。

如何指定Proximity（接近）

1. 點擊Proximity旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在Proximity選項卡中，輸入In proximity和Not in proximity的距離值，指定認為2個受試者相互接近的條件（參閱上述定義）。

3. 在Calculate statistics for選項下，選擇要分析的狀態(tài)。

例如，如果要了解受試者之間多久相互接近一次或可以接近多長時間，請選擇In proximity。如果要分析動物何時相互遠離，請選擇Not in proximity。

4. 點擊Body Points選項卡。選擇要進行接近度計算的焦點受試者（行動者）的體位點。

如果選擇2個或3個點，將出現(xiàn)一個下拉列表。選擇：

- All selected points - 相對于“接收者”，如果所有選定點均處于該狀態(tài)（Proximity或Not in proximity），進行狀態(tài)分配。如果體位點處于不同狀態(tài)，不得將該樣本用于分析。

- Any selected point - 相對于“接收者”，如果至少有1個選定體位點處于該狀態(tài)（Proximity或Not in proximity），進行狀態(tài)分配。

- Each point - 為“行動者”的每個點分別定義一個狀態(tài)。分別顯示每個點的結果。

5. 點擊Receivers選項卡。此處，指定其他受試者（Receiver）。

- 在Select選項下，選擇要進行距離計算的受試者。

如果選擇2個或2個以上受試者，從列表中選擇一個可用選項：

 All selected subjects - 相對于所有選定“接收者”，如果“行動者”均處于該狀態(tài)（Proximity/Not in proximity），進行狀態(tài)分配。如果相對于不同“接收者”，“行動者”的狀態(tài)不同（例如，Subject 1相對于Subject 2為In proximity狀態(tài)，但相對于Subject 3為Not in proximity狀態(tài)），不能將該樣本用于分析。

 Any selected subject - 相對于1個以上“接收者”，如果“行動者”均處于該狀態(tài)（Proximity/Not in proximity），進行狀態(tài)分配。

 Each subject - 為每個“行動者”與“接收者”組合分配一個狀態(tài)。分別顯示每個“接收者”的結果。

- 在Body points選項下，選擇需要用于確定Proximity的“接收者”體位點。如果選擇2個或3個點，從下面可用選項中選擇一個：

 All selected points - 相對于Receiver（接收者），如果所有選定點均處于該狀態(tài)（Proximity或Not in proximity），進行狀態(tài)分配。如果不同體位點處于不同狀態(tài)，不得將該樣本用于分析。

 Any selected point - 相對于Receiver（接收者），如果至少有1個選定體位點處于該狀態(tài)（Proximity或Not in proximity），進行狀態(tài)分配。

 Each point - 為“行動者”的每個點分別定義一個狀態(tài)。分別顯示每個點的結果。

6. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Proximity（接近）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

7. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

8. 點擊Add（添加）。

注釋

 如果您的試驗設置為Only center-point detection或Color marker tracking，Body points選項卡將缺失。計算基于中心點。

 Any selected points - 在任意采樣時間，相對于“接收者”的體位點，“行動者”的體位點可能會處于不同狀態(tài)。例如，相對于“接收者”的中心點，“行動者”的鼻尖點處于In proximity狀態(tài)，而“行動者”的中心點處于Not in proximity狀態(tài)。在這種情況下，如果選擇Any selected point（上面第4步和第5步），可能會為該樣本分配多個狀態(tài)。

 Any selected Subjects - 在任意采樣時間，相對于不同“接收者”，“行動者”可能會處于不同狀態(tài)。例如，相對于Subject 2，Subject 1處于In proximity狀態(tài)，而相對于Subject 3，Subject 1處于Not in proximity狀態(tài)。在這種情況下，如果選擇Any selected Subject（第5步），可能會為該樣本分配多個狀態(tài)。

 當導出因變量時（參閱第564頁），可檢查在一個采樣時間內出現(xiàn)的多個狀態(tài)。在特定采樣時間，該變量數(shù)值為1，并至少有1列。在上述示例中，In proximity和Not in proximity用各列均將顯示1。

應用

Proximity可用于研究動物個體之間的行為交互，例如：個人住房或住宅群落對大鼠社會行為的影響（Spruijt等，1992. Physiology & Behavior 51:747-752），或由于精神分裂癥產(chǎn)生的癥狀社交孤立（Sams-Dodd, 1995. J. Neuroscience Methods 59:157-167）。

relative movement（相對移動）

定義

一個離散變量，具有有4種可能狀態(tài)：Moving to、Moving from、No relative movement和No interaction。

 如果焦點受試者（“行動者”）正在向另一受試者（“接收者”）移動，則狀態(tài)為Moving to。

 如果焦點受試者（行動者）正在遠離另一受試者（接收者），則狀態(tài)為Moving from。

 如果兩個受試者之間沒有發(fā)生相對運動，則狀態(tài)為No relative movement。

 如果受試者之間的距離足夠大（可認為兩者之間不會相互作用），則狀態(tài)為No interaction。

計算

1. 確定兩個連續(xù)樣本n-1和n中“接收者”體位點之間的中間點Q（參閱圖20.16）。

圖20.16 - 因變量Relative movement的插圖。A為“行動者”的體位點，R為“接收者”的體位點。Q為樣本n-1和n處“接收者”體位點之間的插值位置。

2. 對于樣本n和n-1，計算“行動者”體位點與Q之間的距離。

3. 確定Relative movement狀態(tài)：

- 如果Dn > Dn-1 - Moving from

- 如果Dn < Dn-1 - Moving to

- 如果Dn = Dn-1 - No relative movement

- 如果Dn > 最大相互作用距離（用戶定義） - No interaction。

從圖20.16中可以看出，結果取決于哪只動物作為“行動者”，哪只動物作為“接收者”。在該圖中，A顯然正在向B移動。

如果R為Actor（行動者），為An-1 - An段中間位置內另一受試者定義點Q。在這種情況下，Dn將比Dn-1長，從而認為R正在遠離A。

如何指定Relative movement（相對移動）

1. 點擊Relative movement旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在Relative movement選項卡下：

- 在Maximum interaction distance選項下，輸入相互作用閾值（如果受試者之間的距離大于該值，認為受試者不會相互作用）（默認值為50 cm/16.69 inch）。

- 在Calculate statistics for選項下，選擇要考慮的狀態(tài)（請參閱下面“定義”）。在默認情況下，所有狀態(tài)均選中。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇要進行相對移動計算的焦點受試者（行動者）的體位點。

如果選擇2個或3個點，將出現(xiàn)一個下拉列表。選擇：

- All selected points - 相對于“接收者”，如果所有選定點都處于該狀態(tài)（Moving to/ Moving from/No movement/No interaction），進行狀態(tài)分配。如果體位點處于不同狀態(tài)，不對該樣本進行狀態(tài)分配。

- Any selected point - 相對于“接收者”，如果至少有1個選定體位點處于該狀態(tài)（Moving to/ Moving from/No movement/No interaction），進行狀態(tài)分配。參閱下面注釋。

- Each point - 為“行動者”的每個點分別定義一個狀態(tài)。分別顯示每個點的結果。

4. 點擊Receivers選項卡。此處，指定其他受試者（Receiver）。

- 在Select選項下，選擇受試者。如果選擇2個或2個以上受試者，從列表中選擇一個可用選項：

 All selected subjects - 相對于所有選定“接收者”，如果“行動者”均處于該狀態(tài)（Moving to/ Moving from/No movement/No interaction），進行狀態(tài)分配。如果相對于不同受試者，“行動者”具有不同狀態(tài)（例如，相對于Subject 2，Subject 1處于Moving to狀態(tài)，而相對于Subject 3，Subject 1處于Moving from狀態(tài)），則不得對該樣本進行狀態(tài)分配。

 Any selected subject - 相對于1個以上“接收者”，如果“行動者”均處于該狀態(tài)（Moving to/ Moving from/No movement/No interaction），進行狀態(tài)分配。

 Each Subject – 分配一個狀態(tài)給作為Receiver（接收者）選定的每個受試者。顯示每個“接收者”的結果。

- 在Body points,選項下，選擇上述選定受試者的體位點。如果選擇2個或3個點，從下面可用選項中選擇一個：

 All selected points - 相對于所有“接收者”的所有選定點，如果Actor都處于該狀態(tài)（Moving to/ Moving from/No movement/No interaction），進行狀態(tài)分配。

相對于不同“接收者”的選定點，如果“行動者”處于不同狀態(tài)，不得對該樣本進行狀態(tài)分配。

 Any selected point - 相對于1個以上的選定體位點，如果Actor都處于該狀態(tài)（Moving to/ Moving from/No movement/No interaction），進行狀態(tài)分配。

 Each point – 為“接收者”的每個體位點定義一個狀態(tài)。分別顯示每個“接收者”的體位點結果。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Relative movement（相對移動）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

注釋

 All/Any selected points - 在任何樣本中，相對于另一受試者的體位點，該受試者的每個體位點可以有不同的狀態(tài)。考慮圖20.17中示例。Actor A的中心點正在向Receiver R移動，而Actor A的鼻尖點正在遠離Receiver R。如果選擇All selected points，將不會對樣本進行狀態(tài)分配，而該樣本也不會用于分析。在導出文件中，表示相對運動的列將以0為標記。如果選擇Any selected point，將會給樣本同時分配兩個狀態(tài)Moving to和Moving from（圖20.17，參閱最后一個注釋）。

圖20.17 - 多個體位點的相對運動。正方形：Actor（A）和Receiver（R）的中心點三角形：Actor（A）的鼻尖點為清楚起見，該“接收者”僅由中心點表示。左圖：Actor（行動者）的中心點正在移向（Dn比Dn-1短）。右圖：Actor（行動者）的鼻尖點正在遠離（Dn比Dn-1長）。在這種情況下，如果選擇All selected points（第3步），樣本n處的Relative movement（相對移動）并不會具有唯一狀態(tài)。如果選擇Any selected points，對于中心點，樣本n的狀態(tài)為Moving to，對于鼻尖點，樣本n的狀態(tài)為Moving from。

 Any selected Subjects - 在任意采樣時間，相對于不同“接收者”，“行動者”可能會處于不同狀態(tài)。例如，相對于Subject 2，Subject 1處于Moving to狀態(tài)，而相對于Subject 3，Subject 1處于Moving from狀態(tài)。在這種情況下，如果選擇Any selected Subject（參閱上面第5步），該樣本將會有多個狀態(tài)（參閱最后一個注釋）。

 如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

 當導出因變量時，可以檢查分配給樣本的多個狀態(tài)（參閱第564頁）。在特定采樣時間內，在導出文件的多列中，該變量值為1。在上述示例中，在相應樣本行中，Moving to各列和Moving from各列均將顯示1。

應用

Relative movement可用于研究個人住房與住宅群落對大鼠社會行為的影響（Spruijt等， 1992. Physiology & Behavior 51:747-752；Hol等， Behavioural Brain Research 100:91-97), or for studying the behavioral interactions between individually recognized animals. Behavioural Brain Research 100:91-97），或用于研究個別公認動物之間的行為交互。<0}

net weighted movement（加權凈移動）

定義

兩個受試者之間（從一個樣本到下一樣本）之間的加權距離變化（具有符號之分）。

Net weighted movement（加權凈移動）經(jīng)兩個受試者之間的距離加權。對于彼此相距較遠的受試者，其位置的變化具有較低加權，因此可以將其與近距離移動（具有不同生物學意義）區(qū)別開來。

與Relative movement不同，該變量為一個連續(xù)變量（以距離單位表示）。如果受試者（Actor）正在靠近另一受試者（Receiver），Net weighted movement為正值，其他情況下為負值。

計算

Formula: 公式：

NWMn = （Dn-1 - Dn）* abs（DSn - DSn-1）/[max(DSn, DSn-1）]，

其中：

Dn-1和Dn為連續(xù)兩個樣本中Actor（行動者）的體位點和Receiver（接收者）插入點之間的距離。

DSn-1和DSn為兩個樣本用受試者之間的距離（參閱第612頁）。

從圖20.16中可以看出，結果取決于哪只動物作為“行動者”，哪只動物作為“接收者”。在圖20.16中，受試者A相對于R的Net weighted movement為正值。如果R為Actor，應在An-1 - An段中間位置內為另一個受試者定義點Q。

在這種情況下，Dn將比Dn-1長，而R相對于A的Net weighted movement為負值。

如何指定Net weighted movement（加權凈移動）

1. 點擊Net weighted movement旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在Net Weighted Movement選項卡下，在Maximum interaction distance選項下，輸入相互作用閾值（如果受試者之間的距離大于該值，認為受試者不會相互作用）（默認值：50 cm/16.69 inch）。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇要進行凈加權移動計算的焦點受試者（行動者）的體位點。

如果選擇2個或3個點，分別計算每個點的結果。

4. 點擊Receivers選項卡。

- 在Select選項下，選擇作為Receiver的受試者。

- 在Body points,選項下，選擇上述選定受試者的體位點。如果選擇2個或2個以上的受試者和點，分別計算每個組合的結果。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Net weighted movement（凈加權移動）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

注釋

 在Data profile（數(shù)據(jù)配置文件）中所有選定受試者計算該因變量。顯示在結果表各行中的受試者為Actor。顯示在各列中的受試者為Receiver。

 如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

應用

Net weighted movement可作為趨向行為和回避行為的客觀量度（Spruijt等，1992. Physiology & Behavior 51:747-752）。相對于Weighted movement to/from，該變量優(yōu)點在于其集成這兩者。這意味著您可以進行分析，例如：受試者運動（無論彼此靠近或遠離）。

加權遠離移動

定義

當一個受試者（行動者）遠離另一個受試者（接收者）移動時，兩個受試者間的加權距離改變。

“加權遠離移動”（Weighted movement from）為一個連續(xù)變量，且始終為正值。僅當行動者遠離接收者移動時，才需要計算（另請參閱第616頁上“相對運動”）。

在EthoVision 3中，該變量稱為“Speed of moving from”（遠離速度）。

計算

Formula: 公式：

 如果Dn - Dn-1 > 0：

WMFn=(Dn-Dn-1)* abs(DSn-DSn-1)/(max(DSn, DSn-1))}

 如果Dn - Dn-1 0或DSn = 0：

 WMFn = 缺失值

其中：

Dn-1和Dn為連續(xù)兩個樣本中Actor（行動者）的體位點和Receiver（接收者）插入點之間的距離（參見圖20.18）。

DSn-1和DSn為兩個樣本用受試者的體位點之間距離（參閱第612頁）。

當DSn = 0和DSn > 最大相互作用距離時，不需要計算“加權遠離移動”。

圖20.18 - 因變量“加權朝向運動”示意圖。A為“行動者”的體位點，R為“接收者”的體位點。Q為樣本n-1和n處“接收者”體位點之間的插值位置。

注釋

 “加權遠離移動”等于凈值加權運動的絕對值，取自NWM值為負數(shù)的樣本（焦點受試者遠離另一個受試者移動）。

 加權遠離移動由兩個受試者之間的距離進行加權。對于彼此相距較遠的受試者，其位置的變化具有較低加權，因此可以將其與近距離移動（具有不同生物學意義）區(qū)別開來。

 根據(jù)圖20.18，可以看出：結果取決于兩個相互作用的受試者中哪個受試者視為“行動者”和哪個受試者視為“接收者”。原因如下：公式將受試者之間的相對移動速度潛在差異考慮在內。在圖20.18中，Dn - Dn-1的差值為正，因此需要計算“加權遠離移動”（R）。如果R為Actor（行動者），為An-1 - An段中間位置內另一受試者定義點Q。如果Dn比Dn-1更短，則Dn - Dn-1 <0，因而無需計算該因變量。

 該因變量不是一個速度，因為其計算中未涉及時間。然而，該參數(shù)對該受試者運動具有二次方敏感性。

如何規(guī)定“加權遠離移動”

1. 點擊Weighted movement from旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在Maximum interaction distance選項下的Net Weighted Movement選項卡內，輸入相互作用閾值（如果受試者之間的距離大于該值，認為受試者不會相互作用）（默認值：50 cm/16.69 inch）。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇用于計算因變量的焦點受試者（行動者）上體位點。

如果選擇2個或3個點，分別計算每個點的結果。

4. 點擊Receivers選項卡。

- 在Select選項下，選擇作為Receiver的受試者。

- 在Body points,選項下，選擇上述選定受試者的體位點。如果選擇2個或2個以上的受試者和點，分別計算每個組合的結果。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Weighted movement（加權移動）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

注釋

 在Data profile（數(shù)據(jù)配置文件）中所有選定受試者計算該因變量。顯示在結果表各行中的受試者為Actor。顯示在各列中的受試者為Receiver。

 如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

應用

加權遠離移動可用作一種預防強度的客觀測量（Spruijt等人）。1992. Physiology & Behavior 51:747-752）。

加權朝向運動

定義

當一個受試者（行動者）朝另一個受試者（接收者）移動時，兩個受試者間的加權距離改變。

Weighted movement to（加權靠近移動）為一個連續(xù)變量，且始終為正值。僅當行動者向接收者移動時，才需要計算（另請參閱第616頁上“相對運動”）。

在EthoVision 3中，該變量稱為Speed of moving to（靠近速度）。

計算

Formula: 公式：

 如果Dn-Dn-1 < 0：

WMTn=(Dn-1-Dn)* abs(DSn-DSn-1)/(max(DSn, DSn-1))

 如果Dn-Dn-1 0, or DSn=0：

 WMTn = 缺失值

其中：

Dn-1和Dn為連續(xù)兩個樣本中Actor（行動者）的體位點和Receiver（接收者）插入點之間的距離（參見圖20.18）。DSn-1和DSn為兩個樣本用受試者的體位點之間距離（參閱第612頁）。

當DSn = 0和DSn > 最大相互作用距離時，不需要計算“加權靠近移動”。

注釋

 “加權朝向運動”等于凈加權運動的絕對值，取自NWM值為正值的樣本（焦點受試者朝向另一受試者移動）。

 加權靠近移動由兩個受試者之間的距離進行加權。對于彼此相距較遠的受試者，其位置的變化具有較低加權，因此可以將其與近距離移動（具有不同生物學意義）區(qū)別開來。

 根據(jù)圖20.16，可以看出：結果取決于兩個相互作用的受試者中哪個受試者視為“行動者”和哪個受試者視為“接收者”。原因如下：公式將受試者之間的相對移動速度潛在差異考慮在內。在圖20.16中，Dn - Dn-1的差值為負值，因此需要計算“加權朝向運動”（R）。如果R為Actor（行動者），為An-1 - An段中間位置內另一受試者定義點Q。如果Dn比Dn-1更長，則Dn - Dn-1 >0，因而無需計算該因變量。

 該因變量不是一個速度，因為其計算中未涉及時間。然而，該參數(shù)對該受試者運動具有二次方敏感性。

如何規(guī)定“加權朝向運動”

1. 點擊Weighted movement to旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在Maximum interaction distance下的Net Weighted Movement選項卡內，輸入相互作用閾值（如果受試者之間的距離大于該值，認為受試者不會相互作用）（默認值：50 cm/16.69 inch）。

3. 點擊Body Points選項卡。選擇用于計算因變量的焦點受試者（行動者）上體位點。

如果選擇2個或3個點，分別計算每個點的結果。

4. 點擊Receivers選項卡。

- 在Select選項下，選擇作為Receiver的受試者。

- 在Body points,選項下，選擇上述選定受試者的體位點。如果選擇2個或2個以上的受試者和點，分別計算每個組合的結果。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Weighted movement to（加權靠近移動）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

注釋

 在Data profile（數(shù)據(jù)配置文件）中所有選定受試者計算該因變量。顯示在結果表各行中的受試者為Actor。顯示在各列中的受試者為Receiver。

 如果您的試驗設置為Only center-point detection（僅中心點檢測）或Color marker tracking（顏色標記跟蹤），體位點選項將缺失。計算基于中心點。

應用

Weighted movement to（加權靠近移動）可用作一種預防強度的客觀測量（Spruijt等人）。1992. Physiology & Behavior 51:747-752）。

20.6 手動評分行為

定義

Manual Scoring Settings（手動評分設置）中所定義的行為（詳情請參閱第105頁）作為狀態(tài)因變量（區(qū)內和運動等）進行分析。

如何指定一個手動評分行為

1. 點擊需要計算的行為（或行為組）名稱旁邊Add（添加）按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在行為（或行為組）選項卡中，選擇需要計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)的行為，并清除不需要納入該表中的行為選項。

- 對于互斥行為，該窗口列出默認選定組的所有行為。分析結果將分別顯示各行為的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

清除不需要進行分析的行為選項。

- 對于“開始-停止”行為，該窗口列出該行為（默認選中）及其對立，通過Not [behavior name]表示。選擇Not [behavior name]表示該程序將計算該行為失活時間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（參閱下文）。

3. 點擊Trial Statistics選項卡，并為behavior（行為）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

4. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

5. 點擊Add（添加）。

注釋

 Not [behavior name] - 例如：如果您定義Rearing為一個“開始-停止”行為，并在測試期間進行一次評分（而非測試開始時），那么結果將（另請參閱下圖）：

- Rearing的頻率 = 1。

- Not Rearing的頻率= 2。Not Rearing在試驗開始時首次出現(xiàn)，并在按下Rearing用停止代碼之后再次出現(xiàn)。

Not [behavior name]的累計持續(xù)時間為該行為失活時間的總和。

 為了導出“手動評分行為”的原始數(shù)據(jù)，請參閱第567頁。

20.7 試驗控制

 “試驗控制”狀態(tài)（第627頁）。

 “試驗控制”事件（第630頁）。

試驗控制狀態(tài)

定義

時間間隔由試驗期間所出現(xiàn)的兩個試驗與硬件控制事件確定。如果在試驗期間事件重復出現(xiàn)（標記其開始和結束），間隔也可能發(fā)生在兩個或多個情形中。

如果一次試驗期間一個間隔發(fā)生在多個情形中，您可以選擇分析任何一個事件或者累加所有事件的結果。請參閱下面選項Calculate statistics per interval（計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)/間隔）。

如何指定一個“試驗控制”狀態(tài)

1. 點擊Trial Control state（試驗控制狀態(tài)）旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 轉動From，在Element（元素）列表中，選擇用作間隔開始標準的“硬件控制”元素。在Event（事件）列表中，選擇用作間隔開始的元素事件。

3. 轉動To，在Element（元素）列表中，選擇用作間隔結束標準的“硬件控制”元素。在Event（事件）列表中，選擇用作間隔結束的元素事件。

選擇需要考慮的結束事件。

4. 在一次試驗中，一個間隔可能會出現(xiàn)多次。如果您需要每個事件的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選擇Calculate statistics per interval（計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)/間隔）選項。轉到For consecutive intervals，選擇需要具有結果的事件范圍。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Trial control state（試驗控制狀態(tài)）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

6. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

7. 點擊Add（添加）。

注釋

 如果需要累加該試驗中所出現(xiàn)的狀態(tài)間隔結果，不得選擇Calculate statistics per interval（計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)/間隔）。例如：計算從條件“In Cue zone”變?yōu)檎嬷翖l件“In Feeder zone”變?yōu)檎娴臓顟B(tài)累計持續(xù)時間。

 持續(xù)時間和潛伏時間統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅可為樣本間隔的倍數(shù)（=1/采樣率）。例如：當您創(chuàng)造一個條件“Subject in zone A for >=3 s”時，當耗時超過3 s時（從其激活開始），該條件獲得滿足。如果采樣率為12.5幀/s（樣本間隔為1/12.5 = 0.08 s），當0.08的倍數(shù)首次超過3 s時（即3.04 s），該條件獲得滿足。這將影響數(shù)據(jù)分析，例如：“從條件激活到條件變成真”狀態(tài)的持續(xù)時間為3.04 s。

 “試驗控制”狀態(tài)的頻率將由狀態(tài)開始確定。這就意味著，在試驗結束時，“試驗控制”狀態(tài)將計數(shù)，即使無停止事件。

 對于基于條件的“試驗控制”狀態(tài)：

采樣時間（此時“試驗控制”狀態(tài)開始或停止）也取決于“試驗控制”規(guī)則中所使用條件中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

- 如果使用Current定義條件（例如：“when Current In zone = true”），“試驗控制”狀態(tài)將在預期采樣時間點開始（或終止）。例如：當動物實際進入該區(qū)域（以及因此Current = true for that sample）時。

- 如果您使用任何其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)定義一個條件（例如：“when Frequency of In zone >=1”）：

 在條件對話框激活之后該條件變成“真”時（術語“真”和“激活”闡釋請參閱第161頁上圖7.2），試驗控制狀態(tài)在預期采樣時間點開始（或終止）（參閱圖20.19中A）。

 當條件對話框激活時該條件已變成“真”（例如：當動物處于該區(qū)域內時，條件“Frequency of In zone=1”激活），僅在下次采樣時評估這類統(tǒng)計數(shù)據(jù)（或者下下次采樣，在“Heading”情形下）。在這種情形下，“試驗控制”狀態(tài)開始（或者終止）時間比該條件下預期時間晚一次（或兩次）采樣（參閱圖20.19中B）。然而，對于In zone（區(qū)域內）連續(xù)頻率=2、3等等，該條件已由定義激活，因此，當該條件變?yōu)?ldquo;真”時，試驗控制狀態(tài)按照預期時間開始。

如需了解“試驗控制”狀態(tài)更多信息，請參閱EthoVision XT試驗與硬件控制手冊（本手冊位于您的安裝DVD上）。

圖20.19 - 在該示例中，一個試驗控制條件已定義在試驗控制設置中，該條件用于檢驗開放場地中心用In zone（區(qū)域內）頻率 ≥ 1。當條件“Frequency of In zone ≥1”變成“真”時，分析配置文件中已定義的一個試驗控制狀態(tài)開始。

A1 – 在條件激活之后，動物進入中心區(qū)（和該條件變成“真”）。在相同采樣時間點評定頻率統(tǒng)計數(shù)據(jù)。A2 - 中心和試驗控制狀態(tài)用變量“In zone”（區(qū)域內）繪圖。“試驗控制”狀態(tài)在預期采樣時間點開始，即動物實際進入該區(qū)域時。

B1 – 當條件激活時，動物已處于該區(qū)域內。因此，當條件激活時，該條件同時變?yōu)?ldquo;真”，但在下一次采樣時評定頻率統(tǒng)計數(shù)據(jù)（因此，0.2s后，采樣率 = 5/s）。B2 – 如同A2的相同繪圖，因此，在“區(qū)域內”狀態(tài)之后0.2 s，試驗控制狀態(tài)開始。

應用

您可以使用試驗控制狀態(tài)以測試試驗控制是否預期運行，并用于分析學習行為。例如：在一次試驗期間，計算試驗控制狀態(tài)“從提示燈點亮至受試者處于喂食區(qū)內”的持續(xù)時間，以查看該時間間隔是否減小。

試驗控制事件

定義

一個點事件（無持續(xù)時間）由試驗與硬件控制的一個元素定義（條件、動作、規(guī)則/子規(guī)則和參考）。

一個“試驗控制”事件沒有持續(xù)時間。對于“試驗控制”事件，您僅可以計算第一個或最后一個事件的頻率和延遲。

如何指定“試驗控制”事件

1. 點擊Trial Control state（試驗控制狀態(tài)）旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 在Element（元素）列表中，選擇需要分析的Trial and Hardware Control（控制）（試驗與硬件控制）元素。例如：如果您需要分析基于硬件的動作“下放丸料”，請選擇Action:Drop pellet。

3. 在Event（事件）列表中，選擇該元素狀態(tài)�？捎眠x項取決于您已選定的元素。

4. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Trial control event（試驗控制事件）選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

5. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

6. 點擊Add（添加）。

注釋

 累積時間和潛伏時間統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅可為樣本間隔的倍數(shù)（=1/采樣率）。例如：當您創(chuàng)造一個條件“Subject in zone A for >=3 s”時，當耗時超過3 s時（從其激活開始），該條件獲得滿足。如果采樣率為12.5幀/s（樣本間隔為1/12.5 = 0.08 s），當0.08的倍數(shù)首次超過3 s時（即3.04 s），該條件獲得滿足。這將影響數(shù)據(jù)分析，例如：“從條件激活到條件變成真”狀態(tài)的持續(xù)時間為3.04 s。

 對于基于條件的試驗控制事件，采樣時間（此時試驗控制事件獲得評分）也取決于該條件中所使用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

- 如果使用Current定義條件（例如：“when Current In zone = true”），試驗控制事件在預期采樣時間點獲得評分。例如：當動物實際進入該區(qū)域（因此Current = 樣本實際時間）時。另請參閱圖20.19 A（在該圖中，您可以看到“試驗控制”狀態(tài)隨同一次試驗控制事件開始）。

- 如果您使用任何其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)定義一個條件（例如：“when Frequency of In zone >=1”）：

 當條件對話框激活時該條件已變成“真”（例如：當動物處于該區(qū)域內時，條件“Frequency of In zone=1”激活），僅在下次采樣時評估這類統(tǒng)計數(shù)據(jù)（或者下下次采樣，在“Heading”情形下）。在這種情形下，試驗控制事件評分時間會比該條件下預期時間晚一次（或兩次）采樣（請參閱圖20.19中B）。然而，對于In zone（區(qū)域內）連續(xù)頻率=2、3等等，該條件已由定義激活，因此，當該條件變?yōu)?ldquo;真”時，Trial Control （試驗控制）事件按照預期時間評分。

如需了解Trial Control （試驗控制）事件更多信息，請參閱EthoVision XT試驗與硬件控制手冊（本手冊位于您的安裝DVD上）。

應用

您可以使用Trial control（試驗控制）事件以測試試驗控制是否按預期運行。例如：顯示Trial control（試驗控制）事件“條件為真”，并與視頻一起繪制該事件，以檢查該條件是否在正確時間點獲得滿足。此外，您可以定義一次Trial control（試驗控制）事件（例如：“激活下放丸料”）而計算其頻率。

20.8 老鼠行為識別

僅當您的EthoVision XT具有Rat Behavior Recognition（老鼠行為識別）附加模塊時，因變量選項下Rat Behavior Recognition（老鼠行為識別）組方可用。

單一行為

定義

對于下表中列出的每個自動檢測行為（除Twitching之外），離散狀態(tài)變量由三種可能狀態(tài)定義：[behavior name]、Not [behavior name]和Unknown。

根據(jù)一些規(guī)則，作為[behavior name]對一個樣本評分（請參閱第633頁）。Not [behavior name]分配給按照其他行為之一評分的樣本。Unknown分配給未按照任何行為評分的樣本，因為行為檢測不可能或具有高度不確定性（詳情請參閱第633頁和第102頁）。

行為名稱說明

喝受試者舔水瓶噴嘴。

吃受試者從喂食器或地面處進食，或者進食時用前爪抓住食物。

梳洗受試者梳洗鼻尖、頭、皮毛或生殖器。包括梳洗期間刮擦和舔舐爪子。

跳躍受試者同時用兩條后腿快速向前移動。

非支撐式站立受試者豎直站立，同時前爪未接觸到任何物體。包括上升和下降。

支撐式站立受試者豎直站立，同時前爪傾斜扶著籠壁。包括上升和下降。

靜臥受試者坐著或躺著休息，同時幾乎無任何運動。包括睡覺。在該環(huán)境中，似乎無興趣。

嗅受試者輕微移動頭部，并可能出現(xiàn)輕微及不連續(xù)體位移動。包括嗅空氣、墻壁、地板和其他物體。

抽搐受試者身體或頭部突然短距離移動。包括身體和頭部抖動。

走動受試者移動到另一個地方，同時后腿也移動。

“Walking與“Movement”之間的區(qū)別 – 這兩個因變量“行走”和“運動”（參閱第597頁）基于受試者身體在二維空間內的位移，然而“行走”基于比“運動”更多的視頻幀。“行走”為行走行為的更精確測量。

 Twitching（抽搐）定義為一個點事件，即時間基線內標記一個點的事件，無持續(xù)時間（如旋轉，請參閱第607頁）。

 如需了解行為定義，另請參閱第636頁上的參考。

如何分配行為

對于跟蹤中的每個樣本，EthoVision XT為上表中列出的每個行為計算一個概率值。概率值總和為100％。所有行為（抽搐除外）為互斥狀態(tài)，即僅一個行為可分配給一個樣本。根據(jù)若干判定規(guī)則分配一個行為給一個樣本，這些規(guī)則考慮到該行為相對于其他行為的概率以及分配給鄰近樣本的行為。另請參閱圖20.20。

 Twitching（抽搐）具有其自身的概率，但不能與其他行為的概率進行比較。因此，Twitching（抽搐）單獨獲得評分（獨立于其他行為）。Twitching（抽搐）可以分配到一個樣本，同時對該樣本的其他行為之一評分。

 Unknown（未知） - 下面情形下按照Unknown（未知）對一個樣本評分：

- 在跟蹤開始時，如果“試驗控制設置”規(guī)則未包含一個額外“時間”條件：在跟蹤開始前等待20 s。

- 在19.48 s持續(xù)跟蹤中。

- 當未檢測到鼻尖和尾部基點時。

- 在所有情形下，當未發(fā)現(xiàn)受試者或樣本失蹤時。

對于所有行為（“抽搐”除外），可以計算Unknown（未知）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對于所有行為，該統(tǒng)計數(shù)據(jù)均相同。例如：為Grooming（梳洗）計算得出的Unknown（未知）持續(xù)時間等于Rearing supported（支撐式站立）用計算值。

 如果兩個或多個行為（抽搐除外）具有相似概率值，以及未在鄰近樣本中對行為評分，或者當所有行為的概率值低于25％時，在這些情形下，將不會對行為進行評分。當顯示在時間-事件繪圖（集成可視化）中時，這將導致行為評分之間的差異。

圖20.20 - 如何根據(jù)每個采樣概率值對行為狀態(tài)評分的一個示例。頂部 - 五種行為（為簡便起見，未顯示其他行為）概率的X-Y圖表（范圍介于0 - 1）。底部 – 行為評分結果。通常情形下，具有最高概率的行為分配給樣本（例如：時間基線開始時“Sniffing”）。然而，根據(jù)目前采樣之前和之后多個樣本中數(shù)值，該狀態(tài)獲得平滑處理。例如：75 s時Sniffing（嗅探）概率低于Twitching（抽搐），然而Sniffing（嗅探）狀態(tài)仍然激活。注意：Twitching（抽搐）作為一個點事件獲得評分，無持續(xù)時間，并呈現(xiàn)一個垂直段。

狀態(tài)評分之間差異由具有下面行為的樣本造成：兩個或多個行為具有相似概率值（例如：在約75.9 s時，“跳躍”和“行走”概率值均為0.5左右）或者所有行為概率值低于0.25。

如何為老鼠行為識別指定一個行為

1. 點擊待分析行為旁邊的Add按鈕。

- 如需了解行為概率，請參閱第638頁。

- 如需了解行為合并，請參閱第639頁。

2. 在Behavior decision method選項卡下，請選擇：

- Default（默認） - 將采用獲得行為評分的所有樣本計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)（基于行為概率，不對樣本進行篩選）。

- Probability greater than（概率值大于） - 僅將采用行為概率值超過指定值的樣本計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。從列表中選擇該值（0-99％）。參閱第636頁上的注釋。

3. 在Behavior duration threshold選項下，轉到Exclude instances shorter than，輸入從上一狀態(tài)改變到目前狀態(tài)之前所需要的持續(xù)時間（s）。如果進程長度通過該閾值，那么該進程中以前樣本包含在新狀態(tài)中。如果該進程長度未通過閾值，那么先前狀態(tài)結束，但沒有定義新狀態(tài)。

4. 在Calculate statistics for選項下，選擇需要計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)的狀態(tài)。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，選擇需要計算的因變量統(tǒng)計數(shù)據(jù)/每次試驗。

6. 點擊Group Statistics選項卡，選擇計算得出的試驗組用摘要統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

7. 點擊Add（添加）。

精度

根據(jù)我們的測試，平均召回率（即人工地面實況評分行為獲得正確識別的比例）約70％。如需了解更多信息，請參閱第636頁上所列論文。

 “飲水”行為可能會與“嗅探”行為混淆，尤其Drinking Spout Points（飲水噴點）未定義時（請參閱第142頁）。

 務必在Arena Settings（活動場設置）中繪制Feeder Zones（進食區(qū)），確保盡量提高“進食”檢測精度（請參閱第143頁）。

 為了盡量提高Rearing supported的檢測精度和降低假陽性，應在Arena Settings（活動場設置）中精心繪制Wall（墻）區(qū)（請參閱第144頁）

注釋

 對于Twitching（抽搐），由于為無持續(xù)時間的一個事件，Behavior duration threshold和Calculate statistics選項不可用。

 如需了解EthoVision XT中老鼠行為識別相關詳細信息，請參閱下面論文：

van Dam, E., J.E. van der Harst, C.J.F. ter Braak, R.A.J. Tegelenbosch, B.M. Spruijt, L.P.J.J. Noldus(2013).用于識別老鼠各種特定行為的一個自動化系統(tǒng)。Journal of Neuroscience Methods 218,(2), 214–224.

http://dx.doi.org/10.1016/j.jneumeth.2013.05.012.

 Behavior decision method（行為決策方法）用作一個篩選器，用于忽略行為概率較低的樣本，從而更易提取更可靠的數(shù)據(jù)。在默認條件下，EthoVision XT使用原始評分（基于概率，無篩選）。示例請參閱圖20.21。

圖20.21 - 概率閾值對一個行為狀態(tài)持續(xù)時間和出現(xiàn)概率的影響示例。頂部 – 依照時間繪制的Grooming（梳洗）概率和另一行為概率（為簡單起見，其他行為在這里忽略不計）。底部 – 當定義Grooming（梳洗）在分析配置中時：

當選定Default（默認）時，每當Grooming（梳洗）概率值超過任何其他行為概率值時，Grooming（梳洗）出現(xiàn)（默認行為識別）。

當選定Probability greater than 50%（概率超過50%）時，Grooming（梳洗）僅分配給其概率值超過50%的樣本。該值越高，選擇越保守。

 當您為某一行為指定一個概率閾值時，將不會根據(jù)該設置重新計算其他行為（定義為互斥行為）。根據(jù)概率閾值，該行為可能會與其他行為發(fā)生重疊。

例如：如果您為Grooming（梳洗）選擇一個概率閾值15%，行為跟蹤中某些部分可以按照Grooming（梳洗）進行評分，同時可以根據(jù)默認設置對Eating（進食）進行評分（請參閱圖20.22）。為了防止這種情形發(fā)生，請使用Default（默認）或者為所有行為選擇相同概率閾值。

圖20.22 – Grooming（梳洗）和Eating（進食）行為的時間-事件繪圖。頂部 - 行為概率中部 – 使用Behavior probability greater than 15%選項定義Grooming（梳洗）行為。底部 - 使用Default（默認）概率設置定義Eating（進食），由于高概率值，該行為的大部分時間均獲得評分（請參閱概率繪圖）。作為結果，盡管預定Grooming（梳洗）行為與Eating（進食）行為互相排斥，但二者仍出現(xiàn)部分重疊。當使用默認設置時，Grooming（梳洗）將無法獲得評分。

 “行為持續(xù)時間”閾值用作一個篩選器，用于忽略狀態(tài)之間的短過渡。例如：如果Grooming（梳洗）行為得分為0.8 s，以及您選擇Behavior duration threshold（時間持續(xù)閾值）為1.0 s，那么Grooming（梳洗）狀態(tài)無法超過該閾值，因此該行為不予分析。

 對于所有行為（“抽搐”除外），計算百分比統(tǒng)計數(shù)據(jù)（包含Unknown）。例如：如果Grooming（梳洗）行為持續(xù)30秒，Not Grooming（非梳洗）行為占1分30秒，Unknown（未知行為）占30秒，那么梳洗行為用累計持續(xù)時間所占比例為30/150 = 20％。如果您希望從百分比中排除未知行為（Unknown），可在“數(shù)據(jù)”配置文件中設置兩個嵌套間隔，一個使用[behavior name]，另一個使用Not [behavior name]（請參閱第470頁），然后并行結合這兩個嵌套對話框。然后，在“分析”配置文件中，指定行為及其統(tǒng)計數(shù)據(jù)和嵌套內累計持續(xù)時間（％）。在上述示例中，結果為30/120 = 25%。

 即使包括未知行為（Unknown），行為持續(xù)時間相加總和也許也不會達到跟蹤持續(xù)時間的100％。例如：當您利用某一概率閾值篩選行為時，可能導致這種情形（參閱第636頁）。

當圖像化顯示行為時，已篩選出的樣本將作為行為之間的空位顯示。

行為概率

每一個行為關聯(lián)到一個概率值（根據(jù)樣本計算）。對于一個特定樣本，一個行為狀態(tài)是否可評分取決于一組判定規(guī)則（詳情請參閱第633頁）。

所有行為（“抽搐”除外）具有排斥性，因此這些行為的概率值總和為1。Twitching（抽搐）行為也具有一個概率值，但該行為評分并不依賴于其他行為概率。

如何指定行為概率

1. 點擊Behavior probability（行為概率）旁邊的Add按鈕

2. 在Behavior Probability（行為概率）選項卡中，選擇需要計算概率的狀態(tài)。

3. 點擊Trial Statistics選項卡，選擇每一次試驗中需要計算的行為概率統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

4. 點擊Group Statistics選項卡，選擇計算得出的試驗組用摘要統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

5. 點擊Add（添加）。

應用

您可能需要根據(jù)行為概率值對行為出現(xiàn)概率進行篩選。如果特定樣本的該行為概率低于所設閾值，該樣本將排除在外，該行為狀態(tài)將會重新計算（參閱圖20.21中示例）。

1. 在Analysis profile（分析配置文件）中

a 添加您感興趣的行為（請參閱第635頁）

b 添加Behavior probability（行為概率）變量（參閱上文），并在出現(xiàn)窗口中選擇相同行為。

3. 繪制綜合數(shù)據(jù)，以隨同視頻查看已檢測到的行為及其概率。在該視頻中，檢查這些狀態(tài)如何與動物的行為對應。

4. 為了基于概率對數(shù)據(jù)進行篩選，在“分析”配置中點擊該行為變量，然后為Behavior probability threshold選擇一個概率值（請參閱第635頁）。

5. 再次繪制數(shù)據(jù)，以查看篩選結果。

合并行為

您可以定義一個包含兩個或多個行為（如第632頁上列出）的行為狀態(tài)，例如：為了計算Rearing（站立）總頻率 = Rearing supported+Rearing unsupported。

如何指定合并行為

1. 點擊“合并行為”旁邊的Add按鈕。

2. 在Select behaviors to merge選項卡下，選擇您需要進行合并以供分析的行為。

例如：選擇Rearing supported和Rearing unsupported，以分析出現(xiàn)的站立總次數(shù)。

3. 在Behavior probability threshold選項卡下，選擇：

- Default（默認） - 將采用獲得行為評分的所有樣本計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)（基于狀態(tài)概率，不對樣本進行篩選）。

- Probability greater than – 僅使用一個合并行為概率值大于指定值的樣本計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)。從列表中選擇該值。請參閱下面注釋。

4. 在Behavior duration threshold選項卡下，轉到Exclude behavior instances shorter than，并輸入分析用合并行為的最低持續(xù)時間。

附注：該閾值應用到合并行為，而并非應用到單個行為。例如：在時間基線內，兩個行為Rearing unsupported和Rearing supported彼此跟隨。第一個行為持續(xù)1秒，然后另一個行為持續(xù)2秒。當您合并兩個行為以及選擇一個3秒的持續(xù)時間閾值時，這兩個行為將考慮用于分析。

5. 點擊Trial Statistics選項卡，選擇需要計算的因變量統(tǒng)計數(shù)據(jù)/每次試驗。

6. 點擊Group Statistics選項卡，選擇計算得出的試驗組用摘要統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

7. 點擊Add（添加）。

注釋

 合并行為的頻率可能并非始終等于單個行為的頻率之和�？赡艹霈F(xiàn)這種情形，例如：當一次Rearing unsupported行為后面緊跟一次Rearing unsupported行為時。那么合并行為的頻率為1，而不是2。

20.9 其他

 活動性狀態(tài)（參閱第640頁）

 活動性持續(xù)（參閱第643頁）

活動性狀態(tài)

僅當您在Experiment Settings（試驗設置）中選定Activity analysis（活動性分析）時，因變量Activity（活動性）狀態(tài)才可用，并且在每個活動場內僅可以跟蹤一個受試者。通過使用Activity（活動性）狀態(tài)，可以計算出受試者失活、中度活動性、活動性和高度活動性的持續(xù)時間和頻率。這些狀態(tài)取決于該活動場內一個樣本和以前樣本之間的總像素變化。四個狀態(tài)閾值由用戶定義。

當受試者缺失3個以上樣本時，當前Mobility（活動性）狀態(tài)結束，而其余缺失樣本將忽略。

計算

第1步 - 計算變化的面積

活動場內所有像素坐標（并非僅涉及已檢測到的受試者像素）在獲得檢測之后立即得到確定。將所有像素灰度值與以前樣本進行比較，以確定該活動場內兩者之間已變化的像素數(shù)量。Activity（活動性）計算公式即由目前樣本用已改變的像素數(shù)量除以活動場內的總像素數(shù)量：

活動性

Activity（活動性）通過下面規(guī)程進行計算：采取每個像素，并在目前圖像與前一個圖像之間對該像素進行對比。如果所有像素均相同，則Activity（活動性）為0。如果所有像素均不同，則Activity（活動性）為100％。如果動物正在移動，并加快速度（同時保持形狀不變），則Activity（活動性）將會增大，因為隨著動物更快地移動，屬于該動物的像素會越來越不同。

第2步 - 移動平均

為了使Activity（活動性）參數(shù)變得平滑，可使用Averaging interval（平均間隔）。該選項使得您可以指定用于計算Activity（活動性）移動平均的樣本數(shù)。通過累加指定數(shù)量樣本的Activity（活動性）百分比（參閱上文），然后除以樣本數(shù)，即可得到這些樣本的平均Activity（活動性）。這樣一來，由于動物進入陰影區(qū)或反射等因素造成的的表面積突然變化可以獲得消除。

附注：當您導出因變量時，導出文件中的每一行包含“活動性性”值，而不是平均時間間隔。

第3步 - “活動性性”狀態(tài)因變量計算

根據(jù)移動平均Activity（活動性）數(shù)值與閾值之間關系，確定每個樣本的Activity state（活動性狀態(tài)）變量：

 當?shù)陀谑Щ铋撝禃r，狀態(tài)將失活。

 當處于失活閾值與活動性閾值之間時，狀態(tài)將處于中度活動性。

 當處于活動性閾值與高活動性閾值之間時，狀態(tài)將處于“活動性”。

 當超過高活動性閾值時，狀態(tài)將處于“高度活動性”。

如何指定Activity（活動性）狀態(tài)

1. 點擊Activity State旁邊的Add按鈕（通用規(guī)程請參閱第538頁）。

2. 輸入以下內容：

- Averaging interval（平均間隔） - 基于平均移動機動性的樣本數(shù)量。默認值是1，這是，Activity（活動性）測量在確定Activity state變量之前沒有被平均。

- Highly active above（高于閾值，高度活動性） - 高于某身體面積的變化百分比，受試者被認為是高度活動性的。

- Active between（中間活性） - 像素變化百分比，當高于該變化百分比時受試者視為活動性。

- Inactive below（低活性） - 像素變化百分比，當?shù)陀谠撟兓俜直葧r受試者視為不活動性。

您可以輸入一個多達2位小數(shù)的數(shù)值。

在State duration threshold（狀態(tài)持續(xù)時間閾值）選項卡下，轉到Exclude bouts shorter than字域，輸入一個狀態(tài)評定為四個Activity（活動性）狀態(tài)之一之前該狀態(tài)需要持續(xù)的時間。如果持續(xù)時間通過該閾值，該時間長度內樣本按上述標準評定為為四個狀態(tài)之一。如果持續(xù)時間未通過閾值，那么先前狀態(tài)結束，但沒有定義新狀態(tài)。當您在集成可視化界面中查看Activity（活動性）狀態(tài)時，兩個相鄰色條之間顯示一個間距，這代表獲得評定的活動狀態(tài)。

在Calculate statistics for選項卡下，至少選擇四個選項之一。

3. 點擊Trial Statistics選項卡，并為Activity（活動性）狀態(tài)選擇每個試驗統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如需了解可用統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關更多信息，請參閱第540頁）。

4. 可選 - 點擊Group Statistics選項卡，并為跟蹤組選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)（詳情請參閱第542頁）。

5. 點擊Add（添加）。

為了找到最佳活動性閾值，運行數(shù)次測試試驗，當動物顯示這類行為時，在“分析結果與評定”窗口中檢查（請參閱第285頁）Activity（活動性）值。在采集期間，實時計算這些值。

采集中設定的活動性檢測閾值不得用于分析中。當您指定因變量Body elongation（身體伸展）在“分析配置文件”中時，輸入新值在相應字段中。

備注

 在某些情況下，可用于平滑的樣本數(shù)量可能小于輸入的平均時間間隔。例如，當存在丟失的樣本或在軌跡的開始時。在這種情況下，EthoVision XT使用在指定的時間間隔內可用的樣本。例如：對于跟蹤中第一個樣本，Activity（活動性）值始終為一個樣本計算值。

 在采集期間設定閾值（參閱第285頁），但計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)時可以覆蓋這些閾值，以生成新的Activity（活動性）值。如果需要查看Activity（活動性）狀態(tài)閾值的初始值（除非數(shù)據(jù)采集期間對其進行修改），打開“采集”模塊，并點擊Analysis Results and Scoring（分析結果和評分）面板下方的按鈕。

Activity（活動性）檢測常見問題

1. Activity（活動性）和Mobility（機動性）之間的區(qū)別是什么？

Activity（活動性）即指活動場內目前樣本與以前樣本之間的所有像素變化百分比。Activity（活動性）獨立于已檢測到的受試者。

Mobility（機動性）即指僅已檢測到的受試者內目前樣本與以前樣本之間的像素變化百分比。

2. 何時應使用Activity（活動性）以及何時應使用Mobility（機動性）？

當因變量Mobility（機動性）無法給出滿意結果或者很難檢測到受試者時，應使用Activity（活動性）。例如：當后臺中沖擊電網(wǎng)層柵欄導致難以檢測到動物表面積時，或者相對于活動場尺寸動物非常大。

3. Activity（活動性）檢測是否依賴于相對于活動場的受試者尺寸？

是。Activity（活動性）計算如下：改變的像素數(shù)量除以活動場內總像素數(shù)量。相對于活動場受試者越小，則活動性越小。當相對于活動場動物非常大時（例如：當一只老鼠位于一個小籠子內時），Activity（活動性）檢測通常更適合（相對于Mobility（機動性）檢測）。

4. Activity（活動性）檢測是否取決于視頻分辨率？

是。視頻分辨率越高，當受試者運動時像素改變的數(shù)量越多。因此，當具有一個高視頻分辨率時，受試者小距離運動不太可能導致受試者的面積突然變化。

然而，當分辨率非常低時，將存在這種影響（例如：當受試者小于100像素時）。我們建議：您不要在具有不同分辨率的視頻之間對Activity（活動性）值進行比較。

5. Activity（活動性）檢測是否依賴于采樣率？

是。由于Activity（活動性）通過兩個樣本之間的像素變化進行檢測，并且像素變化依賴于面積采集頻率（即采樣率），因此“活性性”依賴于采樣率。當所有其他條件相同時，采樣率越高，則像素變化越小。如需了解采樣率對Mobility（機動性）參數(shù)的影響效應，另請參閱圖20.12。該效應也適用于Activity（活動性）參數(shù)。

應用

Activity（活動性）可用于確定嚙齒類動物的木僵行為。此外，也可用于在一次Porsolt游泳試驗中評估嚙齒類動物的失活性。此外，可以利用活動性（失活性）檢測出斑馬魚幼體的驚嚇反應。

活動性持續(xù)

定義

僅當您在Experiment Settings（試驗設置）中選定Activity analysis（活動性分析）時，因變量Activity continuous才可用，并且在每個活動場內僅可以跟蹤一個受試者。Activity continuous給出整個活動場內目前樣本與以前樣本之間的像素變化百分比。

計算

如需了解如何計算像素變化百分比，請參閱“活動性狀態(tài)”段落中第1步 – 第3步（第640頁）。通過使用因變量Activity（活動性）狀態(tài)，可以計算出受試者失活、中度活動性、活動性和高度活動性的持續(xù)時間和頻率。通過使用因變量“活動性持續(xù)”，可以計算受試者的平均活動性。

如何指定活動性持續(xù)

點擊Activity continuous（活動性持續(xù)）旁邊的Add按鈕。選擇Averaging interval。如需了解Mobility（機動性）參數(shù)的Averaging interval（平均間隔）相關詳細信息，請參閱第3步 - Running average（第641頁）。點擊Trial Statistics選項卡，然后選擇要計算的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

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