Análisis intra: sesión de la extinción del condicionamiento pavloviano de miedo usando regresión robusta / . Within-session analysis of the extinction of pavlovian fear-conditioning using robust regression

El análisis de datos de extinción en experimentos de miedo condicionado ha involucrado, tradicionalmente, el uso de modelos lineales estándar, primordialmente ANOVA de diferencias entre grupos de sujetos sometidos a diferentes protocolos de extinción, manipulaciones farmacológicas o algún otro tratamiento. Aún cuando algunos estudios reportan diferencias individuales en indicadores como tasas de supresión o porcentajes de congelamiento, esas diferencias no son incluidas en el análisis estadístico. Los patrones de respuesta intra-sujeto son entonces promediados usando ventanas temporales de baja resolución, las cuales pueden ignorar esta dinámica del desempeño individual. Este trabajo ilustra un procedimiento analítico alternativo que consta de 2 pasos: estimación de la tendencia para los datos intra-sesión y el análisis de las diferencias entre-grupo usando la tendencia como variable de respuesta. Este procedimiento se pone a prueba usando datos reales de extinción de miedo condicionado, comparando estimaciones de tendencia robusta vía Mínimos Cuadrados Medianos con Mínimos Cuadrados Ordinarios, y comparando las diferencias de grupo usando la pendiente robusta versus la mediana del porcentaje de congelamiento como variable dependiente.

Traditionally , the analysis of extinction data in fear conditioning experimentshas involved the use of standard linear models, mostly ANOVA of between-group differences of subjects that have undergone different extinction protocols, pharmacological manipulations or some other treatment. Although some studies reportindividual differences in quantities such as suppression rates or freezing percentages, these differences are not included in the statistical modeling. Withinsubject response patterns are then averaged using coarse-grain time windows which can overlook these individual performance dynamics. Here we illustrate an alternative analytical procedure consisting of 2 steps: the estimation of a trend for within-session data and analysis of group differences in trend as main outcome. This procedure is tested on real fear-conditioning extinction data, comparing trend estimates via Ordinary Least Squares (OLS) and robust Least Median of Squares (LMS) regression estimates, as well as comparing between-group differences and analyzing mean freezing percentage versus LMS slopes as outcomes.

Análisis cuantitativo de la dinámica individual de trabajos de grado de Psicología / Quantitative analysis of the individual dynamics of Psychology theses

El presente trabajo analiza longitudinalmente tres cohortes de trabajos (n = 57) realizados por estudiantes de último año de pregrado en psicología, de la Universidad Católica Andrés Bello, usando cinco medidas de progreso. Se prueba un modelo aditivo generalizado para predecir el tiempo de culminación de los trabajos de grado, medido en dos niveles: temprano y demorado. Las medidas de magnitud de efecto favorecen un modelo de indicadores en múltiples dimensiones, por encima de uno de progreso global. La trayectoria de los indicadores a lo largo de las cinco medidas facilita diferenciar la culminación temprana de la demorada. Las probabilidades de culminación estimadas a partir del modelo basado en dimensiones permiten establecer niveles de oscilación diferenciales para los distintos tiempos de culminación. Los indicadores de progreso inicial habilitan predecir la culminación temprana con un 71% de acierto, mientras que la medición final tiene un acierto de 89%. Los resultados apoyan la efectividad del sistema de supervisión y el análisis de la dinámica de la progresión de los trabajos de grado desde un modelo de demora de tarea, centrado en la relación entre el monto de tarea completada y las metas temporales.

Three cohorts of undergraduate psychology theses (n = 57) performed by last year undergraduate psychology students from Universidad Católica Andrés Bello, were monitored using 5 longitudinal measurements of progression. A Generalized Additive Model, to predict the completion time of the theses, is tested against two completion times: early and delayed. Effect size measures favor a multiple dimension model over a global progress model. The trajectory of the indicators through the 5 measurements allows the differentiation between early and delayed completion. The completion probabilities estimated by the dimensional model allow the identification of differential oscillation levels for the distinct completion times. The initial progression indicators allow the prediction of early completion with a 71% success rate, while the final measurement shows a success rate of 89%. The results support the effectiveness of the supervisory system and the analysis of the progression dynamics of the theses from a task-delay model, focused on the relationship between the amount oftask completion and the deadlines.

Effect of sampling frequency on automatically-generated activity and freezing scores in a Pavlovian fear-conditioning preparation / Efecto de la frecuencia de muestreo sobre los índices automáticos de actividad y congelamiento en un procedimiento de condicionamiento pavloviano del miedo

Conditioned freezing has long held conceptual importance in behavior analysis, being pivotal in the explanation of anxiety-like behavior. Although initially measured indirectly, through its disruptive effect on operant behavior (conditioned suppression), and later by direct observation, automated techniques of measuring movement have recently become available, which also enable theme asurement of conditioned freezing. These video processing techniques allow for the direct and virtually continuous measurement of activity, as compared to the traditional interval sampling approach of direct observation. We examined whether automatically generated freezing and movement scores were equally sensitive to traditional Pavlovian conditioning manipulations, and how this sensitivity was affected by the sampling frequency of the data. Extinction data for 42 mice were collected at a rate of 30 Hz, transformed via re-sampling and analyzed by a generalized linear model to determine the effect size for the presence of the conditioned stimulus for each individual time series under four conditions: high and low resolution raw activity scores and high and low resolution dichotomous freezing scores. The resolution of the data proved to be the most important dimension in estimating local changes in the level of the individual time-series, with activity and freezings cores presenting comparable effect sizes. In contrast with the above, only high-resolution activity measurements proved to be effective in detecting local changes in trends.

La respuesta condicionada de congelamiento tiene importancia conceptual de larga data para el Análisis Conductual, siendo clave en la explicación de las conductasde ansiedad. Aún cuando inicialmente fue medida deforma indirecta, mediante sus efectos sobre la conducta operante (como en el arreglo de supresión condicionada) y más tarde mediante la observación directa, recientemente se han hecho disponibles alternativas para la medición automática del movimiento que permiten también la medición del congelamiento condicionado. Estas nuevas técnicas de video permiten la medición directa y virtualmente constante de la actividad del organismo, por contraposición a las técnicas tradicionales de muestreo de tiempo características del registro observacional. En el presente artículo se compara el efecto de manipulaciones pavlovianas tradicionales sobre la sensibilidad de los delos índices automatizados de congelamiento y actividad, así como el posible efecto de la densidad de muestreo sobre dicha sensibilidad. Para ello se analizan datos provenientes de sesiones de extinción pavloviana de 42 ratones, recogidos con una frecuencia 30 Hz y transformados mediante una técnica de remuestreo, para luego ser analizado mediante un modelo lineal generalizado, a fin de determinar la magnitud del efecto de la presencia del estímulo condicionado en cada una de cuatro condiciones: puntajes brutos de actividad de alta y baja resolución y puntajes dicotómicos de congelamiento de alta y baja resolución. La resolución de los datos mostró ser la dimensión más relevante para la estimación de cambios locales de nivel en las series temporales individuales, siendo dichos cambios igualmente fáciles de detectar en los índices de congelamiento y de actividad. A diferencia de lo anterior, sólo las medidas de actividad de alta resolución permitieron la detección de cambios locales de tendencia.