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Bei der Bestimmung aktiver Gehirnareale mittels funktioneller Magnetresonanztomographie liegen die hochdimensionalen Daten für einen Probanden als Zeitreihe von Antwortsignalen dreidimensional gescannter Gehirnareale (Voxel) vor. Die Analyse erfolgt üblicherweise je Voxel durch ein allgemeines lineares Modell, in dem die zeitliche Folge der Scans den Stichprobenvektor darstellt und das Paradigma durch die Designmatrix modelliert wird. Dabei muss beachtet werden, dass die Daten nicht nur räumlich sondern auch zeitlich korreliert sind. In letzter Zeit verstärken sich jedoch die Bemühungen, multivariate Auswertungsmethoden einzusetzen, um eine bessere Güte zu erzielen.

In unserer Arbeitsgruppe wurden verschiedene Lösungsstrategien zur Anwendung stabilisierter multivariater Verfahren auf fMRT-Daten untersucht. Hierbei fanden in Anlehnung an das univariate Vorgehen Korrekturen an Teststatistik und Freiheitsgrad (Satterthwaite) sowie Prewhiteningmethoden Anwendung. Neben diesen parametrischen Verfahren wurden weiterhin spezielle Permutations- und Rotationsprozeduren entwickelt, die ebenfalls die zeitliche Abhängigkeit der Stichproben beachten.

Die Anwendung der unterschiedlichen Auswertungsstrategien erfolgt anhand von Beispieldaten mehrerer Probanden im Zuge von Untersuchungsserien zum sogenannten Ultimatum Game. Hierbei wird der emotionale Einfluss bei Entscheidungsfindungen erforscht. Anhand der erzeugten Aktivierungen werden durch Vergleich der Methoden an verschiedenen Probanden die Vor- und Nachteile parametrischer und nichtparametrischer, uni- und multivariater Strategien dargestellt.