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在神经科学研究中，视觉测试表现与 EEG 测量的关系尚不明确。研究人员通过对年轻和老年成年人进行视觉向后掩蔽、运动方向辨别和简单反应时测试并记录 EEG。结果发现，EEG 测量与行为表现相关性弱，EEG 测量间相关性强。这表明 EEG 测量更多反映参与者稳定特质。
在神经科学领域，以往的研究大多聚焦于群体数据，例如发现老年人在多数视觉测试中的表现平均比年轻人差，且这种差异在脑电图（EEG）上有所体现，像老年人在视觉向后掩蔽测试中表现较差，其 EEG 中的 N1 成分更低。然而，令人困惑的是，视觉测试的成绩在年轻人和老年人中并没有明显的相关性，而且人们也不清楚这些视觉测试的神经关联是否存在相似情况。为了解开这些谜团，来自第比利斯自由大学认知神经科学研究所（位于格鲁吉亚）的研究人员开展了一项深入研究。
该研究成果发表在《Behavioural Brain Research》上，具有重要的意义。它挑战了以往仅关注群体数据得出的结论，提醒科研人员不能简单地依据群体差异推断个体情况，同时也为后续研究大脑电活动与行为表现的关系指明了新方向，推动了神经科学在该领域的进一步探索。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：
- 实验测试：选取视觉向后掩蔽（VBM）、运动方向辨别（Mot）和简单反应时（RT）这三种在以往研究中行为表现相关性差的测试，让参与者进行测试。
- EEG 记录与处理：使用 BioSemi Active Two 系统记录 EEG，采样频率为 2048Hz。之后在 MATLAB 中利用自动化预处理管道（APP）进行离线数据预处理 ，包括滤波、去除噪声、降采样等一系列操作。
- 变量提取与分析：提取 14 个变量（1 个行为学变量，13 个 EEG 变量），对数据进行预处理以使其近似正态分布、去除异常值并标准化。通过学生 t 检验比较年轻人和老年人的差异，计算 Pearson 相关性来分析变量之间的关系 ，还运用主成分分析（PCA）检测多变量关系。
研究结果如下：
- 年轻人与老年人的差异：行为学上，年轻人在所有测试中显著优于老年人，效应量较大。EEG 方面，四个 EEG 特征（三个 PCE 和 P3b）在测试中显示出显著差异，年轻人在部分指标上表现更优，而老年人在 QP3b和 QN2上有更好的得分。
- 测试间（变量内）相关性：13 个 EEG 特征在三个测试间的相关性比行为表现更强，且年轻人和老年人之间的相关性强度高度一致。
- 变量间（测试内）相关性：每个测试中提取的 14 个变量之间总体相关性较弱。行为表现仅与约三分之一的 EEG 特征存在中等相关性，且年轻人和老年人之间的一致性有限。EEG 特征中组间差异大的并不一定与组内表现相关性最强。
研究结论和讨论部分指出，EEG 测量在个体层面并不能很好地预测行为表现，尽管在群体层面上年轻人和老年人存在显著差异。同时，同一 EEG 特征在参与者内部具有高相关性，而从同一测试中提取的 EEG 特征之间相关性较弱。这些结果表明，EEG 测量主要反映了参与者的特质，而非测试中的表现。对此有至少三种解释：一是 EEG 测量可能反映局部解剖差异；二是不同个体处理信息方式不同，但每个参与者在三个测试中使用相同机制；三是 EEG 测量可能捕获的是一般过程，而非与视觉相关的过程。不过，该研究也存在一定局限性，例如可能忽略了其他相关 EEG 特征，对相关性强度的解释相对保守。
