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超过100多个独立发表的科学研究表明，NeuroTracker数据为大脑功能提供了独特而有意义的窗口。因此， NeuroTracker X平台已使用分析工具设计，可以帮助提供见解，这些见解可以通过单个用户分解以及通过跨用户组的趋势进行宏观镜头来发现的见解。在这里，我们将介绍如何导航和解释您组织收集的有价值的认知数据的基本信息。
每个用户的培训数据都可以通过两种重点进行查看 - 通过 NeuroTracker 分数培训进度，并作为单个会话分解。让我们看一下这两者。
每个NeuroTracker会话都提供一个主要分数，代表用户的“速度阈值” - 某人可以成功跟踪所有目标的水平。该分数的计算是最低速度试验失败与最高速度试验成功之间的平均值，从整个会话中选择了一系列关键试验。
例如， NeuroTracker 会话分数可能为1.5。这意味着，当目标达到这一速度时，个人保持其跟踪的能力通常会开始崩溃。实际上，它代表了3D多个对象跟踪速度的上限。
由于 NeuroTracker 是一个基于模拟的任务，因此该分数还代表了一个实际量度的量度，即一个人可以跟踪对象移动的速度，得分为1.0，等于对象速度每秒0.68厘米。请注意，用户需要在显示屏上坐着正确的距离，以保持现实世界跟踪速度的准确表示。
核心会话用于获得科学验证的 NeuroTracker 性能的度量。因此，核心得分也是随着时间的推移训练的进度的最佳参考。
因此，核心基准被用作绩效进度的参考。科学的 NeuroTracker 基线是从连续3个核心会话的平均值得出的。这是所有用户推荐的起点，前3个核心会话产生了“初始基线”。
NeuroTrackerX软件将其与“当前基线”（最近的3个核心会话）进行了比较，以计算总体改进。
快速指南是每个用户仪表板上显示的“改进百分比”。在上面的示例中，初始基线（显示左下）为 1.01，与当前基线（右下）相比，总体改善了 66%（左上）。然而，任何 2 个核心基线都可以进行有意义的比较，例如研究任何类型的训练干预对高级认知功能的影响。
NeuroTracker 评分的标准化度量基于4个目标跟踪，在该目标跟踪速度和分数相同。如果用户以1、2或3个目标执行会话，则将 NeuroTracker 分数归一化为近似，即如果在4个目标下执行结果。
为了比较的目的，除了分数之外，还显示了跟踪速度。例如，在 3 个目标处实现 1.5 的跟踪速度将产生 1.0 的会话分数（在 4 个目标处的近似跟踪速度）。
在用户的仪表板上，这两个度量通过实线（分数）和虚线（跟踪速度）来区分。
除了会话分数之外，还可以查看任何已完成会话的更精细的性能指标。重点指标包括：
一致性分数：衡量会话期间跟踪速度性能变化的程度。这里的低分意味着在会话的 20 次试验中，用户在相对较高的速度下取得了成功，但在相对较低的速度下也失败了，这表明用户容易注意力不集中。随着时间的推移，这个分数往往会随着训练的好处而增加（通过持续注意力的增加）。
最快试用分数成功：会话中单次最高成功试用速度。
最低尝试分数失败：会话中单次最低尝试速度失败。
其他亮点包括用户特定于其训练历史的个人里程碑成就，例如达到相对较高水平的一致性。
现在让我们介绍会话数据的两个微观分析。
在 NeuroTracker 会话中，每个试验的结果分为三组：
完美试验：正确识别所有目标。
未遂事件：正确识别除一个目标之外的所有目标。
重大失误：错误识别 2 个或更多目标。
错过的类型有助于了解用户是否接近试用成功，或者总体上大部分失去了跟踪。
仪表板在右侧显示这些结果的分布。然而，通过尝试的速度来验证这些结果也很重要。例如，高速的完美试炼比低速的试炼意义重大得多。
在上面的屏幕截图中，蜘蛛图显示了三类试验结果，由三个相应颜色的部分表示。
蜘蛛图外边界的结果代表更多的试验，反之亦然。
总体而言，这给出了试验结果相对于执行跟踪速度的分布的快照。
该数据提供了一致性得分的更完整的图片，并且可以密切监视 NeuroTracker 性能如何随着时间的推移而随着时间的推移而随着时间的推移而进行的，随着会话分数的提高，对培训的表现会有用。
该指标基本上是对用户在每个会话试验中输入答案花费多少时间的衡量标准。尽管快速回答并不是 NeuroTracker 任务的一部分，也不影响会话分数，但它可以通过两种方式作为被动指标有用。
首先，在 NeuroTracker 试验中选择目标的目标涉及处理速度和工作记忆，这两者都被证明通过 NeuroTracker 训练可以改善。因此，随着用户完成的培训课程的越多，响应时间可能会变得更快。
或者它们可能会受到用户一般认知状态的影响。例如，从一开始，年轻人的反应时间就可能比老年人更快。
其次，这些措施可以暗示一个人的信心水平。举个例子，如果一个人以相对较低的速度尝试尝试，响应时间很快，但得到了重大失误，这表明他们相信自己成功了，但没有意识到自己失去了追踪（过于自信）。
现在让我们回顾一下图表数据。右上角显示单个平均响应时间分数。这表示在会话中的所有试验中输入目标答案所需的平均时间。
该图在垂直 Y 轴上显示每次试验的响应时间（以秒为单位），在水平 X 轴上显示试验次数。它可以快速了解总体响应时间以及响应时间在会话过程中的变化程度。
如需更详细的细分，可以选择“完美试验”、“未遂事件”和“重大失误”过滤器来比较试验结果的响应时间以及输入答案所需的精确时间。
正如我们刚刚涵盖的那样，这种崩溃可能有助于揭示NeuroTracker表现的更多心理方面。响应时间的变化也可能与NeuroTracker分数相关 - 通常，个人的跟踪速度越高，其响应时间的越快。
最后，如果用户的NeuroTracker器得分降低到预期的下降，那么最好检查一下与响应时间减少相关，因为这可能会提供额外的指标，表明由于某种原因，认知功能已受到损害（例如睡眠不良，疲劳，疲劳， ，饮食改变等）。
可以在 NeuroTrackerX组织软件的“统计”部分中查看整理组数据。有三种分析工具可用于比较组织内最多10个用户的宏数据趋势。
该工具类似于每个用户的主要培训图表，显示了每个用户的所有 NeuroTracker 会话分数，但每个用户表示为不同的行。
一目了然，它显示了一个用户到另一个用户完成了多少训练，以及分数如何比较。该图表可以向右滚动以查看 20 次或更多训练，揭示随着时间的推移，训练效果如何变化。
图表背景上浅蓝色的阴影带允许将会话分数与规范种群数据进行比较。在上面的示例中，用户将在全局 NeuroTracker 数据库中排名前25％。
浅蓝色粗线显示所选用户组每次会话的平均得分表现。
可以比较组织内所有用户的平均得分表现，显示为虚线。
过滤器允许灵活选择或取消选择任何规范人口、组织或群体数据以及所选群体内的个人。这意味着可以轻松探索并关注可能出现的任何有趣趋势。
该工具提供了一组用户的初始基线（Y 轴）与当前基线（X 轴）相比的可视化，即他们的起点和现在的位置。
所选组的平均值由浅蓝色线表示，也可以选择组织中所有用户的平均值以进行更广泛的比较。这两种重新都在数值上显示为图表右侧的默认值。
此外，可以通过选择任何个体来显示十字准线的亮点，还可以揭示其数值得分。
一般而言，用户的圆圈图标越远，图表的右上角越好，其整体NeuroTracker性能就越好。但是，靠近右下角还强调了用户在培训中取得的相对进步（又称其改进％），这是对从培训效果传递的预期收益的更好参考。
最后但并非最不重要的一点是，可以对一组用户的改进百分比进行清晰的比较。再次可以显示团体和组织规范以进行比较，并且默认情况下以数字方式显示在图表右侧。
与同龄人相比，这可能是祝贺和激励成功的用户取得重大进展的好方法，因此，如果他们的NeuroTracker者得分不那么高。从神经可塑性的角度来看，改善是最终目标！
最后，请注意，单个用户和汇总数据的所有图表都可以自定义为单个偏好，并下载为数据报告以打印出来或与用户以数字方式共享。
我们希望您发现本指南有用，并且这些工具可以帮助您收集更多的见解，即NeuroTracker数据可以通过对认知功能和大脑健康的未Qiue窗口进行发现。如果您想深入研究NeuroTracker分数并更深一些，或者启发组织的用户，请查看本指南。NeuroTracker
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