Medición de patrones de actividad cerebral registrados con el equipo de eeg emotiv-epoc, como indicador de engaño en estudiantes universitarios.

Esta investigacion, tiene como objetivo contrastar a nivel exploratorio mediante la tecnica de analisis de datos funcionales, los patrones de actividad cerebral obtenidos a traves del equipo Emotiv Epoc como indicador de engano. Para tal fin, se diseno una tarea experimental en la que se establecieron dos situaciones; una con engano y otra sin engano, midiendo los patrones de actividad cerebral en cada condicion en un grupo de 4 estudiantes universitarios, conectandole a cada uno 8 electrodos del equipo de electroencefalografia Emotiv Epoc, que registran senales electricas del cerebro en las areas prefrontal Dorsolateral, prefrontal medial y orbito frontal, las cuales estan asociadas con tareas de tipo ejecutivas. Para el analisis de los datos se utilizo el software de uso libre R Project version 3.2.3 aplicando analisis de datos funcionales contrastando la informacion obtenida a partir de la identificacion de datos atipicos y analisis Bspline para suavizar las curvas obtenidas con el fin de minimizar la rugosidad o ruido presente en las ondas. Para cada condicion, se contrasto la mediana, media y desviacion estandar funcional por cada electrodo, esto con el fin de identificar el tipo de comportamiento presente en las senales electricas y comparar, cualitativamente diferencias entre las dos condiciones. Los resultados permiten identificar en terminos generales, que el comportamiento de la senal electrica durante la condicion de engano es diferente, en terminos de voltaje y organizacion de las curvas, a la observada durante la condicion sin engano. El uso de la tecnica de suavizado Bspline, demostro ser importante para que en los datos disminuyera la presencia de rugosidad existente en algunos electrodos al aplicar la tecnica de deteccion de datos atipicos, permitiendo asi que las ondas tuvieran una tendencia a suavizarse y que la media y desviacion estandar funcional fueran diferentes para cada condicion. Estos resultados sugieren la existencia de diferencias estadisticas entre las condiciones, por lo que se sugiere para futuras investigaciones emplear tecnicas estadisticas de tipo inferencial como un anova funcional o modelos lineales generalizados de tipo funcional.