图 2 事后和后续阶段的训练和迁移效应分析。缩写和单位:字母更新 # 正确。马尔可夫 % 最佳行动。Nback % 正确。WMT % 正确。VLMT(AVLT 的德语版本)# 回忆的单词。VR(虚拟现实任务)# 达成的目标。对事后评估和后续时间点的每个任务进行了单独的线性混合(“Post n-back”:GEE 除外)模型分析(即 1/7 m FU 值与相应的总体 FU 分数来自相同的模型)。如果有缺失数据,结果基于多重填补。对于单独的时间点:如无特别说明,则 N = 51。*n = 50。† n = 49。‡ n = 42。Δ n = 41。§n = 40。AVLT,听觉言语学习测试;CI,置信区间;FU,后续; GEE,广义估计方程;WMT,维纳矩阵检验。