dlmwrite(fileName, results, 'delimiter', ',', 'precision', 6);実験の結果をファイルに出力している部分です。実験の結果は行列resultsに入っています。区切り文字（delimiter）としてカンマを使います。数値の精度（precision）は6で、６桁の１０進数という意味です。
dlmwriteコマンドの代わりに、xlswriteコマンドを使うこともできます。
performance_errors=mean(results(results(:,9)~=66,9));performance_errorsには、正答率が代入されます。
行列resultsの９列目には、回答が正解だったら１、不正解だったら０、"s"または"d"以外の回答だったら６６が代入されています。
results(:,9)~=66
は行列resultsの９列目が６６だったら０を、６６以外の値だったら１を返す。
したがって、results(results(:,9)~=66,9)は、行列resultsの９列目において、６６以外の値（つまり、正解、不正解に関わらず適切に回答した場合）だけを抽出して列ベクトルとして返します。
例えば簡単な例として、Matlabのコマンドウィンドウで次のようなことをしてみると意味が分かると思います。これは行列aの１列目のうち、行列aの２列目が３となっていない値を返します。
a=[1,2,3; 2,3,4; 3,4,5]
a(:,2)~=3
a(a(:,2)~=3,1)
meanは、引数のベクトルの平均値を返します。例えば１０試行中の８試行を正しく回答した場合、meanの引数となるベクトルは、１を８個、０を２個持っています。ベクトルの平均値 8 / 10 が正答率になりますね。
※解説４で触れていますが、anscorrect = 66; の代わりに anscorrect = subID; としている場合は、
performance_errors=mean(results(results(:,9)~=subID,9));
とする必要がありますのでご注意ください。
DrawFormattedText(expWin, ['You were correct in ' num2str(performance_errors*100,2) '% of trials.\nThank you for participating!'], 'center', 'center');Screen('Flip', expWin);KbWait([], 2); %wait for keystroke実験参加者に正答率を告げるメッセージを呈示します。KbWaitを呼び出すことで、実験参加者がいずれかのキーを押すまでメッセージを呈示し続けることができます。
num2str(performance_errors*100,2) は、performance_errorsを１００倍した値（％で呈示するために１００倍にしている）、２桁の数値精度で文字列に変換します。
ShowCursor;HideCursorでカーソルを消していた場合は、ShowCursorを呼び出してカーソルが見えるようにします。
sca;実験で使用したウィンドウを閉じます。Screen('CloseAll');と同じ意味です。
ListenChar(0);プログラムの前半で、ListenChar(2);としてキーボードの入力を受け付けない状態にしていますから、ここでキーボードの入力を有効にします。
Screen('Preference', 'VisualDebuglevel', olddebuglevel);olddebuglevel=Screen('Preference', 'VisualDebuglevel', 3);を呼び出したときには、このようにして元のデバッグレベルに戻します。
以上で、MullerLyerのサンプルプログラムの解説を終わります。お疲れさまでした。
このプログラムを元にすれば、大部分の心理学実験のプログラムを作成することができるかと思います。
がんばってオリジナルのプログラムを作成してくださいね。