在获得每个被试的FC矩阵的情况下，怎么进行组间FC的统计，比如三组，异常，轻度异常，HC，怎么进行anova分析和事后样本t检验，
这是最基本的统计啊，各个软件（spm，fsl，dpabi）都可以做到，具体的方法建议看相关软件的manual
由于这个问题似乎挺常见的，我写了一个简单的matlab脚本（见附件），实现对FC矩阵进行单因素方差分析（包括FDR校正）和事后检验。本人水平非常有限，不保证脚本正确，希望能理解后再使用。
如果暂时无法理解代码，建议学习一下NBS工具包（https://www.nitrc.org/projects/nbs），这个工具包能图形化实现对FC矩阵的统计分析，除了FDR校正，还可以做基于网络的统计量的FWE校正。NBS工具包的使用也可以参考我的博客：https://alexbrain.cn/?p=425
script.zip (1.38 KB)
非常感谢
老师好，FC 矩阵在单因素方差分析后，有几百条显著的边，但是经过FDR矫正以后都没了。结果中FDR普遍为0.99且一样，您知道为什么会出现这种情况吗？
你的意思是在未经FDR校正以前，有几百条边的p<0.05，但是经过校正后的p值都大于0.05，而且很多校正后的p值都是一样的。我觉得这是正常现象，如果你的脑区数目很大的话，是有可能校正后p>0.05的。至于有很多校正后p值是相等的，这就和FDR的原理有关了，你可以看看这个资料：https://brainder.org/tag/fdr-correction/
你好老师，我想请问一下，如果是用NBS进行ANOVA分析的话，事后比较应该怎么做呢？是直接进行两两进行T检验吗？
是的。如果是单因素ANOVA的话，也可以不做F检验，直接两两比较更好。
好的，谢谢老师
老师我还有一个问题，就是对边卡阈值的时候，设定的threshold一般对应的p值是多少比较好呢?0.05和0.001结果相差蛮大的
据我所知没有固定准则（不过也许有更新的文献证据，我没太关注这方面，可能有优于NBS的方法提出来以至于不需要设置阈值），所以这取决于你自己的偏好，如果是阈值比较高（p=0.001），就是一些比较小的成分（由少量的边组成），如果阈值比较低（p=0.05），则是一些连接比较多的成分。需要注意的是，NBS不能对单条边下结论，也就是说，如果显著结果很多，也可以考虑用FDR（而不用NBS），会更好解释一些。
想请问下fsl如何做功能链接矩阵的组件分析，比较习惯用fsl 但是不知道怎么做
据我所知，FSL是没有命令行工具可以做连接矩阵的统计分析的，不过FSL有个FSLNets（https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FSLNets），是一些Matlab脚本，可以做统计。
收到！谢谢Alex!
老师，这个fslnets怎么用啊。。没找到教程。。
我用fmriprep和xcp_d这两个pipeline处理的静息态，最后输出得到了Schaefer图谱下的平均时间序列和pearson相关矩阵，我认为接下来首先要对功能连接进行z转换，然后进行统计分析，不知道用什么去做，好想会一种语言自己去写，老师有什么推荐和建议吗？（有在学习您在本帖中发的script)
另外，关于基于表面的功能数据处理，老师有没有推荐使用的工具？和体素空间的处理方式不同是吗。。
如果你不会写代码，做功能连接矩阵的统计分析，最好的方式是用NBS这个matlab包，有图形界面，文档也很清楚，也是采用设计矩阵这种方式（你应该是比较熟悉的）。（我写的代码只是凑合着用，真心建议别学！）
从长远来看，要做影像数据分析，代码是一定要会的，因为不一定所有分析都有图形界面可以用（可能一个工具出来很久以后，才会有人来做图形界面）。学会了代码，工作效率也提升很多（学习简单代码真的没有想象中那么难，你要有信心）。总之，磨刀不误砍柴功吧。
你说的是surface-based analysis对吧？其实和体素空间的处理差不多，我自己感觉就是格式上比voume数据麻烦一点。估计得用代码来做，我确实不知道有没有图形界面的工具。
fslnets的用法主要就是在matlab脚本的注释里说明的。
明白了！谢谢老师！
主要也是找个切入点学习一下代码
可以试试聚类置换检验
这种方法是什么原理，还没听说过。有相关文献可以推荐一下吗？