在使用xjview看激活分析结果时，p<0.001 ，分别选择FDR corrected p<0.05和FWE corrected p <0.05校正，对应结果差别较大。
使用FDR校正，对应p值大于0.01，全脑基本全部激活，所有脑区激活组成一个cluster。而使用FWE校正对应p值~10^(-7)，找不到激活脑区。请教为什么两种校正方法结果差别这么大，这种情况应该使用哪种校正呢？另外，这种全脑大范围激活连成一个cluster的情况，能否使用更严格的激活，区分出不同cluster呢？谢谢！
我没用过xjview做过统计（似乎xjview里的统计推断就是根据SPM的结果来做的），如果我没理解错，你做的这个FDR和FWE校正都是voxel-level的校正。SPM的voxel-level FWE校正已知是非常保守的（比如，Eklund et al., 2016, PNAS），也就是说假阴性率比较高，一般都不会用的，很难有显著结果。voxel-level的FDR校正我不太清楚，好像在SPM中这个选项都已经移除了，应该是不推荐的做法（我有时候在文献中也看到用这种voxel-level FDR的结果往往特别显著，我感觉应该是有问题的，等我有空了再去核实一下）。目前主流的做法都是cluster-level的FWE/FDR校正，或者是基于TFCE的置换检验。在SPM里是可以做cluster-level的校正的。
我在SPM的邮件列表查了一下（见最后的参考链接），得到的信息如下：（1）SPM在SPM8及以后版本默认都是topological FDR，虽然topological FDR仍然可以在voxel-level进行推断，但是和cluster-level的推断一样，需要设置一个初始阈值。不过我不清楚xjview里用的是voxel-wise FDR（传统的FDR）还是topological FDR。（2）虽然根据SPM的开发者，voxel-wise FDR是不推荐的，但是似乎也没有说一定不能用。所以如果你用FDR（暂时不清楚是哪种FDR）得到的结果太多，我觉得可以提高显著性水平（比如，FDR-corrected p < 0.001）来解决这个问题。
参考：
（1）https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-b … ;L=SPM&P=R82958
（2）https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-b … mp;D=0&P=333236
（3）https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-b … p;L=SPM&P=R3712
你好，想请问一下，为什么我的统计结果感觉FSL的FDR校正会比 FWE校正更加严格（这和平时的理解不太一样）
比如校正之前的1-p值范围是 0~0.9976, FDR校正完是0~0.7463，用FWE校正完是0~0.8522；
另一个结果类似，校正前范围是：0~0.9948，FDR校正：0~0.8651，FWE校正：0~0.9354。
在FSL里的FDR应该就是voxel-level的FDR了，你所说的FWE的校正是voxel-level的吗？其次，由于FDR的校正原理跟p值的分布有关，而置换检验得到的p值每次都不太一样，而且差别可能还有点大。所以也许要把置换次数设置高一些才能得到稳定的结果。
感谢回复，FWE校正是FSL置换检验之后的corrp结果，应该也是voxel-level的吧，目前设置的次数的5000
哦！那就是FDR校正只能基于voxel-wise的吗，用TFCE不能进行FDR校正？ 看FSL-wiki上面的例子也是用voxel-wise的结果
我感觉TFCE应该也是可以进行FDR校正的，只是文献里很少看到。前面提到voxel-level的校正只是说看看用这个结果，FWE和FDR是否更符合你的预期，因为TFCE看上去是voxel-level的，但是实际上包含了cluster的信息。
好的，谢谢~
我没有做过相关的文献调研，所以不确定。但是如果出现全脑（或者特别多脑区）都显著的结果，这种结果本身可能说明传统的FDR校正方法可能是有点不适用的，因为不太可能全脑都有差异。
说错了
voxel-level的FDR校正（即设为defaults.stats.topoFDR = 0）的假阴性率更高吗？
我在SPM的邮件列表简单搜索了一下：https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=SPM;ee4bf2dd.1105，Thomas Nichols认为topological FDR是不如传统的FDR敏感的，也就是topological FDR更不容易得到显著结果。不过这个讨论已经是很多年以前的了，也许你可以再多搜索一下。不过topological FDR跟传统的voxel-wise的FDR要控制的对象就是不同的，其实也没有可比性。
哦。好的。师兄。 为什么说 topological FDR 也有voxel-wise 校正？ 我以前以为topological FDR 就是cluster团块校正
我理解的voxel-level和cluster-level的校正的区别是，前者是根据单个体素的统计值的大小来卡阈值，比如T值大于某个阈值，这个体素就显著了；而后者是根据团块大小来卡阈值，比如团块大小大于某个阈值，这个团块就显著了。SPM提出这个topological FDR就是认为不应该对每个体素进行推断，但我理解这只是概念上的不同，最终的效果是可以得到一个根据体素统计量大小的阈值，比如T值大于多少就是校正后显著的。