鱼子酱
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大家好！
我最近在用GLM做统计，我的数据是DTI的数据，用的是MRtrix3的fixelcfestats命令做GLM，据开发者称这个算法逻辑基本跟FSL中的randomise是一样的。
我有三组被试（病人和对照组，其中病人包括两个亚组）
我先做了T检验，对照组G1 vs 患者组G2：
design matrix： G1 G2 sex age TIV （其中sex，age，TIV都作为协变量回归了，并且手动demean了。）
contrast matrix： C1：1 -1 0 0 0
C2：-1 1 0 0 0
然后做了F检验，对照组G1 vs A亚组G2 vs B亚组G3：
design matrix： G1 G2 G3 sex age TIV （其中sex，age，TIV都作为协变量回归了，并且手动demean了。）
contrast matrix： C1：1 0 0 0 0 0
C2：0 1 0 0 0 0
C3：0 0 1 0 0 0
F matrix: [1 1 1]
由于分不清该用哪种contrast matrix，于是又做了ANOVA，对照组G1 vs A亚组G2 vs B亚组G3：
design matrix： G1 G2 G3 sex age TIV （其中sex，age，TIV都作为协变量回归了，并且手动demean了。）
contrast matrix： C1：1 -1 0 0 0 0
C2：0 1 -1 0 0 0
F matrix: [1 1]
做出来之后查看结果发现，两组T检验和三组ANOVA的结果是一模一样的，但是F检验与T和ANOVA的结果却相差很大，我不知道该信任哪一个， F还是ANOVA呢？
以及为什么T和ANOVA的结果会是一样的呢？（补充一下，T的两个contrast中，只有C1是有显著结果的，也即对照组>患者全组。）
之前我有看过Alex在另一个帖子中讨论过TBSS的三组问题，当中提到demean以后F和ANOVA结果应该是一致的。由于MRtrix与FSL不同，是自己手动demean的，不知道是这个差异吗？
有个小建议，希望论坛能出一个收藏帖子的功能，有些帖子当时看到有用，但是随着发帖数量的增多，隔一段时间再想翻看时就很难找到了。
Alex
2
（1）你说的帖子应该是这个：https://brainbbs.cn/t/topic/347，这个帖子里的demean是指对因变量进行demean，所以跟当前的情况关系不大。所以F检验和ANOVA的结果应该是不一样的，而且ANOVA的结果才是你想要的。这里的ANOVA检验是，至少有两组的差异不为0。而这里的F检验检验的是至少有一组的均值不为0，类似于单样本T检验的假设。
（2）你T检验里的G2应该指的是（A亚组G2+B亚组G3）合在一起的结果吧？这是为什么我还没想清楚。我查查资料再回复你。你有看看在ANOVA的情况下C1的结果和T检验里的C1的结果是一致的吗？
（3）我记得好像以前有收藏帖子的功能，我去解决一下这个问题。
鱼子酱
3
谢谢Alex老师的解答！
（1)对的，我指的帖子就是您贴出来的链接。好的，我现在明白F和ANOVA的区别了。
（2）是的，T检验是对照组vs.所有患者组的，也即G1 vs. (G2+G3)。请问要怎么单独查看ANOVA中C1的结果呢？MRtrix3和FSL不同，并不会在F或ANOVA检验的结果中，生成单独的C1和C2的T检验结果。是不是我该做事后检验查看ANOVA中单个contrast的结果呢？还是我直接再单独跑一次两样本T检验呢（如果是这样的话，design matrix中还需要加入G3的吗）？
（3）好的，感谢Alex老师维护这个论坛！
（4）额外的问题，我是否可以不做两组的T检验，直接做ANOVA呢？其实，我有点觉得这两步有些重合了，直接ANOVA好像更能达到我的目的。我是参考这篇论文的统计步骤做的Fixel-based analysis reveals fiber-specific alterations during the progression of Parkinson’s disease。
（5）做完ANOVA以后我需要做post hoc检验，请问我是直接利用ANOVA结果的mask提取出相应的平均fmri指标（例如FA），然后用SPSS做T检验吗？但是我有个疑惑，就是我的ANOVA显著tracts还挺多的，是每一条纤维束都要提取mean FA，然后做两两组间比较吗？假设有8条显著纤维束的话，这样就要比较8*3=24次（如果没算错的话），这样假阳性率就会增大很多欸，怎么解决这个问题呢，手动做Bonferroni矫正，设置p < 0.05/24 为临界值吗？
不好意思，之前没做过这方面的统计，困惑比较多T^T，再次谢谢Alex的耐心解答！
Alex
4
（1）我觉得这里的F和ANOVA都是F检验，区别只是检验的零假设不一样。我觉得FSL的wiki有点误导。
（2）为什么G1 - (G2+G3)的T检验会和G1 - G2 - G3的F检验结果一样，我确实还没想明白（我对这些统计原理理解很浅，所以我都会严格按照官方文档去做。也许你可以去Matrix3或FSL的邮件列表问问专家，如果你搞清楚了也希望能告诉我。
（3）谢谢你提的很好的建议。
（4）我觉得如果你的亚组就是最终感兴趣的划分，那么直接ANOVA会更好。
（5）因为你显著的cluster包含的tracts比较多，如果混在一起做事后检验，结果看起来就比较粗糙。我觉得可以分成纤维束提取均值，然后对每条纤维束进行事后检验。理论上，应该需要校正多次比较，不过我觉得ANOVA已经控制了多重比较，所以我只会校正三次组间比较，而不考虑纤维束之间的校正了。我觉得影像里的统计还是有一些不一样的地方，如果严格去校正，最后可能什么结果都没有了，那显然是不合理的，因为和ANOVA的结果就矛盾了。
鱼子酱
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不好意思，Alex老师，由于您这次的回复我没有收到邮件提醒，所以才看到。
（1）确实，我按照fslwiki里的介绍理解以为这两种contrast构建方式出来的结果是等同的，所以结果不一样的时候我很困惑；
（2）我已经在MRtrix3的官方论坛里发帖一个礼拜了暂时没收到任何回复。如果有后续的话，我会来更新这篇帖子哒。
（3）不客气，期待论坛更新得更好！
（4）好的，谢谢Alex老师，那我先暂时不纠结T和ANOVA的问题了，直接做ANOVA了。
（5）是的，我考虑也是分别提取均值做事后检验这样讨论时更有针对性。假如严格按照纤维束之间的矫正后p值来比较的话，很可能是没有结果的。那按照您的意思，我就只需要将事后检验的临界值设为p < 0.05/3对吗？（害怕理解错，所以向您再确认一遍，感谢您花时间帮我解惑。）
鱼子酱
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Alex老师，您好！
关于post-hoc我还有些疑问。例如我做三组比较的TBSS，得到显著的cluster之后，需要制作cluster的mask做roi用于提取mean FA进行post-hoc。假如ANOVA后有三根纤维束是显著的，
- 那么根据p值提取出来的显著cluster的mask是三根的总和，如何能提取单根显著纤维束的mask做post-hoc呢？还是说我不需要提取单根纤维束的mean FA，只需要一个综合的mask就可以了？
- 我还想到一个办法是，我用atlas定位出显著cluster所在纤维束，然后利用altas制作单根纤维束的mask用于提取mean FA。但是有些纤维束上是部分显著，并不是整根显著的，这样提取整根纤维束的mean FA用来做post-hoc好像是有失偏颇的？
请问常规的做法是什么呢？
Alex
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（1）我觉得取决于你的cluster有多大？如果cluster很小，虽然包含三条纤维束，仍然可以作为一个整体来做post-hoc。至于多小算小，就比较主观了。
（2）如果cluster很大，分成多个纤维束单独进行post-hoc也许能揭示更多信息。我觉得可以把cluster mask和atlas mask做交集，也就是对于某一条纤维束，只用和cluster mask有重叠的部分来提取值。
Alex
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如果用FSL的话，比如：
fslmaths atlas.nii.gz -mul cluster_mask.nii.gz overlap.nii.gz
atlas.nii.gz就是分区模板，不同数字表示不同纤维束，cluster_mask.nii.gz就是cluster的二值mask，overlap.nii.gz表示分区模板和cluster mask的重叠部分，你用这个文件去提取每个纤维束的均值即可。
鱼子酱
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谢谢Alex老师，我已经成功提取了overlap_mask，但是现在有个问题是，几乎每条纤维束都有显著的voxel。。
这样做事后检验要做很多次，而且报告结果的话太多了。我看到有些文章会写明voxel大于某个数值的纤维束才会进行进一步分析，但是没看到他们这么做的依据是什么。
请问Alex老师，您知道限定cluster大小的依据吗？
Alex
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我觉得你可以反过来考虑，比如就只想做三条纤维束，你就看卡多少个体素的时候剩下三条纤维束。依据的话，我觉得就是看如何报告结果能够最好的突出重点。当然，这个依据是主观的。
鱼子酱
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但是担心这样在论文里报告的时候，会不会被审稿人argue呀？虽然我至今看到的文章都没有提到他们是如何设置这个阈值的
Alex
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我觉得这个阈值确实是比较主观的，如果担心审稿人不满意，你可以把所有涉及到的纤维束都算一遍，但是把自己认为不太重要的结果放在辅助材料。不过我觉得一些特别小的肯定是可以排除的，比如小于10个体素。