大家好，想请问一下，我在做 randomise时，选用两种不同的mask，结果发现两种mask生成的 T值相同，但是经过TFCE 但未校正的P值不同，并且最终经过FWE校正的P值结果也差的有点大，想从统计原理去解释这个现象的原因。
参考这篇帖子：实现TFCE校正的三种方法.pdf (alexbrain.cn) 。
目前我对TFCE+FWE整个流程理解为：
将原始统计值转换为TFCE的值→对转换后的TFCE值进行置换检验，得到T值→将T值转换为未校正的P值→将原始P值校正
如果根据统计学的T值转P值，和自由度有关，按理来说数据不变，某个体素位置的自由度应该也没有变吧，但是为啥未校正的P值会不同？
我猜测应该是先计算T值的图，然后将T值图转换TFCE图，然后进行置换构造TFCE的零分布，可以直接得到原始的P值。之所以原始的P值会变化可能是TFCE的值会受到mask大小的影响。T值和P值的转换是在假设T分布的情况下才成立，置换检验对统计量的分布是不做假设的。
感谢您的回复！ 目前的理解也是像您说的，mask不同，导致每个体素的T值转为TFCE值不同，并且之后的置换检验得到的分布也可能不同，进而导致FWE校正后的P值不同。
不过还有一个好奇的点是：目前我的测试中mask中包含的体素数目越小，具有显著差异的体素反而越多，不知道这是偶然的现象还是一定的？如果一定的话，不知道如何通过分布去解释。
如果你是指的多重比较校正后的显著结果，那应该mask越小，显著结果可能越多，因为需要校正的比较次数变少了。比如，用一个灰质mask可能比全脑mask得到更多的结果。不过mask也不能太小，太小可能TFCE就不起作用了。
明白啦，谢谢~