各位老师好！
是这样的，我有三组被试（20名对照组HC，9名患者亚组A，13名患者亚组B），我想比较三组被试间的FBA指标差异。
现在我跑完fixel-based analysis (FBA)以后，计算了三个FBA指标：纤维密度FD, 纤维横截面FC，以及纤维密度和纤维横截面的综合指标FDC，然后做了One-way ANOVA，同时把年龄、性别和颅内容积作为协变量进行控制。
ANOVA以后发现组间存在广泛、弥散的差异，有差异的体素存在于所有纤维束上（总共72条）。
之后我提取出了每条纤维束上显著区域的mask当作ROI，然后根据ROI提取出相应区域的FBA指标均值。
我知道我应该做事后检验，才能得到两两组间的具体差异，但是我不知道：
我的理解是：
（1）最简单的是用ROI的均值进行事后检验。一般是用cluster的均值，我想你之所以把cluster划分到不同纤维束中是因为显著的体素太多了，仅仅报告cluster均值信息量太少。至于样本量的问题，T检验本来就是适用于小样本的。
（2）应该要控制的。
（3）只需要校正三次比较即可，即不同纤维束不需要校正，因为这样才有可能和F检验的结果一致。如果考虑不同纤维束的校正，那么事后检验估计都没啥结果了，和F检验的结果是矛盾的。
（4）其实可以不做one-way ANOVA，直接两两比较，只是把p值校正一下（把显著性水平设置为0.05/3）就行了。
谢谢Alex老师的及时回复！
（1) 我之所以划分到纤维束是为了方便后续报告结果和讨论。按照统计里的概念，我记得t检验要求数据要正态分布，并且样本量不少于30的，我的单组样本量并不足30，我想大概率也不符合正态分布，即使这样依然可以采用t检验吗？如果可以的话，是不是直接SPSS就能计算，不需要写代码脚本计算了呀？（代码能力比较菜。。写循环很痛苦）
（2）原本我是控制了以后才得出这些均值的，在后续比较均值时再控制，会不会重复控制了呢？
（3）好的，谢谢Alex老师
（4）这样的做法我也有看到过，一般好像先做对照组HC vs. 患者全组（A+B）的t检验，再将患者拆分成亚组与对照组进行比较，以及亚组间比较。不确定哪种方法更好些。不过我的数据里有个疑惑点是：对照组HC vs. 患者全组的t检验结果 与 One-way ANOVA的结果一样。。之前也发帖与您讨论过，但是也没相通是为啥，于是放弃了直接两两比较的路子。
（1）如果你是双样本T检验，一般要求样本基本正态分布。如果你是有协变量，要看残差是否是正态分布。即使不满足正态假设，一般问题也不大的。样本量的话，T检验应该没有要求的，你可以再查查教科书。如果你实在担心统计假设的问题，用置换检验是最安全的。（我看到有些动物研究的论文，一般都是个位数的样本，一样用T检验。）
（2）意思是，你提取的均值是已经把协变量回归后的残差值？我以为你平均的是原始数值。如果是去除了协变量的效应以后的均值，那应该就不用控制了。
（3）对于（4），我们以前确实讨论过，当时的疑惑也确实没有解决。也许你可以发给我部分数据，我可以在我这里测试一下，也许我能更清楚一些。
（1）好的，那我还是做置换检验，保险些。
（2）我也不确定我提取的是不是把协变量回归后的残差值。我提取均值的具体做法是：将p<0.05的cluster作为mask，提取出原始图像在这个mask区域的均值。
（3）我可以将其中一个指标FD的数据发给您，不过因为是图像数据，占内存会比较大。考虑到纳入不同被试也可能造成不同后果，我只能将所有被试的都发给您。。
（1）如果你F检验是用的置换检验，那么事后检验用置换检验是很合理的。如果你F检验是参数检验，最好事后也是参数检验。
（2）那你提取的就是原始数值，所以还是应该要放协变量的。
（3）嗯嗯，发一个指标就可以了。可以把所有样本发给我，这样我到时候可以和你对比一下结果。不过如果原理上就是这样，那么无论样本多少，都应该成立才行。数据的话，你发我邮箱就好。
（1）我用的MRtrix3的fixelcfestats命令进行的F检验，网站上写默认是进行5000次置换检验
（2）好的，谢谢Alex老师。
（3）请问老师您的邮箱是什么呢？数据不在我手边，要明天才能发给您了。
我没有用过MRtrix3，我最多只能用FSL测试一下。如果你的数据不是nii格式，那我估计无能为力了（也不用把数据发给我了）。我的邮箱是：free_learner@163.com。不着急的，你有空了再发。我也不一定能解决你的问题，我只是比较好奇，为啥会结果相同。
这个指标是MRtrix3特有的数据格式，如果换成.nii以后就会损失信息。
不过我当初也计算过TBSS，但是没有比较过TBSS的统计结果，我空了看看是否也存在这样的情况，是的话，我再联系您。
感谢Alex老师！