对于探讨特定疾病对不同脑区体积的影响，分为疾病组a，b以及健康对照组，但目前任意两组间年龄均存在统计学差异，且将年龄作为协变量进行anova分析时，最终获得了反阳性结果。为排除年龄本身对于体积的影响，引用nature文章：Brain charts for the human lifespan中皮层下灰质（研究意图指向丘脑、海马等的亚区）的变化曲线作为参考，根据个体患者对应年龄下的预测体积与峰值体积做比归一化至体积最大处，并进行组间anova分析。请教这种分析方法是否科学，以及是否有更好的可以解决此问题的方法。
- 我不太明白你提到的“预测体积与峰值体积做比归一化至体积最大处”是什么意思？如何能够校正年龄的影响？
- 我没有实际跑过normative model，不过我觉得应该比直接把年龄做协变量进行ANCOVA要好，因为在大样本中年龄和体积的关系应该估计得更准确一些。如果要用normative model的话，我觉得应该是计算每个被试的实际体积与预测体积的差异（deviation）来表示校正年龄以后的体积。比如，一个被试根据模型预测在60岁时体积应该为A，但实际观察的体积为B，那么B-A就可能是由于其他因素导致的（比如疾病）。
- 另外，年龄也并非总是需要作为混淆变量进行控制，比如，如果比较青年组和老年组的体积差异，年龄本身就是关注的变量，所以不是混淆变量。如果在模型中控制了年龄，那么就没有差异了。所以也要看疾病本身是否与年龄有关，比如不同疾病发病年龄不同等。
非常感谢您拨冗回复
- 比如患者年龄a，在标准化模型中读取a年龄时的体积A，与曲线最高值B进行做比，用实际体积乘B/A作为校正体积，进行anova分析。
- 我已经将年龄作为协变量进行anova分析，最终得到结果与常识结果相反（可能），怀疑并未完全剔除年龄的影响。至于您提到的方法，我不知道在考虑到个体差异时是否同样适用，如大脑总体积上的个体差异
- 我觉得你这种做法是隐含假设体积随年龄的变化是线性的，这个跟ANCOVA的假设是一致的，但是从normative model的结果来看，体积随年龄的变化不是线性的，即使似乎18岁以后是单调下降。而且这篇nature的文献似乎也没有每个脑区单独的结果，每个脑区体积随年龄的变化和整体灰质体积的变化也是不同的。
- 如果你想使用normative model来分析数据，可以参考这篇文献：Segal, A., Parkes, L., Aquino, K., Kia, S. M., Wolfers, T., Franke, B., Hoogman, M., Beckmann, C. F., Westlye, L. T., Andreassen, O. A., Zalesky, A., Harrison, B. J., Davey, C. G., Soriano-Mas, C., Cardoner, N., Tiego, J., Yücel, M., Braganza, L., Suo, C., Berk, M., … Fornito, A. (2023). Regional, circuit and network heterogeneity of brain abnormalities in psychiatric disorders. Nature neuroscience, 26(9), 1613–1629. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01404-6