需要特别说明,spm是每一个体素为单位,计算统计量,进行t检验。
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1 .分别在每个体素上做方差分析; 2 .对每个体素的方差分析结果,计算t检验统计量; 3 .计算等同于t检验统计量的z值; 4 .绘制一副t检验统计量map,或者z值map; 5 .利用随机场理论,纠正统计检验结果的显著性水平。 |
observation = a voxel value, in the voxel we are analysing, for one scan;
观测值 = 就是图像中的一个体素值;
response variable = data for all the scans for one voxel (i.e. all the observations);
响应变量(因变量) = 一个体素的所有观测值,也就是一个体素的样本。
predictor variable = covariate = effect.
预测变量 = 协变量 = 效应.
fmri较之于pet,由于时间分辨率较高,导致响应变量必须要用时间序列的方法来分析,因为时间点之间的数据是相关的。但是,下面所介绍的统计学基础对于pet和fmri都是适用的。
先做一下标记,占个位子:
这里要解释,什么是
spm的glm
indicator
统计中的因变量、自变量、协变量、误差
t-检验
z-变换
contrast 这个还是有点不理解
设计矩阵
最小二乘法
自由度
参考 reference:
1.http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/PrinciplesStatistics
fmri分析工具:spm里的统计学 Introduction to SPM statistics,布布扣,bubuko.com
fmri分析工具:spm里的统计学 Introduction to SPM statistics
原文:http://www.cnblogs.com/haore147/p/3634535.html