关于ANCOVA post-hoc bonferroni的计算结果与方法的探索

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严老师好,

    感谢DPABI,让我们能够很方便地进行一系列的脑影像数据的预处理,甚至一些常用的统计分析。

    最近我在分析ROI的功能连接的时候,发现这里无法直接对矩阵进行统计分析,而自己又比较喜欢用matlab,便写了一套代码进行ANCOVA分析,以及将其进行事后检验(bonferroni校正)。

而我也是将结果与DPABI中的图像比较的结果相比对,以确保自己的方法没有问题的。

    而后来我发现了一个问题。就是在使用ANCOVA的时候,其事后检验的t值的计算,可能没有按照协变量的bonferroni t的公式来计算,而是直接根据下图1这个公式来计算的。

    为什么这么说呢,因为我原先使用的是图1这个公式,得到的结果跟DPABI检验ALFF得到的结果一致,我自己也是最近看书的时候才知道在有协变量的时候,应该是要使用图2和图3的公式,会更加精准一些(关于图2里面的分母,根号到底是有没有包含进去,我也还在琢磨,您可以发一下邮箱,我将书籍发送给您)。

图1:没有协变量的bonferroni t计算方法

 

 

图2:有协变量,且认为是randomized实验设计的bonferroni t计算方法

图3:有协变量,且认为是Nonrandomized实验设计的bonferroni t计算方法