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