fix-effect and mix-effect

Submitted by insular on Fri, 12/24/2010 - 20:51

各位老师，新年快乐。

对于rest统计我有一个疑问：

假设我有10个被试，每个被试有6个session的resting fmri，每个session是5分钟的扫描。
现在我用PCC做ROI与全脑做功能连接，于是就会得到 10个被试*6个session = 60个 zFCMaps.

现在我想看PCC与哪些区域有显著的功能连接，我是不是可以直接拿这60个zFCMaps做one sample t test?

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但是我看一些文献，好像在统计做了区分（不知道我理解对不对）：
fix-effect -- 由每个人的6个session的zFCMaps来得到每个人的map， 这样60个zFCMaps就变成了10个maps ????这个过程不需要由样本推测总体？？
mix-effect -- 由每个人的maps得到总体的maps，这样10个maps就变成了我想要的一个map ??? 这个过程是由样本推测总体 ，所以在统计时的一些参数和上面不一样？？

这个概念我一直不是很清楚，我一直就是用rest的one sample t test来处理，没分什么fix-effect和mix-effect。
但是很多用fsl处理的文章，常常提到这些概念，而且在处理上也分了好几步，而不是简单的t test.

老师，我应该如果处理，才能得到正确的结果，我要如何用rest来实现fix-effect和mix-effect?

Submitted by YAN Chao-Gan on Sat, 12/25/2010 - 18:08

你好！
关于mixed effect analysis，可以参考一下Friston, K.J., Stephan, K.E., Lund, T.E., Morcom, A., Kiebel, S., 2005. Mixed-effects and fMRI studies. Neuroimage 24, 244-252.
传统上，可以分为两步来走，1st level和2nd level。在静息态领域，左西年的最近几篇文章也提到了mixed effect analysis，我咨询了一下他：
1. 1st level，每个被试的6个session功能连接图做一下平均，以平均值做为一次统计量。（如果Session数大于8，可以考虑做one-sample t test，并把T值去掉自由度转为Z值）
2. 2nd level，对10个被试的各自平均功能连接图做one-sample T test。

我个人并不赞同直接对60个原始的功能连接图直接做one-sample T test。

Submitted by insular on Sat, 12/25/2010 - 21:49

谢谢老师。 rest 有没有把t值转化为z值的工具？ 是不是这样做：

1）用Rest里的one sample t-test得到T-image
2）用Rest里的calculator : T-image / sqrt(n)。

但是Z-test 也是要用的自由度的吧： z = mean(x)- 0/s.e.; s.e. = sigma/sqrt(n)?

Submitted by insular on Sat, 12/25/2010 - 22:08

老师的意思是不是：
1）6个session的zFCmaps(还是FCmaps???)做平均 ---->把每个人的平均的zFCmaps做 one-sample T test.. 或者2)6个session的zFCmaps做one-sample T-test ---> 把每个人的T-image 在做一次 one-sample T test

Submitted by YAN Chao-Gan on Mon, 12/27/2010 - 21:31

在6个session的情况下，我个人建议用均值而不是用单样本T检验作为一次统计。
即你说的第（1）种情况。
如果session很多，一次统计可以做单样本T检验，然后把T值转化为对应的Z值（P值完全对应）：Program for converting T/F/R statistical image to Z statistical image. y_TFRtoZ.m　http://restfmri.net/forum/Programs_YAN　而不是用t值直接做二次统计。