前面讲到了回归分析以及回归诊断,我们知道回归分析的两个用途,一是用作预测,二是用作分类,即解释作用.如果我们稍作留意便可以注意到,回归分析的自变量,包括因变量都是数值型的,那么,如果自变量是因子型的,
使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta值等。
论文造假被质疑，尤其是被质疑图片造假，这不是一个新鲜新闻。被质疑后作者撤稿也不是什么新鲜新闻。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型（LCMM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括
混合线性模型： 是即包括固定因子，又包括随机因子的模型。 混合线性模型被广泛应用于物理、生物和社会科学。尤其是一些重复测量的数据及面板数据。混合线性模型比较突出的特点是可以非常好的处理缺失值，相对于传统的方差分析， 它有更广泛的使用范围。
摘要：fMRI具有相当大的潜力，可以作为一种转化工具，用于理解风险、确定干预措施的优先次序，以及改善大脑障碍的治疗。然而，最近的研究发现，许多最广泛使用的功能磁共振成像测量方法的可靠性较低，削弱了这一潜力。在这里，我们认为许多功能磁共振成像测量是不可靠的，因为它们被设计用来识别群体效应，而不是精确地量化个体差异。然后，我们强调了四种新出现的策略[扩展聚合、可靠性建模、多次回波功能磁共振成像(ME-fMRI)和刺激设计]，它们建立在已建立的心理测量特性上，以产生更精确和可靠的功能磁共振成像测量。通过采用这些策略来提高可靠性，我们对fMRI作为一种临床工具的潜力感到乐观。
前几天推荐了这本书，可以领取pdf和配套数据代码。这里，我将各个章节介绍一下，总结也是学习的过程。
重复测量资料在临床数据中非常普遍，常用重复测量的方差分析进行统计分析，但是经常面临的问题有：
好的数据质量是获得可靠结果的前提，而预处理的质量往往对后处理的结果存在一定的影响。脑电的数据对噪音的敏感性很强，为了提高您数据的质量，在更大程度上将数据中的信噪比提高，获得更严谨的科研结果，我们会对您的数据进行高质量的预处理。
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在上一次推文中，我们已经介绍了两组独立样本的t检验，今天我们来介绍用于常见实验设计的方差分析大全。
重复测量方差分析可以考察观测指标是否会随着测量次数的增加而变化，以及是否会受时间的影响。
Prism是一款专业的医学绘图软件，由美国GraphPad公司开发。该软件的主要功能是用于数据分析和结果展示，支持制作多种图表类型，如柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图等，并能够轻松地进行数据的可视化和统计分析。Prism还具备数据管理、模型拟合、数据曲线拟合等功能，可以帮助研究者快速完成科学实验的结果呈现和数据分析。
利用混合线性模型在农业，食品科学，生物学，医学和技术科学中的应用，获得有关数据统计分析的知识和能力。
使用的数据来自孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版。课本的电子版已上传到QQ群，加群即可免费获取！
在语言和其他认知计算研究过程中的一个重要问题是：工具使用是否与语言的句法加工共享计算过程？因为，使用工具的行为可以被认为是给运动计划增加了一个层级结构。而在语言领域，句法加工相互依赖的语言基本元素（即词），它也是一个具有层级结构的认知功能。那么语言的句法层级结构是否具有特异的神经加工机制呢？
这篇文章涵盖了孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版中关于方差分析的章节，包括：多样本均数比较的方差分析/多因素实验资料的方差分析/重复测量设计资料的方差分析/协方差分析。
笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。
经颅直流电刺激（transcranial direct current stimulation，tDCS)是一种非侵入性的，利用恒定、低强度直流电调节大脑皮层神经元活动的神经调控技术。1998年Prior等发现，微弱的经颅直流电刺激可以引起皮层双相的、极性依赖性的改变，随后Nitsche的研究证实了这一发现，从而为tDCS的临床研究拉开了序幕。目前该技术已经成为认知神经科学、神经康复医学、精神病学的研究热点。双向情感障碍（Bipolar Disorder）作为一种治疗周期长、治疗代价大以及传统药物治疗副作用大的精神疾病，严重地影响着患病人的健康，并带来啦极大的社会负担。
组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标。通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度，或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。
考虑个体的不同观测值间的联系, 而且每个个体由于个体的特异性, 关系不同. 这些模型将不同个体的差异作为随机因子加入回归模型中, 以反映个体对其重复测量的影响.
在上期文章经典方差分析：手把手教你读懂、会用1中，我介绍了单因素方差分析，然而实际研究中往往有多个变量，而且变量类型多样。今天继续介绍更多类型的方差分析。童鞋们注意啦，在统计学中一般多个因变量（响应变量）称之为多元，多个自变量（解释变量）称之为多因素。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别（分类）轨迹模型LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。 最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本研究通过便携式脑电图（EEG）同时记录了12名高中学生在常规课堂活动中的大脑活动，并通过一种新颖分析技术--完全相互依赖（total interdependence ，TI）--来评估群体神经一致性，结果表明学生大脑活动同步程度可以预测学生课堂参与度和社会动态，脑同步可能是由共同注意驱动的动态社交互动神经标记。同时这项研究验证了在自然环境中研究群体互动神经机制的一种有效方法。文章发表在Current Biology杂志。
弗里德曼检验（Friedman test）是一种非参数统计检验方法，用于比较来自不同群体或条件的相关样本。它是一种针对重复测量设计的方法，适用于有序分类变量或等级变量。Friedman 检验是一种非参数方法，它不依赖于数据的分布假设，因此在数据不满足正态分布或方差齐性的情况下也可以使用。它广泛应用于医学、社会科学和其他领域的研究中，特别适用于重复测量设计和相关样本的比较分析。
背景：经颅磁刺激（TMS）是一种有效的治疗难治性抑郁症的治疗方法。TMS可能诱发与抑郁症相关的异常回路的功能连接改变。脑电图（EEG）“微观状态”是指假设代表大规模静息网络的地形图。典型的微状态最近被提出作为重度抑郁症（MDD）的标志物，但目前尚不清楚它们在经颅磁刺激后是否会改变或如何改变。方法：对49例MDD患者在基线时和每日经颅磁刺激6周后进行静息脑电图检测。采用极性不敏感的修正k-means聚类方法将脑电图分割为组成的微观状态。微观状态通过sLORETA进行定位。重复测量混合模型检验了被试内随时间的差异，t检验比较了TMS应答组和无应答组之间的微观状态特征。结果：从所有可用的脑电图数据中鉴定出6个微观状态（MS-1 - MS-6）。对TMS的临床反应与MS-2特征的增加以及MS-3指标的降低相关。无反应者在微状态中没有显示出明显的变化。在TMS治疗过程中，MS-2（增加）和MS-3（减少）的发生率和覆盖率的变化与症状的变化幅度相关。结论：本研究确定了与治疗性经颅磁刺激作用相关的脑电图微观状态。结果表明，脑电图可观察到静息网络的特异性改变。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述。相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由 G 潜在类别的受试者组成，其特征是 G 平均轨迹曲线。
作为第一步，从一个不包含协变量的空模型开始 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
很简单，通过构建混合线性模型，估计个体的育种值（BLUP），然后可以推断出子代的育种值应该是亲本的平均值。选择BLUP大的个体就行了。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著
描述性统计是指将调查样本中的包含的大量数据资料进行整理、概况和计算。是推断性统计的基础。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。
ERP研究产生了大量的时空数据集。这些丰富的数据集是帮助我们理解认知和神经过程的关键。然而，它们也存在大量的多重比较问题，可能导致大量具有假阳性效应（effect）的研究(高I型错误率)。ERP统计分析的标准方法是对时间窗和感兴趣区域的平均，但这并不总是能控制第一类错误，它们的不灵活性可能导致检测真实效应的效力（统计效力，power，以下全部成为效力）较低。单变量方法提供了另一种分析方法。然而，迄今为止，它们被认为主要适用于探索性统计分析，只适用于简单的设计。在这里，我们提出了新的模拟研究，表明基于置换（permutation）的单变量检验可以用于复杂的因子设计。最重要的是，当使用强的先验时间窗和空间区域时，单变量方法比传统的时空平均方法提供略大的效力。此外，当使用更具探索性的时空参数时，它们的效力仅略有下降。我们认为，在许多ERP研究中，单变量分析方法优于传统的时空平均分析方法。本文发表在Psychophysiology杂志。
普通的线性回归只包含两项影响因素，即固定效应（fixed-effect）和噪声（noise）。噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。例如模型中的性别变量，我们清楚只有两种性别，而且理解这种变量的变化对结果的影响。 那么为什么需要 Mixed-effect Model？因为有些现实的复杂数据是普通线性回归是处理不了的。例如我们对一些人群进行重复测量，此时存在两种随机因素会影响模型，一种是对某个人重复测试而形成的随机噪声，另一种是因为人和人不同而形成的随机
这一个章节主要是介绍混线性模型的应用，其实我们很多本科时候学的统计学知识（大都是一般线性模型，回归分析，方差分析等等）都可以放在混合线性模型的框架下进行分析，就像物理学中，牛顿的经典力学是一般线性模型，而爱因斯坦的广义相对论是混合线性模型，牛顿的力学只是广义相对论的一个特例，同样，一般线性模型只是混合线性模型的一个特例（没有随机因子，残差结构单一的正态分布）。
因子实验在农业中非常普遍，它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。例如，可以在两种不同的施氮水平（例如高和低）下进行基因型评估，以了解基因型的排名是否取决于养分的可用性。对于那些不太了解农业的人，我只会说这样的评估是相关的，因为我们需要知道我们是否可以推荐相同的基因型，例如，在传统农业（高氮可用性）和有机农业中农业氮的可用性。
目的:语言的背侧通路损伤后出现的言语重复障碍是传导性失语症的一个典型特征，这是一种常见的成人失语症。在婴儿期持续的类似病变的影响尚未确定。
在回归分析中，通过量化的预测变量来预测量化的响应变量，建立了相应的回归模型。 同时，预测变量也不一定是量化的，还可以是名义型或者有序型变量。这种情况下，关注的重点通常在组间的差异性分析，称为方差分析（ANOVA）。
近日，清华大学团队提出一种基于脑电图（EEG）和磁脑电图（MEG）混合的脑机接口（BCI）系统的研究，旨在提高BCI性能并解决“BCI文盲”的问题。虽然EEG-based BCI已经实现了大脑和外部设备之间的通讯，但由于头骨会减弱和扭曲信号，因此其性能受到限制。MEG是一种不受体积传导效应影响的神经影像技术，可以通过增强信号质量来提高BCI性能。
问卷是一种广泛使用的工具，用于收集用户在各个活动中的反馈和心理状态的变化，但容易受到与认知相关的其他变量的影响，使得在最佳条件下的正确时刻捕捉用户心理变得困难。在实际体验 VR 之后回答相关问卷也意味着用户必须更换设备，例如他们必须摘下头戴式显示器 (HMD) 并坐在台式 PC 上才能填写，每当用户戴上或摘下 HMD 时，他们都需要在虚拟或现实世界中重新定位。设备的变化会导致一种称为存在中断 (BIP) 的现象，使得用户感受被干扰，可能会导致负面情绪并且影响回忆起体验状态，从而对经验性 VR 研究产生影响。
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