5.3.4　统计分析

对于任务态fMRI，单个被试数据分析结果如T值图，反映的是被试脑内每个体素的信号时间变化模式与设计的任务模型相符合的程度，体现的是脑区激活的真实性而不是激活幅度的大小；而多被试数据的组分析则是对多人脑内体素的信号变化幅度的统计参数图（β值图）再进行统计分析，得到具有推广性的随机效应的结果。对于静息态fMRI数据，通过以上分析方法我们能得到个体的BOLD信号的量化脑图，如ALFF、ReHo等。进而，个体水平上的值是在总体中的随机取样，由样本信息推断总体信息，要对测量的个体进行相应的统计分析。综上所述，无论是静息态fMRI还是任务态fMRI，在激活区检测或测量指标计算后，都需要进行统计分析。常用的统计分析方法有t检验和方差分析。

t检验包括单样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。单样本t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著；双样本t检验用来检验两组测量指标均值之间的差异；配对样本t检验用来检验两种状态下所测量指标均值之间的差异。

当实验设计需要检验三组或三组以上的组间差异时，常采用方差分析。方差分析又称为F检验，常用的方差分析模型有以下几种：完全被试间设计模型、完全被试内设计模型、混合设计模型（既包括被试间因素又包括被试内因素）。和前两种方差分析模型相比，混合设计模型波形要更为复杂，解决途径也有很多。很多软件可以实现混合设计模型的方差分析，如AFNI和SPM软件。