freesurfer三组比较结果提值做事后分析SPSS软件显示提值无差异

通过freesurfer命令行统计比较三组的差异脑区，对得到的差异脑区进行提值，把提值放入SPSS统计软件进行比较，结果差异脑区提值结果不能通过单因素方差分析，显示没有统计学差异，这是什么原因？如何改进
应该不是校正水平的问题，即使是3也没有差异。
命令行统计方法：
mris_preproc --fsgd pa_hc.fsgd --cache-in thickness.fwhm10.fsaverage --target fsaverage --hemi lh --out lh_thickness.mgh
mri_glmfit --y lh_thickness.mgh --fsgd pa_hc.fsgd dods --C group.effect.mtx --C contrast1.mtx --C contrast2.mtx --C contrast3.mtx --surf fsaverage lh --cortex --glmdir lh_results_thickness
mri_glmfit-sim --glmdir lh_results_thickness --cache 2 abs --cwp 0.05
差异脑区提值命令：
mri_annotation2label --annotation cache.th20.abs.sig.ocn.annot --hemi lh --subject fsaverage --outdir lh_result_label
mri_label2label --srclabel ./lh_result_label/lh.cluster-001.label --srcsubject fsaverage --trgsubject $file --trglabel lh.cluster001.label --regmethod surface --hemi lh
返回到上一层，非command文件
mris_anatomical_stats -l lh.cluster001.label -t lh.thickness -b -f $file/stats/lh.cluster001.stats $file lh
aparcstats2table --hemi lh --subjects $file --parc cluster001 --meas thickness -t cluster001_thickness.txt

有可能是差异脑区的提取方法导致的结果不显著。在使用freesurfer命令行提取差异脑区时，主要是通过一系列统计分析（如线性模型）来确定哪些脑区的表现在不同组之间存在显著差异，然后通过标签（label）的方式提取出这些脑区的数据。这个过程中有许多参数可以调整，如fwhm、thresh等，需要根据实验设计和实际数据来确定最佳参数。如果参数设定不当，可能会导致误判，从而得到不准确的差异脑区。

此外，SPSS统计分析的结果也可能受到其他因素的影响，如样本大小、方差齐性、多重比较校正等。如果样本较小或方差不均，可能会导致结果不显著。此外，如果进行了多次比较，应该进行多重比较校正，以控制误差率。

针对这种情况，建议对差异脑区的提取方法进行优化，同时考虑增加样本量、检查方差齐性，或者使用其他的统计方法来验证差异脑区是否存在显著差异。例如，可以使用独立样本t检验或非参数检验方法（如Mann-Whitney U检验）来验证差异脑区的差异性。如果结果仍然不显著，可能需要进一步调整分析方案或者增加样本量。

根据问题描述，您使用了Freesurfer命令行进行了三组脑区厚度的比较，然后使用mri_annotation2label命令将差异脑区转换为标签文件，并将其提取为数值，并在SPSS中进行了单因素方差分析，结果显示没有统计学差异。针对这个问题，我提供以下建议：

检查Freesurfer命令行中使用的分组方案是否合理。分组方案的合理性直接影响到后续的分析结果。如果分组方案不合理，那么即使使用高级的统计分析方法，也可能无法得到可靠的结果。因此，在进行脑区厚度比较之前，需要确保分组方案是科学合理的。
检查SPSS中分析的方法是否正确。虽然您在SPSS中使用了单因素方差分析，但这并不一定是最合适的方法。在处理差异脑区时，需要根据实际情况选择合适的统计方法。例如，如果数据呈现非正态分布，那么应该使用非参数方法来处理。
尝试使用其他统计软件进行分析。如果使用SPSS无法得到统计学差异，那么可以尝试使用其他统计软件，例如R或MATLAB等。这些软件提供了更多的统计方法和工具，可以帮助您更好地处理数据。
增加样本量。样本量越大，统计学的可靠性越高。如果您的样本量比较小，那么可以考虑增加样本量，以提高分析的可靠性。
考虑其他影响因素。脑区厚度的变化受到多种因素的影响，例如性别、年龄、疾病状态等。如果您在分组方案中没有考虑到这些因素，那么可能会对结果产生干扰。因此，在进行脑区厚度比较之前，需要对这些因素进行控制，以排除干扰因素的影响。

总之，分析差异脑区的结果不仅仅是基于一次单因素方差分析的结果，还需要结合实际情况进行综合分析。如果您遇到了分析结果不可靠的情况，可以尝试以上建议，进一步完善您的研究。

可能原因：

样本量不足，导致统计分析的功效不足，无法检测到差异脑区。

差异脑区的效应大小较小，不足以达到显著性水平。

差异脑区的变异较大，导致统计分析的不稳定性增加，难以检测到显著性差异。

统计方法或参数设置不当，导致结果不准确或显著性水平设置过高。

改进方法：

增加样本量，提高统计分析的功效。

采用其他统计方法，如基于机器学习的方法，提高差异脑区的检测率。

对差异脑区进行进一步分析，如分析其与行为或临床特征的关系，探究其在神经生物学机制中的作用。

对统计方法和参数进行调整，如采用更合适的显著性水平，调整统计模型等。

以下内容部分参考ChatGPT模型：
可能是因为差异脑区提值的方法有误，或者是SPSS分析方法有误。可以尝试重新检查提值的过程，或者尝试使用其他统计方法进行分析，比如多因素方差分析、卡方检验等。同时，也可以尝试增加样本量，以提高统计学的可靠性。
如果我的建议对您有帮助、请点击采纳、祝您生活愉快

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
根据您的描述，三组比较结果的提值无差异，SPSS的单因素方差分析也没有统计学差异，这说明在三组之间没有显著的差异。可能的原因是您的样本量不足以发现显著差异。

如果您想改进这种情况，可以考虑增加样本量或者使用更敏感的统计方法，例如非参数检验方法。在使用非参数检验方法时，您可以使用Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis H检验。

以下是基于您提供的命令行做出的简单代码：

进行Mann-Whitney U检验

import pandas as pd
from scipy import stats

# 读取差异脑区提值文件
df = pd.read_csv('cluster001_thickness.txt', sep='\t')

# 对三组数据分别进行Mann-Whitney U检验
g1 = df[df['Group'] == 'group1']['Thickness'].tolist()
g2 = df[df['Group'] == 'group2']['Thickness'].tolist()
g3 = df[df['Group'] == 'group3']['Thickness'].tolist()

U1, p1 = stats.mannwhitneyu(g1, g2, alternative='two-sided')
U2, p2 = stats.mannwhitneyu(g1, g3, alternative='two-sided')
U3, p3 = stats.mannwhitneyu(g2, g3, alternative='two-sided')

# 输出检验结果
print('U1:', U1, 'p1:', p1)
print('U2:', U2, 'p2:', p2)
print('U3:', U3, 'p3:', p3)

进行Kruskal-Wallis H检验

import pandas as pd
from scipy import stats

# 读取差异脑区提值文件
df = pd.read_csv('cluster001_thickness.txt', sep='\t')

# 对三组数据进行Kruskal-Wallis H检验
g1 = df[df['Group'] == 'group1']['Thickness'].tolist()
g2 = df[df['Group'] == 'group2']['Thickness'].tolist()
g3 = df[df['Group'] == 'group3']['Thickness'].tolist()

H, p = stats.kruskal(g1, g2, g3)

# 输出检验结果
print('H:', H, 'p:', p)

请注意更改文件路径和组名以适应您的数据。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！