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[脑影像基础] 统计分析模型介绍

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发表于 2025-8-29 09:30:32 | 显示全部楼层 |阅读模式

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单样本t检验
是一种用于检验一个样本的均值是否显著不同于已知或假定的总体均值的统计方法。在单样本检验中,检验变量的平均值与“检验值”进行比较。单样本t检验是一种参数检验


双样本t检验
比较两个独立样本的均值,以确定是否有统计学证据表明两组的总体平均值存在显著差异。双样本检验是一种参数检验


配对样本t检验
比较来自同一被试或在两个相关条件下的平均值是否存在显著差异。这种检验常用于处理匹配设计的实验,其中每个个体都经历了两个相关的测量


单因素方差分析
是一种用于比较三个或三个以上组别(水平)均值是否存在显著性差异的统计方法。ANOVA将总体方差分解为组内方差和组间方差,通过比较这两个方差的比值来进行推断。方差分析是一种参数检验。
方差分析关注的是三组之间是否存在差异,后续可进行事后两两检验的方法来进一步观测是哪两组之间的差异
(操作层面的事后检验:在进行两两组双样本T检验时mask需要选择方差分析得到的F图)
另外:如对F图进行多重比较校正时,需要选择单尾检验

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