Closed ATP-BME closed 10 months ago
ATP-BME你好,
在使用SMA对多站点数据进行协调时,对于年龄等连续型变量,cutoff值主要受你的研究问题决定。
比如,你的因变量(e.g. 大脑皮层厚度)受年龄影响,即年龄对你的因变量有一个因果影响,你可以设置一个或多个cut-off值,这些值主要参考已有的研究和你的假设去设置,比如假设已有研究中说50岁前后的群体在大脑皮层厚度上有显著的差异,那你就可以输入50;如果你这批被试当中年龄范围是30-35,你可能假设认为大脑皮层厚度在这个阶段受年龄影响不大,那么你可以不对年龄进行cut-off。
理论上你的cut-off越多,你的结果会更加具体和精细。但是这会要求你的样本量足够多(你的target站点的不同年龄段的样本量要足够多,另外你需要矫正的source站点里每个划分的年龄段的人也不能少于3个),另外对计算性能的要求也很高。
希望以上能够解答你的疑惑。
P.S.如果你要设置分类变量,在cutoff中填0即可。
I close this issue then. You may also discuss DPABI related questions at https://rfmri.org/DPABIDiscussion
严老师您好! 新版本的DPABI中增加了多站点协调的方法,在尝试使用SMA对多站点数据进行协调时,需要设置Z变量的cutoff。请问对于年龄等连续型变量,cutoff的值应该怎样设置呢?这个阈值对算法的影响是什么?