論説（今号）では、Eklund, Nichols, Knutssonの「ヌルデータ」は、安静時/デフォルトのネットワーク活動を反映しており、それが彼らの偽陽性率を高めていると主張しました。この論文については、Nichols, Eklund, and Knutsson（本号）、Hopfinger（本号）、Cunningham and Koscik（本号）がコメントを寄せている。本稿では、これらの解説を考察する。Nicholsらに由来する多くの問題点が指摘されています。(1) Nicholsらは安静時fMRIデータがヌルデータを反映しているという説得力のある議論をしていない。(2) Eklundらは論文の本文で1サンプルのt検定結果を示し、順列法は許容できることを示しているが、補足的な結果では、この方法では他の方法と同様の偽陽性率が得られることを示している。(3) Eklundらは、すべての参加者に同じイベントプロトコルを使用したため、1標本のt検定の偽陽性率が人工的に上昇しました。(4) p < 0.001では、2標本のt検定（分析の欠陥を補正した）を用いて、多重比較を補正するために採用されたすべての方法で許容可能な偽陽性率が得られた。(5) Eklundらは、多くの有意な活動のクラスタを生成した安静時の状態期間を対比したが、ヌルデータは、おそらくほとんど、もしあれば、有意な活動と関連しているはずである。Eklundらの一連の結果は、一般的に採用されている多重比較を補正する方法が許容できる偽陽性率を持っていることを示しています。Hopfinger、Cunningham、Koscikに続き、fMRI解析ではI型エラーのみに注目するのではなく、I型エラーとII型エラーのバランスをとる必要があることが強調されています。
クラスター成功：空間的広がりのfMRI推論は許容可能な偽陽性率を示した
0. 論文情報・リンク
論文リンク：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17588928.2017.1319350 公開日時： 実装コード： Publication :
1. どんなもの？
論説（今号）では、Eklund, Nichols, Knutssonの「ヌルデータ」は、安静時/デフォルトのネットワーク活動を反映しており、それが彼らの偽陽性率を高めていると主張しました。この論文については、Nichols, Eklund, and Knutsson（本号）、Hopfinger（本号）、Cunningham and Koscik（本号）がコメントを寄せている。本稿では、これらの解説を考察する。Nicholsらに由来する多くの問題点が指摘されています。(1) Nicholsらは安静時fMRIデータがヌルデータを反映しているという説得力のある議論をしていない。(2) Eklundらは論文の本文で1サンプルのt検定結果を示し、順列法は許容できることを示しているが、補足的な結果では、この方法では他の方法と同様の偽陽性率が得られることを示している。(3) Eklundらは、すべての参加者に同じイベントプロトコルを使用したため、1標本のt検定の偽陽性率が人工的に上昇しました。(4) p < 0.001では、2標本のt検定（分析の欠陥を補正した）を用いて、多重比較を補正するために採用されたすべての方法で許容可能な偽陽性率が得られた。(5) Eklundらは、多くの有意な活動のクラスタを生成した安静時の状態期間を対比したが、ヌルデータは、おそらくほとんど、もしあれば、有意な活動と関連しているはずである。Eklundらの一連の結果は、一般的に採用されている多重比較を補正する方法が許容できる偽陽性率を持っていることを示しています。Hopfinger、Cunningham、Koscikに続き、fMRI解析ではI型エラーのみに注目するのではなく、I型エラーとII型エラーのバランスをとる必要があることが強調されています。
2. 先行研究と比べてどこがすごいの？
3. 技術や手法の"キモ"はどこにある？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はあるか？
6. 次に読むべき論文はあるか？
7. 実装
8. 参考文献