「因為某個統計方法的問題可能會有數萬篇 fMRI 腦科學研究論文出錯」這種說法是否言過其實？

@沉默的馬大爺@蕭子毅wisliyao回答已經覆蓋了，我稍微補充一下..

一篇紅論文幾乎一定是標題黨，媒體反正也已經走上了標題黨不歸路，科技新聞更是兩者合在一起，這個世界不會更好了....

去年底該論文先傳到了arxiv上Can parametric statistical methods be trusted for fMRI based group studies?，針對的是廣泛使用的參數統計方法。

業界知名博主 neuroskeptic 也發表相應博文：False Positive fMRI Revisited；標題的 Revisited 表明這種討論已經不是第一次了。

1. 針對的問題到底是什麼？

統計分析影響的不只是fMRI，其他 structural MRI, diffusion MRI 統計也是一樣的，肯定受到不同程度影響。MRI 分析往往採用的是，只對圖像上一個三維"像素"(稱為體素) 逐一進行統計。一個人腦有多少個體素呢？一般在6萬到十幾萬不等，這就面臨一個family-wise error需要對顯著性進行校正控制假陽性。有一個漫畫很好的描述了這個問題所在科學松鼠會-顯著。

一般來說校正分為兩個步驟體，先在體素水平校正，然後是團塊級校正。第一個是把每一個體素的顯著性水平提高，比如選 p

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