日报标题：确实出了点 bug，但 15 年大脑研究并不会付诸东流 相关链接：数以万计的 fMRI 脑科学研究，可能因软件 Bug 存在重大瑕疵 沉默的马大爷，终于开公众号啦：Madaye_psy | 初级心理学工作者 | 现代颅相学从业者 作为一名现代颅相学 (fMRI) 从业人员，尝试用通俗的语言解释一下这件事： 1.这篇论文到底讲了什么？ 在科学研究中，一个效应是否存在，通常会设定一个统计学标准，达到这个标准就认为结果显著（阳性结果）。对于 fMRI 数据，有两种常用的标准，一种我们称之为 A（基于 voxel 激活强度），另一种我们称之为 B（基于 cluster 大小）。对于 B，又有两种主要的参数设置方法，一种是 X（用 voxel 水平 p<.01 界定 cluster），一种是 Y（用 voxel 水平 p<.001 界定 cluster）。这篇文章主要质疑的是 B+X（基于 cluster 大小的阈限，用 voxel 水平 p<.01 界定 cluster）。作者找到了一批理论上讲不应该得到显著结果的数据（静息态 fMRI+ 随机生成实验组），使用几种常用的数据分析软件作分析，发现如果采用 B+X 的思路分析，虚报结果的概率很高，可以达到 70%（基线水平应该是 5%）。如果使用 B+Y，也会有偏差，但没那么大。 2.是因为程序的 bug 吗？ 不是。这是一个统计学问题，不是程序问题。所谓的「程序 bug」，是论文中提到某个数据分析软件（AFNI）的某个函数（3dClusterSim）存在 bug。这个软件确实用得不少，但也只是市面上多款软件中的一个而已。上面说的假阳性的问题，对于其它软件也同样存在，背后的原因是，方法 B 有一些前提假设，但是真实数据可能并不满足这些假设，导致偏差。在 B+X 的情况下，这种误差尤其明显。 3.40000 篇论文都受到影响吗？ 不是。论文作者之一 Thomas Nichols 最近写了一篇博客，表示很后悔抛出 40000 这个数字：Entries for Wednesday 06 July 2016, Neuroimaging Statistics Tips & Tools. 40000 其实是 PubMed 上搜到的所有 fMRI 相关论文的数量，其中大概 15000 篇使用的是方法 B，而使用 B+X 的大概是 3500 篇。这篇论文提到的问题，主要影响这 3500 篇。 4.3500 篇论文里有 70% 都不靠谱吗？ 不是。这是对于推论统计的一个常见误解：假阳性概率 70%，并不意味着得到的阳性结果有 70% 都是假的。70% 是一个条件概率，意思是当真实效应不存在时，得到显著结果的概率：P（结果显著|真实效应不存在）。一篇论文的显著结果是否是假的，这是另一个条件概率：P（真实效应不存在|结果显著）。二者之间不能划等号。对于真实的研究情境，我们不知道真实效应是否存在的先验概率，只能做合理的猜测；如果一项研究有大量先期结果的支持，做出来的效应量很强，那么即使用了 B+X，也可能是可靠的。 总结一下就是，这篇论文确实指出了 fMRI 数据分析中的一个重要问题，但是因为作者和杂志一些不当的表述方式，被希望抓人吸引眼球的媒体利用，将其影响力放大了若干量级，制造出了一个耸人听闻的大新闻。 阅读原文
