メチルフェニデートは脳報酬回路における側坐核の機能的結合を低下させる

Methylphenidate reduces functional connectivity of nucleus accumbens in brain reward circuit.
Psychopharmacology (Berl). 2013 Apr 19;
Authors: Ramaekers JG, Evers EA, Theunissen EL, Kuypers KP, Goulas A, Stiers P

まんま。

GWらしいが，いつもと変わらない日。

前頭側頭型認知症におけるニューロイメージング

Neuroimaging in frontotemporal dementia.
Int Rev Psychiatry. 2013 Apr;25(2):221-9
Authors: Rohrer JD, Rosen HJ

れびゅー。

実験やり直しの可能性が微存，いや結構か。。

年齢による安静時結合の変化： 自発的脳波とfMRI研究

Changes in resting connectivity with age: a simultaneous electroencephalogram and functional magnetic resonance imaging investigation.
Neurobiol Aging. 2013 Apr 19;
Authors: Balsters JH, O'Connell RG, Galli A, Nolan H, Greco E, Kilcullen SM, Bokde AL, Lai R, Upton N, Robertson IH

れっつこんばいーん。

早く研究的な事に取り掛かりたいのに，
事務仕事が終わらない。。

ｆMRIのBOLD信号からの神経事象のデコーディング： 既存のアプローチと新しいアルゴリズムの発達の比較

Decoding neural events from fMRI BOLD signal: A comparison of existing approaches and development of a new algorithm.
Magn Reson Imaging. 2013 Apr 17;
Authors: Bush K, Cisler J

たいとーのみ。

安静時fMRIの信頼性と一貫性における安静条件の効果： 開眼，閉眼，視点固定の比較

The effect of resting condition on resting-state fMRI reliability and consistency: A comparison between resting with eyes open, closed, and fixated.
Neuroimage. 2013 Apr 15;
Authors: Patriat R, Molloy EK, Meier TB, Kirk GR, Nair VA, Meyerand ME, Prabhakaran V, Birn RM

タイトルのみもめ。

海外+国内の連続出張も終わり，すこし落ち着いた。
偉い人はこんな日程をショッチュウこなしていて，改めてすごいと思うけふこのごろ。

緩いプロポフォール鎮静と無意識における視床，脳幹，顕著性ネットワーク結合の変化

Thalamus, brainstem and salience network connectivity changes during mild propofol sedation and unconsciousness.
Brain Connect. 2013 Apr 3;
Authors: Guldenmund P, Demertzi A, Boveroux P, Boly M, Vanhaudenhuyse A, Bruno MA, Noirhomme Q, Brichant JF, Bonhomme V, Laureys S, Soddu A

タイトルのみもめ。

CNS参加してきた。
興味の持てる講演がすくなかった。
珍しく体調を崩さずに帰国。
あとは時差ボケを直さねば。
また週末はすぐに出張。

安静時機能的結合における低周波摂動振幅の影響

The influence of the amplitude of low-frequency fluctuations on resting-state functional connectivity.
Front Hum Neurosci. 2013;7:118
Authors: Di X, Kim EH, Huang CC, Tsai SJ, Lin CP, Biswal BB

だいじそげ。

被験者内，セッション内の一貫性による独立成分解析の検証

Testing independent component patterns by inter-subject or inter-session consistency.
Front Hum Neurosci. 2013;7:94
Authors: Hyvärinen A, Ramkumar P

もめのみ。

ヒト脳の安静時及び課題ベースの機能的結合における構造的基礎

Structural foundations of resting-state and task-based functional connectivity in the human brain.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2013 Mar 25;
Authors: Hermundstad AM, Bassett DS, Brown KS, Aminoff EM, Clewett D, Freeman S, Frithsen A, Johnson A, Tipper CM, Miller MB, Grafton ST, Carlson JM

だいじそうなのでもめもめ。
でももめのみ。

昨日に引き続き不運。

あいほんケースが破損。
いろいろな仕事が重なり，近年まれに見る忙しさの中，不運が続く。
本体が無傷なだけ不幸中の幸い。
今が底でありますように。ﾅﾑ(人）

痛い，これは痛い

アイフォンのカレンダーがグーグルと同期しないからいろいろいじってたら，スケジュール全部消えてしまった。
泣けるTT。
新年度早々こまった。

分散分析後の下位検定

http://www.ibaraki-kodomo.com/toukei/posthoc.html
いい解説を見つけたので記録がてら残しておく。
以下は自分に必要になりそうな部分だけ引用。
自分用メモのため，参考にする場合には上記HPを参照のこと。

******************************

５）多重比較を行う前には分散分析が必要か
　「分散分析の帰無仮説は”各群の平均値は全て等しい”であり、どの群とどの群に差があるかは、多重比較を行わなければならない」というのはある意味で正しいが、「多重比較の前には分散分析を行わなければならない」は必ずしも正しくない。
　一元配置分散分析はＦ統計量を用いているので、同時に多重比較を行うにはＦ統計量を用いた多重比較を行う必要がある。そうでないと、また検定の多重性が問題となってしまうのである。つまり、ANOVAでは有意差はなかったが、多重比較では有意差が出るケースが出てくる。Ｆ検定量を用いた多重比較には、Fisher PLSD,Scheffe,Games/Howellがある。Ｆ検定量を用いていない多重比較には、Tukey-kramer,Bonferrani/Dunn,Dunnetなどがある。これらは、分散分析を併用しない。
　統計の参考書には、多群の検定はANOVAを使用し、有意差があれば多重比較を行うように書かれていることが多い。しかし、多群のうち２群間には差があるがその他はほぼ一様でANOVAをおこなうと有意差なしとなってしまうこともある。この場合その２群間の差に注目したくても無視されてしまう。この場合最初からTukey法やDunnett法を用いれば有意差が検出できる。つまり、ANOVAは状況によりかなり保守的となってしまうので、ある群間に注目するならばANOVAは用いず最初から多重比較（Tukey法、Dunnett法、Bonferroni法など）を適用した方がよい。

７）どの多重比較を使用すべきか
　多重比較の種類は多く、どれを使用したらよいか難しいところであるが、これは専門家でも意見が統一されていないように思われる。そもそも、多重比較についてはまだまだ研究の余地がある分野のようである。
　多くの中からどれを選択すべきかといっても、統計パッケージの中にあるものしか使えない者はほとんどであろうから、その中から状況にあったものを選択することになる。
有名なものは以下に記載した。
・Fisher's PLSD法、Scheffeの方法は分散分析と併用してよい（分散分析後に用いる）。
・Bonferroni法は簡便であり、かなり応用がきくが検定数が増えると有意差が出にくくなる。
・正規分布しているならば、すべての対比較をするTukey法の方が検出力がよくなる。
・コントロール群と実験群との比較にはDunnett法が有意差が出やすい。
・群間に順位が想定できればWilliams法。
・Duncan法、Student-Newman-Keuls法は用いるべきではない。

８）主な多重比較
1)Fisher's PLSD法
　・Ｆ検定量を用いている。分散分析で有意な場合に用いる。
　・有意差が出やすい（αエラー増大）
　・各群のデータ数、分散が等しいことが仮定（データ数が等しくなくても使えるように汎用性を持たせたものもある）
　・４群以上では使用してはいけない．
2)Scheffeの方法（シェフェ）
　・有意差が出にくい
　・適応範囲が広い
　・各群のデータ数の均一性などの制限がない。正規性は必要。
　・多群間のANOVAで変動が有意であった場合（Ｆ検定量を用いている）。逆にいうとScheffe 法で有意差が出ると一元配置分散分析でも有意差が出る。
3)Bonferroni 法（ボンフェローニ）
　・検定全体の有意水準を検定数で割った値を有意水準とする
　　（例えば、群数が３つの場合には３組の検定を行うので0.05/3=0.016を有意水準とする）
　・ANOVAで有意差がなくても検定できる（併用すると多重性が問題？）
　・５つ以上の群にこの手法は用いない方がよい（多すぎると検出力が極端に落ちる）
4)Dunnett法（ダネット）
　・コントロール群と実験群の間の多重比較法（経時的に個体を追って測定したデータには適応困難との指摘もある）
　・正規性が必要。データ数は不一致でもよい。
　・群間に順位が想定できればWilliams法を用いること
5)Williams法
　・正規性、等分散性、データ数一致
　・群の母平均値に順番が想定可能な場合（例えば、ある薬物の効果判定でコントロール群と、１から３群までに用量を順次増加させて投与した場合）
6)Tukey-Kramer法(テュキー・クレーマー）
　・全ての群間の対比較
　・等分散性、正規性が必要であるが、データ数は不一致でもよい（Tukey法はデータ数一致が必要）。
　・検出力が高く、有意差がでやすい。
7)Games/Howell 法（ゲイムスーハウエル）
　・Ｆ検定量を使用
　・正規性、データ数一致、等分散性など制約がなく非常に頑健（Stat Viewでは特定の手法を望むのでなければ、この方法が有用という）。
*Dunnett法とWilliams法の違い
たとえば、高血圧患者にＡ，Ｂ，Ｃの３種の薬剤を投与し血圧の変化を、コントロールと比較する場合には Dunnett法を用いるが、ある薬剤
の投与量を３段階（低用量、中用量、高用量）に分けて投与する場合には、Williams法を適応する。Williams法は用量反応関係に単調性が
期待できる場合には、Dunnett法に比べ検出力がよくなる。

＜ノンパラメトリック法＞
ノンパラメトリックの多重比較法はあまりみかけないが、必要な場面が結構ある。Tukey法、Dunnett法、Williams法に相当するノンパラメトリック法がある。

パラメトリック法	ノンパラメトリック法
Dunnett	Steel
Tukey	Steel-Dwass
Williams	Shirley-Williams

なお、少数例（１群５例以下）のデータにはノンパラメトリック法は使用しない。同順位がなければ各群のサンプルサイズ１０以上必要ともいわれている。同順位がある場合には、より多いサンプルが必要になる。
ノンパラメトリック法では、サンプルサイズが少ないと有意差がでにくくなる。。
ノンパラメトリック法で対比較を行い、Bonferroni法を適応することもできる。Bonferroni法は、有意水準を補正するだけなので、Mann-Whiteney検定などで有意水準を0.05/(比較する数）に変更すればよいから簡単である。しかし、比較する数が多くなりすぎると有意差が出にくくなるので4組くらいまでが限界であろう。
「Keyplot」は数少ない、多重比較のノンパラメトリック法を使用できるソフトである。

内的機能的結合によって評価されたヒト線条体の機構

The organization of the human striatum estimated by intrinsic functional connectivity.
J Neurophysiol. 2012 Oct;108(8):2242-63
Authors: Choi EY, Yeo BT, Buckner RL

もめのみ。
この春で身近な幾人かがポジティブな変化を迎えた。
めでたし。
自分はいつになるやら。