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spm12_fMRI 2*4混合方差分析 Flexible factorial 对比矩阵

实验设计:2*4被试内设计

分析模型:spm 二阶分析中的 Flexible factorial

问题:Flexible factorial交互作用对比矩阵如何编写?

老师:deepseek老师【大神们看看这个矩阵是否可以如下编写?】

以下是来自deepseek老师的解答:

在SPM12中使用Flexible Factorial ANOVA分析**交互作用A×B**时,其设计矩阵和对比矩阵的配置需体现因子间的非叠加效应。以下是具体步骤和示例:

1. 交互作用的本质
交互作用A×B表示因子A和因子B的效应不是独立的,而是相互依赖的。例如:
- 任务类型A1和A2在不同条件B1-B4下的效应存在差异。
- 在SPM中,交互作用通过构建对比矩阵(F-contrast)来检验,其自由度为 (A的水平数-1) × (B的水平数-1) = 1×3=3。

2. 交互作用矩阵的配置步骤
(1) 设计矩阵的自动生成
- 在SPM的Flexible Factorial界面中,交互作用项会自动生成,无需手动添加列。
- 交互作用项在模型中隐含为 **A和B的乘积项**,SPM会自动编码为虚拟变量(dummy coding)。

(2) 对比矩阵的编写
交互作用需通过**F-contrast**检验,其矩阵需覆盖所有可能的交互效应。具体步骤如下:
1. **明确自由度**:
   - 对于2×4设计,交互作用的自由度为 **(2-1)×(4-1)=3**,需构建3行对比矩阵。

2. **定义对比权重**:
   - 对比矩阵应覆盖不同因子水平的组合差异。例如:
     - A1B1 vs A1B2(B的效应在A1中的差异)
     - A1B1 vs A2B1(A的效应在B1中的差异)
     - 类似组合需覆盖所有可能的非叠加效应。

---

3. 具体示例:2×4设计的交互作用矩阵
假设条件顺序为`A1B1, A1B2, A1B3, A1B4, A2B1, A2B2, A2B3, A2B4`,共8个条件。  
交互作用的F-contrast矩阵需为 **3行×8列**,对应自由度为3。

对比矩阵的构建逻辑
- 交互作用的本质是检验**因子A的效应是否随因子B的水平变化**(或反之)。
- 示例矩阵(以条件顺序为基础):
  ```matlab
  % 交互作用A×B的F-contrast(3自由度)
  F_contrast = [ % A1B1 - A2B1 - (A1B2 - A2B2) --> B1 vs B2在A1和A2间的差异
    1  0  0  0  -1  0  0  0  
    0  1  0  0  0  -1  0  0  
    0  0  1  0  0  0  -1  0   ];


  或更简洁的编码方式:
  ```matlab
  % 使用单元对比(cell array)简化编写
  F_contrast = [
    1  -1  0  0  -1  1  0  0;  % B1 vs B2的交互
    1  0  -1  0  -1  0  1  0;  % B1 vs B3的交互
    1  0  0  -1  -1  0  0  1;  % B1 vs B4的交互
  ];

  ```
  **解释**:
  - 每行代表一个自由度,检验不同B水平下A的效应差异。
  - 例如,第一行比较:`(A1B1 - A2B1) - (A1B2 - A2B2)`,即B1和B2条件下A的效应差异是否不同。

最后我设置的对比矩阵为:[1 -1 0 0 -1 1 0 0;1 0 -1 0 -1 0 1 0;1 0 0 -1 -1 0 0 1 ]

对比情况如下图:(如果matlab显示“内存不足,可能的原因是程序内存在无限递归。” 可以在矩阵前后加上中括号解决)

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