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J-GLOBAL ID：202102285203744268   整理番号：21A2899443

マルチレベルGLMにおける分散コンポーネントの推定と試験【JST・京大機械翻訳】

Estimating and testing variance components in a multi-level GLM

著者 (4件)： Lindquist Martin A. (Department of Statistics, Columbia University, USA) ,  Spicer Julie (Department of Psychology, Columbia University, USA) ,  Asllani Iris (Program for Imaging and Cognitive Sciences, Columbia University, USA) ,  Wager Tor D. (Department of Psychology, University of Colorado, Boulder, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 59  号： 1  ページ： 490-501  発行年： 2012年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複数被験者fMRIデータのほとんどの分析は,2つ以上の条件間の比較において,有意な集団全体のΔΨ活性化が存在するかどうかの決定に関するものである。これは,一般的線形モデル(GLM)解析におけるゼロに対するパラメータ推定(COPE)のコントラストの平均値を試験することによって典型的に評価される。しかし,重要な情報も,被験者間の効果の大きさ,すなわち,COPEの分散がゼロと有意に異なるかどうかについて,有意な個人差が存在するかどうかを試験することによって得ることができる。直感的に,そのような試験量は,個人間差が被験者内誤差分散を与えると予想されるものより大きいかどうかをテストする。著者らは,通常最小二乗法(OLS)を用いたナイーブ推定を含む分散成分を推定するためのいくつかの方法を比較した。b)R(LMER)における線形混合効果;c)反復一般化最小二乗(IGLS)とその制限最尤法(RIGLS)の新しいMatlab実装。すべての方法は,IGLSを用いて,被験者内および被験者間変動成分の妥当な推定を生み出し,感度と偽陽性の適切な制御の間の魅力的なバランスを提供した。最後に,著者らは,社会的評価脅威の潅流fMRI研究(N=18)における被験者間変動を推定するためにIGLS法を使用し,高い個体間変動が機能的連結性分析の種子を定義するのに用いられたときのみ,VMPFCと中脳水道周囲灰色の間の予測逆結合によって,腹内側前頭前野(VMPFC),扁桃体,海馬および内側側頭葉,島および脳幹における有意な個人間差の証拠を示した。要するに,分散の試験は,それらの個々の差を説明することを試みているその後の分析に対して有意な個人間変動を示す領域を選択する方法を提供する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  最小二乗法 ,  最尤法 ,  脳幹 ,  海馬 ,  線形性 ,  *潅流 ,  扁桃核 ,  パラメータ推定 ,  連結性 ,  中脳水道
準シソーラス用語： 被験者 ,  個人差 ,  MATLAB ,  線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fMRI ,  分散成分 ,  マルチレベルGLM ,  尤度比試験 ,  反復一般化最小二乗 ,  制限された反復一般化最小二乗

分類 (1件)： NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチレベル ,  コンポーネント ,  推定 ,  試験