我觉得你在理解上可能还是有偏差。FWE/FDR并不是特异于参数检验的多重比较校正方法。事实上，FWE/FDR也不是具体的校正方法，比如FWE（或FWER）<0.05，表示所有检验的结果的假阳性率都小于5%，至于说具体方法上如何保证这一点，就有不同的实现路径。比如，常用的方法有SPM里的基于Gaussian Random Field的校正方法，这个校正方法的大概原理就是估计出独立检验的次数，从而避免校正过于苛刻。permutation test是另一种比较常用的多重比较校正方法（同时也是非参数检验），思路是构造基于随机数据得到的零分布。TFCE并不是一种多重比较校正方法，只是数据转换方法，不过数据经过TFCE转换后，再进行多重比较校正，校正结果就会更宽松。这个问题涉及的细节比较多，我可能这里还是没有说清楚，可能需要再去了解一下每个概念的含义。我自己理解上也可能有误，仅供参考。
补充说明：
之前是看了Reproducibility of R-fMRI Metrics on the Impact of Different Strategies for Multiple Comparison Correction and Sample Sizes这篇文献，其结论是：PT with TFCE, a strict multiple comparison correction strategy, reached the best balance between FWER and test–retest reliability/replicability. 因此想使用这个方法。按照我的理解，他应该没有在TFCE做完之后再进行FWE或者FDR矫正的，所以想找到TFCE+PT的结果，不过似乎Cat12下的TFCE工具包无法实现。
老师您好，我在进行TFCE中遇到了点问题想请教您：
我采用CAT12下的TFCE 插件进行TFCE+PT这个方法，按照您的笔记，出来的TFCE_log_pFWE_0001这个文件就是最终结果吗？其上面的cluster就代表过了矫正的吗？还是说需要进一步卡阈值呢？因为我用其他软件打开这个图像（如dpabi、rest）都提示卡阈值是无效的。如果它是过了矫正的，在表述矫正方法的时候是否可以按照别的文献抑郁这样写：(p < 0.05, 5000 permutations, TFCE corrected）？
提前感谢老师 希望能收到回复！
TFCE_log_pFWE_0001是校正后的p值(进行了-log10变换)。如果想查看显著的区域，需要进一步卡阈值，比如p=0.05，-log10(p)=1.3，可以把阈值设为1.3。提醒你注意的是，SPM里的检验是单边检验，如果要做双边，可以把阈值设为-log10(0.025)=1.6。
谢谢老师我大概理解了
所以TFCE_log_pFWE_0001是进行了TFCE+PT之后，再进行FWE矫正得到的p值图
同理，TFCE_log_pFDR_0001是进行了TFCE+PT之后，再进行FDR矫正得到的p值图
我举的例子(p < 0.05, 5000 permutations, TFCE corrected）这个描述其实是对TFCE_log_p_0001卡阈值为1.3之后得到的显著区域。
也就是说 我们在正式使用的时候，三个都可以根据自己的情况来使用。
不知这样理解是否正确 谢谢老师~
FWE和FDR确实是对应于FWE和FDR校正后的p值，你这里的PT是什么意思？
TFCE_log_p_0001应该是没有经过多重比较校正的原始p值。
多重比较校正只分为FWE/FDR两种，TFCE只是其中一种方法（其实TFCE只是数据转换方法），所以要么是TFCE+FWE，要么是TFCE+FDR。如果只说TFCE corrected其实是没有说清楚的。
再次感谢老师的耐心回复！
我这里的PT是指permutation test置换检验。
FWE和FDR是参数检验的多重比较矫正方法，PT是非参数检验的多重比较矫正方法。
我刚刚在官网看到，cat12下的工具包做TFCE只提供了TFCE+FWE和TFCE+FDR的结果，并没有提供TFCE+PT的结果（之前以后他进行了5000次置换会直接给出这个结果），所以产生了误解。
现在明白了 再次感谢Alex老师~
我觉得你在理解上可能还是有偏差。FWE/FDR并不是特异于参数检验的多重比较校正方法。事实上，FWE/FDR也不是具体的校正方法，比如FWE（或FWER）<0.05，表示所有检验的结果的假阳性率都小于5%，至于说具体方法上如何保证这一点，就有不同的实现路径。比如，常用的方法有SPM里的基于Gaussian Random Field的校正方法，这个校正方法的大概原理就是估计出独立检验的次数，从而避免校正过于苛刻。permutation test是另一种比较常用的多重比较校正方法（同时也是非参数检验），思路是构造基于随机数据得到的零分布。TFCE并不是一种多重比较校正方法，只是数据转换方法，不过数据经过TFCE转换后，再进行多重比较校正，校正结果就会更宽松。这个问题涉及的细节比较多，我可能这里还是没有说清楚，可能需要再去了解一下每个概念的含义。我自己理解上也可能有误，仅供参考。
谢谢老师的耐心回复~
所以您认为，在cat12下的TFCE工具包进行TFCE时，我将置换次数设置为5000以后（您的PDF写的是可以不更改参数，默认参数即为5000次置换）得到的结果，是我们传统意义上所进行的置换检验得到的结果吗？
因为以我的数据结果为例：其本身在SPM中是可以经过FWE和FDR矫正的，但是当我使用TFCE toolbox进行TFCE转换后（参数为默认设置的5000次置换），是完全无法过FWE或FDR矫正的（TFCE转换后应该更宽松才对）。所以我的疑问在于：出现这种情况是否是因为这个工具包他默认参数设置是已经在TFCE转换后的基础上进行了PT（置换次数5000次），再进行FWE就相当于进行了两次多重比较矫正，所以过不了？
所以基于此，如果他默认已经进行了置换检验，那么我们是否就可以直接去TFCE_log_p_0001的阈值？或者另一种方案是，参数设置的时候将置换次数设置为0，再在得到的TFCE_log_pFWE_0001图像上卡阈值呢？
再次衷心感谢老师！
(1) TFCE_log_pFWE_0001就是TFCE+PT后FWE校正后的p值，即是一般文章里最终报告的结果；
(2) 能通过SPM里的FWE/FDR校正（不清楚你用的是SPM里的voxel-level还是cluster-level校正）并不一定能通过TFCE+PT的校正，宽松是相对于不做TFCE的PT而言的。如果你的数据结果是团块比较小的，TFCE并不起作用；
(3) 并没有做两次校正，TFCE_log_p_0001是完全没有校正的结果。
补充说明：
之前是看了Reproducibility of R-fMRI Metrics on the Impact of Different Strategies for Multiple Comparison Correction and Sample Sizes这篇文献，其结论是：PT with TFCE, a strict multiple comparison correction strategy, reached the best balance between FWER and test–retest reliability/replicability. 因此想使用这个方法。按照我的理解，他应该没有在TFCE做完之后再进行FWE或者FDR矫正的，所以想找到TFCE+PT的结果，不过似乎Cat12下的TFCE工具包无法实现。
您好，我有一个问题，按照您的笔记，TFCE是FWE校正的一种方法，那TBSS 分析得到的tbss_tfce_corrp_tstat1 是已经做了FWE 校正的吗？
*_tfce_corrp_tstat1是FWE校正后的p值（实际上是1-p值）。准确地说，TFCE不是FWE校正本身，FWE校正是通过permutation test实现的。
老师，您好：
FSL中的TFCE方法中默认的是FWE校正，但是数据过不了校验，我想用FDR校正，请问有什么命令可以实现这一目的？
你如果想获得FDR校正的结果，可以对未校正的p值图像使用fdr命令（https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FDR）。
您好，请问一下是否是在运行 randomize命令的时候 加上 –uncorrp 会生成*tfce_p_tstat1文件，然后用
fdr -i *tfce_p_tstat1 –oneminusp -m mask -q 0.05 –othresh=thresh_tfce_p_tstat1
这个命令得到FDR校正的结果？如果是的话，我按照上述步骤算出来没有差异的区域T^T，不知道哪一步出错了。
你这个步骤没错的，跟FSL官方wiki上的步骤是一样的（https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FDR）。可能只是FDR校正没结果而已。我也遇到过这种情况，FWE校正有结果，FDR确没有结果。
您好，请问cat12的TFCE算完后如何提取脑区了，可以用xjview吗？还是有其他的什么工具。
可以用xjview的或者在SPM12里也可以直接保存显著脑区。
非常感谢您的解答，想再确认一下，TFCE包——result——type of statistics选择TFCE(non-parameter)——FWE 0.05就是TFCE的FWE校正结果吧？结果中团块大小4个体素，p(FWE-corr)=0.049的结果可靠吗？再次感谢
（1）是的。（2）如果团块大小只有4个体素，从统计上说，是合理的，因为这种方法对团块大小没有假设。但是也要考虑其他方面的合理性，比如这个团块位于脑脊液或者脑外可能就不太合理。