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Below is an excerpt from SPM-ML

(https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=SPM;72ea5d13.1109)

There is an option for the newest SPM8 releases (>=4010), which enables non-stationarity
correction on the cluster level. Please set in spm_defaults.m:
defaults.stats.rft.nonstat = 1;

However, this option will result in a much longer calculation if you print the results table.
This is maybe also the reason that this option is not set as default.

SPM-MLに勉強になる話題が流れていたので、共有します。

出典はこちら。
https://www.jiscmail.ac.uk/cgi-bin/webadmin?A2=SPM;a65dd354.1307

コントロールAと疾患B、疾患Cという3群がある時、Design Matrixに全部を入れてしまった方がいいのか、
もしくは、コントロールと疾患A、コントロールと疾患Bというように、別々にDesign Matrixを作った方がいいのかという質問です。

これに対し、Cyril Pernetが非常にわかりやすいたとえを使って説明をしています。
ただ、少しだけtypoがあったのでそこを補足して説明します。

以下はMatlabを実際に動かしてみながらやってみるといいでしょう。

非常にわかりやすくするために、各群3人だとします。
そして、あるボクセルのデータが以下のようになっているとします。

>> A=[9; 10; 11];
>> B=[19; 20; 21];
>> C=[29; 30; 31];

3群を全部ひとつのモデルに入れることにしましょう。
この時、GLMで考えると、Yはデータ行列になりますので、以下のようになります。

>> Y=[A; B; C]

Y =
9
10
11
19
20
21
29
30
31

この時、Design Matrixは次のようにあらわされます。（今はわかりやすく共変量はすべて1としています。）

>> X=[kron(eye(3), ones(3,1)) ones(9,1)]

X =
1 0 0 1
1 0 0 1
1 0 0 1
0 1 0 1
0 1 0 1
0 1 0 1
0 0 1 1
0 0 1 1
0 0 1 1

GLMでは、Y=XB+Eであらわされます。
そして、Bを求めたい時は、Matlabで以下のコマンドを叩くことで簡単に求まります。
ただ、今、上でBという変数を使ってしまっているので、わかりやすくBETAとします。

>> BETA=pinv(X)*Y

そうすると、Bは以下のように表示されます。

BETA =
-5.0000
5.0000
15.0000
15.0000

今、BETAは上からAの平均値、Bの平均値、Cの平均値、そして定数となります。

なので、AとBの差の絶対値は10となりますし、AとCの差の絶対値は20となります。

それでは、次にAとBの2群をモデルしてみましょう。

今の場合、Yは以下のようになります。

>> Y=[A;B]

Y =
9
10
11
19
20
21

このときのDesign Matrixは以下のようになります。

>> X = [kron(eye(2), ones(3,1)) ones(6,1)]

X =
1 0 1
1 0 1
1 0 1
0 1 1
0 1 1
0 1 1

同じようにBETAを求めましょう。

>> BETA=pinv(X)*Y

BETA =
-0.0000
10.0000
10.0000

今の場合、BETAは上からAの平均値、Bの平均値、定数となります。

Aの平均値とBの平均値の差の絶対値は10となります。上のモデルと同じです。

では、AとCの場合はどうでしょうか。

>> Y=[A;C]

Y =
9
10
11
29
30
31

Xは同じものが使えますので、BETAを求めます。

>> BETA=pinv(X)*Y

BETA =
-3.3333
16.6667
13.3333

今の場合、BETAは上からAの平均値、Cの平均値、定数となりますので、
Aの平均値とCの平均値の差の絶対値は（約ではありますが）20となります。

つまり、このような場合、Design Matrixを複数作るよりも、1つのDesign matrixを作ってしまった方がエレガントだということになります。

今までいつも迷っていたことだったので、すっきりしました。

先日、包括脳MRIチュートリアルで、「VBMの観点からのSPMの理解」なる話をさせていただきました。
VBMに限らず、SPMで用いられる一般線形モデル（GLM）の基本をまとめてみました。
SPMユーザには多少はお役に立てる内容かと思いますので、講義の配布資料を公開させていただきます。

VBMの観点からのSPMの理解の配布資料をダウンロード