加利福尼亚州尔湾市 – 2021 年 11 月 15 日– 加州大学尔湾分校神经回路映射中心 (CNCM) 的研究人员与唐纳德布伦信息与计算机科学学院 (ICS) 的教职员工合作，发布了新的统计分析指南在神经科学研究中。
在今天出版的神经元，在新的引物提供的混合效应模型对需要这些模型时如何认识和如何应用它们为更强大的统计推断在神经科学研究和明确的指示改进统计分析的概述。使用本指南将导致神经科学领域更严格的分析、可重复性和更丰富的结论。
“我们的 CNCM 团队联系了统计学系，以更好地了解混合效应模型，以帮助神经科学研究人员改进他们的实验设计。通过我们多学科团队的努力，研究人员可以对实验结果进行更高的有效性和更高的可重复性进行数据分析，”解剖学和神经生物学系教授兼校长研究员、神经中心主任徐翔曼博士说。 UCI 医学院的电路映射。
“这篇论文的动机是我们对基础神经科学中一个常见的统计错误的观察：来自不同动物的神经元经常被天真地汇集，假设这些神经元是独立的观察结果，”该研究所统计系副教授赵霞博士说。 UCI Donald Bren 信息与计算机科学学院。“作为统计学家，我们总是使用与基础研究设计最匹配的统计方法。将我们的方法应用于神经科学研究是对这一研究领域的重要贡献。”
使用最广泛的方法，例如 t 检验，它是一种用于评估两组均值之间差异的推理统计量，以及方差分析 (ANOVA)，它是统计模型及其相关估计程序的集合用于分析手段之间的差异，往往没有考虑数据依赖性，因此可能会被滥用，导致可能导致不准确的科学结论。该入门提供了有关如何正确使用混合效应模型的具体数据示例。它还指向 CNCM 网站上的练习数据集。所有感兴趣的用户都可以通过 UCI 神经回路映射中心网站在线访问代码和实践数据集。
这项工作是由 UCI 医学院与美国国立卫生研究院的 BRAIN 计划共同投资于神经回路测绘中心而实现的。这是医学教授的UCI学校之间的合作的结果香茗徐博士和托德·霍姆斯博士和教授ICS朝霞宇博士和米歇尔Guindani，博士，从统计部。在徐实验室工作的博士后学者Steve Grieco博士和研究生Lujia Chen对这项工作发挥了重要作用。
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