原标题：因为一个程序 bug，可能有数万份的 fMRI 论文作废？ [焦点]
作为一名现代颅相学 (fMRI) 从业人员，尝试用通俗的语言解释一下这件事：
1.这篇论文到底讲了什么?
在科学研究中，一个效应是否存在，通常会设定一个统计学标准，达到这个标准就认为结果显著(阳性结果)。对于 fMRI 数据，有两种常用的标准，一种我们称之为 A(基于 voxel 激活强度)，另一种我们称之为 B(基于 cluster 大小)。对于 B，又有两种主要的参数设置方法，一种是 X(用 voxel 水平 p.01 界定 cluster)，一种是 Y(用 voxel 水平 p.001 界定 cluster)。这篇文章主要质疑的是 B+X(基于 cluster 大小的阈限，用 voxel 水平 p.01 界定 cluster)。作者找到了一批理论上讲不应该得到显著结果的数据(静息态 fMRI+ 随机生成实验组)，使用几种常用的数据分析软件作分析，发现如果采用 B+X 的思路分析，虚报结果的概率很高，可以达到 70%(基线水平应该是 5%)。如果使用 B+Y，也会有偏差，但没那么大。
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2.是因为程序的 bug 吗?
不是。这是一个统计学问题，不是程序问题。所谓的「程序 bug」，是论文中提到某个数据分析软件(AFNI)的某个函数(3dClusterSim)存在 bug。这个软件确实用得不少，但也只是市面上多款软件中的一个而已。上面说的假阳性的问题，对于其它软件也同样存在，背后的原因是，方法 B 有一些前提假设，但是真实数据可能并不满足这些假设，导致偏差。在 B+X 的情况下，这种误差尤其明显。
3.40000 篇论文都受到影响吗?
不是。论文作者之一 Thomas Nichols 最近写了一篇博客，表示很后悔抛出 40000 这个数字：Entries for Wednesday 06 July 2016, Neuroimaging Statistics Tips Tools. 40000 其实是 PubMed 上搜到的所有 fMRI 相关论文的数量，其中大概 15000 篇使用的是方法 B，而使用 B+X 的大概是 3500 篇。这篇论文提到的问题，主要影响这 3500 篇。
4.3500 篇论文里有 70% 都不靠谱吗?
不是。这是对于推论统计的一个常见误解：假阳性概率 70%，并不意味着得到的阳性结果有 70% 都是假的。70% 是一个条件概率，意思是当真实效应不存在时，得到显著结果的概率：P(结果显著|真实效应不存在)。一篇论文的显著结果是否是假的，这是另一个条件概率：P(真实效应不存在|结果显著)。二者之间不能划等号。对于真实的研究情境，我们不知道真实效应是否存在的先验概率，只能做合理的猜测;如果一项研究有大量先期结果的支持，做出来的效应量很强，那么即使用了 B+X，也可能是可靠的。
总结一下就是，这篇论文确实指出了 fMRI 数据分析中的一个重要问题，但是因为作者和杂志一些不当的表述方式，被希望抓人吸引眼球的媒体利用，将其影响力放大了若干量级，制造出了一个耸人听闻的大新闻。
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