1. fMRI研究領域，作為一個領域，它的問題和結果的有效性不會因為這一篇文章所動搖。

fMRI是一種研究工具，我們使用這項工具來探索一個關于『大腦運行方式』的問題。我們最終關心的是『大腦如何工作』。所以第一個方面的討論就是：以往的fMRI研究告訴我們的『大腦如何工作』的結果，會不會因為fMRI本身工具的部分缺陷，變成胡說八道，空穴來風？

關于『大腦如何工作』的一項好的fMRI研究，不會是拍大腿想點子，就把被試送進機器里面去掃描的。整個神經(jīng)科學的研究，尤其是認知神經(jīng)科學的研究，都是基于已有的研究結果，進行合理的擴展之后，來探索新的知識。fMRI結果所發(fā)現(xiàn)的大腦區(qū)域的激活，也不是隨便就下定論的。要從fMRI的結果來推理大腦X區(qū)域進行A認知功能（比如，大腦枕葉區(qū)域進行視覺加工），本身推理的合理性不僅僅來自于當前實驗所得到的數(shù)據(jù)，還需要綜合之前其他實驗室通過其他實驗手段獨立得到的結果。如果當前的fMRI實驗結果跟其他研究方法，比如行為測試，計算模型預測，電生理的電極記錄等，結果互相呼應，可以合理的整合起來，這樣的fMRI實驗結果才是有效的。于此同時，當前fMRI實驗的虛報結果的可能性，也會因為之前的類似實驗得到相同的結果而相對減小。比如我們可以計算：fMRI結果說明『大腦枕葉進行視覺加工』這個結果可能50%是錯的，但是同時我們有電生理實驗也說明『大腦枕葉進行視覺加工』，其結果可能是錯的的概率是20%，那么這兩個實驗都是錯誤的概率就是10%。

換句話說，fMRI研究本身的虛報率，在當前這個多種研究手段獨立重復實驗的情況下，不會對于他們所揭示的『大腦如何工作』這一科學問題的有效性產(chǎn)生很大的負面影響。fMRI這個研究領域所研究的問題和結果，不僅僅得到本領域內獨立重復實驗的支持，還得到了其他領域獨立重復實驗的支持。所以，fMRI領域研究的問題和結果的有效性不會被這篇文章所動搖。

2. fMRI整個領域的研究結果的有效性，也不見得有文章中所指出的那么大的問題。

我們終于要集中精力來討論這篇文章的內容了。在介紹文章內容以前，我們先用Bennett, Baird, Miller, and George (2009) 這篇著名的死三文魚實驗來做鋪墊。

fMRI掃描人類大腦的活動，所得到的大腦成像大約有100,000個三維體素(Voxels)。實驗分析一般通過對比不同的實驗條件下每個Voxel的血氧濃度（BOLD）信號的差別來判斷這個Voxel是不是參與了當前的認知任務。這里基本的統(tǒng)計思路就是：如果一個Voxel在條件A和條件B下存在統(tǒng)計顯著的BOLD信號差別，那么這個Voxel就被認為是參與了實驗設計的認知任務。

但是推論統(tǒng)計(Inference statistics)存在一定的虛報概率：一個Voxel可能本身并沒有參與實驗設計的認知任務，但是因為一些測量噪音，在分析數(shù)據(jù)的時候，這個Voxel仍然在條件A和條件B下出現(xiàn)了統(tǒng)計顯著的BOLD信號差別，這個Voxel就『無中生有』地被認為參與到了認知加工中。我們稱這種錯誤叫做一類錯誤（TYPE I Error）。

作為實驗研究者，我們當然不想犯這樣的錯誤，所以人們使用了神奇的p<0.05或者p<0.01這樣的閾限來控制我們犯一類錯誤的概率小于5%或者小于1%——雖然我們知道我們無法避免錯誤，但是至少我們能控制犯錯誤的機會盡量小。

但是，統(tǒng)計上仍然存在更多的原因：如果我們同時進行多個統(tǒng)計檢驗，我們需要進行多重檢驗校正。為什么呢？回想到我們的大腦有100,000個Voxel，每一個單獨的Voxel存在5%的可能性虛報，那么這100,000個Voxel如果不進行校正，就會有5000個Voxel，因為隨機誤差的原因，被『無中生有』地認為參與到了某項認知任務中。5000個！要知道我們一般看到的fMRI實驗，一個激活區(qū)域有1000個Voxel已經(jīng)了不起了。為了說明多重檢驗校正非常重要，Baird, Miller, and George (2009) 拉了一條死三文魚放進fMRI掃描儀里面，給這條死三文魚呈現(xiàn)一系列的圖片，這些圖片描述了人類個體在不同社會情境下的情緒。作者就問這條死三文魚：請判斷你所看到的圖片里面的這個人的情緒是什么？掃描以后，然后對這條死三文魚的每一個Voxel進行統(tǒng)計檢驗，并且不進行多重檢驗校正，于是我們得到：