Regularized Hypothesis Testing in Random Fields with Applications to Neuroimaging / Pruebas de Hipótesis Regularizadas en Campos Aleatorios con Aplicaciones a Neuroimágenes

Abstract The task of determining for which elements of a random field (e.g., pixels in an image) a certain null hypothesis may be rejected is a relevant problem in several scientific areas. In the current contribution, we introduce a new method for performing this task, the regularized hypothesis testing (RHT) method, focusing on its use in neuroimaging research. RHT is based on the formulation of the hypothesis testing task as a Bayesian estimation problem, with the previous application of a Markovian random field. The latter allows for the incorporation of local spatial information and considers different noise models, including spatially correlated noise. In tests on synthetic data showing regular activation levels on uncorrelated noise fields, RHT furnished a true positive rate (TPR) of 0.97, overcoming the state-of-the-art morphology-based hypothesis testing (MBHT) method and the traditional family-wise error rate (FWER) method, which afforded 0.93 and 0.58, respectively. For fields with highly correlated noise, the TPR provided by RHT was 0.65, and by MBHT and FWER was 0.35 and 0.29, respectively. For tests utilizing real functional magnetic resonance imaging (fMRI) data, RHT managed to locate the activation regions when 60% of the original signal were removed, while MBHT located only one region and FWER located none.

Resumen En varias áreas científicas aparece el problema de determinar los elementos de un campo aleatorio (por ejemplo, píxeles en una imagen) en los que se puede rechazar una cierta hipótesis nula. En este artículo presentamos un nuevo método para realizar esta tarea, centrado en aplicaciones para investigación de neuroimagen. Nuestra propuesta se basa en la formulación de pruebas de hipótesis como un problema de estimación Bayesiana, usando como a priori un campo aleatorio Markoviano, que permite incorporar información espacial local y considera diferentes modelos de ruido, incluido el ruido correlacionado espacialmente. Para pruebas en datos sintéticos con niveles de activación regulares sobre campos de ruido no correlacionado, nuestro método obtiene una tasa de verdaderos positivos (TPR) de 0.97, superando al método del estado del arte MBHT y al método de control FWER que obtienen 0.93 y 0.58 respectivamente; para campos con ruido altamente correlacionado, nuestro método obtiene un TPR de 0.65, mientras que MBHT y FWER obtienen 0.35 y 0.29 respectivamente. Para pruebas con datos reales de fMRI, nuestro método localiza las regiones de activación cuando removemos 60% de la señal original, mientras que MBHT no localiza región alguna y FWER localiza una de las dos regiones.

The Mind's Theorist / La Mente como Constructora de Teorías / O Teórico da Mente

Abstract The highest-order function of the mind is as a theorist. The memory system accumulates information about the outside world. The mind's theorist must sort through the information to formulate a theory about that world. The basic component of the system for theory building is a process called trolling. When the conscious mind is not being bombarded by external stimuli, or during certain stages of sleep, the mind's theorist trolls through memory searching for traces that contain similar information. If several traces are identified, analysis may yield information that was not evident when each was examined individually; reification of this sort can add new information to memory. The trolling process, and its ability to form new memory traces in the absence of external stimulation, is key to understanding many psychological phenomena.

Resumen La función superior de la mente es la de la construcción teórica. El sistema de memoria acumula información acerca del mundo externo y la mente constructora de teorías debe revisar dicha información para formular una teoría sobre el mundo. El componente básico del sistema de construcción teórica es un proceso llamado "trolling", que implica una búsqueda cuidadosa y sistemática. Cuando la mente consciente no está siendo bombardeada por estímulos externos o durante ciertas etapas del sueño, la mente teórica escudriña en la memoria buscando trazas que contengan información similar. Cuando se identifican varias trazas, es posible que el análisis arroje información que no era evidente al examinar cada traza de manera individual. Así, este tipo de reificación puede aportarle nueva información a la memoria. Dada su capacidad de formar nuevas trazas de memoria en ausencia de estímulos externos, el proceso de "trolling" es clave para la comprensión de muchos fenómenos psicológicos.

Resumo A maior função superior do cérebro é a de ser um teórico. O sistema da memória acumula informação sobre o mundo de fora. O teórico da mente deve investigar toda a informação para formular uma teoria sobre esse mundo. O componente básico do sistema para elaborar teorias é um processo chamado "trolling" (pesca de corrico). Quando a mente consciente não está sendo bombardeada por estímulos externos, ou durante certas etapas do sono, o teórico da mente "pesca" pelas memórias, procurando traços que contenham informações parecidas. Se vários traços são identificados, pode-se ter como resultado informação que não era evidente quando cada um foi analisado individualmente; reificação desse tipo pode adicionar nova informação à memória. O processo de "pescar" e sua habilidade para formar novos traços de memória na ausência de estímulos externos é fundamental para entender muitos fenômenos psicológicos.

Evaluación de una hipótesis general en investigación empírica utilizando el índice Dm / Testing a general hypothesis in empirical research using Dm-index

El índice Dm tiene aplicaciones en psicometría, específicamente como una medida de validez de constructo de los ítems. En el presente trabajo se expone una aplicación alternativa del índice Dm para la comprobación de hipótesis generales en investigación empírica cuando esta involucra un constructo general y no es posible obtener una puntuación total para realizar dicho contraste. Para ello, es considerada la información de la comprobación de cada hipótesis específica, y sistematizada en Dm. Se ofrecen ejemplos para el caso de correlaciones y comparación de grupos. Entonces, la aplicación de Dm en el contexto de la comprobación de hipótesis generales es promisoria.

The Dm-index have many applications in psychometrics, specifically as a item´s construct validity measure. In this paper, we expose an alternative application of index-Dm to testing general hypothesis in empirical research when it includes a general construct, and isn´t possible to have a global score to make this testing. For this purpose, is considered the information of every specific hypothesis testing, and systematize it on Dm. This work offers examples for the correlation and group comparison procedures, obtaining sounds results. Then, the application of Dm in context of general hypothesis testing is promissory

Uso inadecuado de la prueba de Ji al cuadrado y la omisión del control del sesgo de confusión / Improper use of the chi-square test and the omission of the confounding bias control

se presentan algunos elementos básicos sobre el uso y abuso de las pruebas de Ji al cuadrado de independencia y de homogeneidad en los informes finales de tesis de grado; así como la importancia del control del sesgo de confusión, la necesidad de tenerlo en cuenta en las investigaciones analíticas y algunos métodos para lograrlo.

Some basic elements on the use and misuse of independence and homogeneity chi-square tests in the final reports of theses are shown, as well as the importance of the confounding bias control, the need to take this into account in the analytic research and some methods to achieve it.

Prueba de hipótesis frente a intervalos de confianza / Hypothesis testing versus confidence intervals

Los valores p, generalmente, 0,05 ó 0,01, que en la prueba de hipótesis estadística se usan para diferenciar resultados estadísticamente significativos de los no significativos, se considera de poco valor informativoy práctico cuando el investigador biomédico y epidemiólogo están interesados en conocer la magnitud de un resultado de un estudio. Este artículo muestra la ventaja de los intervalos al comparar la prueba de hipótesis con la estimación de intervalos de confianza para inferir la diferencia entre dos proporciones muestrales.

The p values, generally 0.05 or 0.01, that in the statistical hypothesis test are used to distinguish the significant and non-significant statistical results, it is considered of few information and few practical value, when the biomedical researcher and epidemiologist are interesting in knowing the magnitude of a result of study. This communication shows the advantage of the intervals to compare the hypothesis test with the interview confidence for inferring the difference between two sample proportions.

Interpretando correctamente en salud pública estimaciones puntuales, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis / Accurate interpretation of point estimates, confidence intervals, and hypothesis tests in public health

El presente ensayo trata de aclarar algunos conceptos utilizados habitualmente en el campo de investigación de la salud pública, que en numerosas situaciones son interpretados de manera incorrecta. Entre ellos encontramos la estimación puntual, los intervalos de confianza, y los contrastes de hipótesis. Estableciendo un paralelismo entre estos tres conceptos, podemos observar cuáles son sus diferencias más importantes a la hora de ser interpretados, tanto desde el punto de vista del enfoque clásico como desde la óptica bayesiana.

This essay reviews some statistical concepts frequently used in public health research that are commonly misinterpreted. These include point estimates, confidence intervals, and hypothesis tests. By comparing them using the classical and the Bayesian perspectives, their interpretation becomes clearer.