Кратко и по делу — план интеграции данных, конкретные анализы и ограничения по причинности.
1) Подготовка и унификация данных
- Создайте единый субъект‑уровневый датасет: индивиды × время (если лонгитюдно) с признаками из нейровизуализации, поведенческих тестов и самооценок.
- Преобразования: парцелляция/ROI для КТ/МРТ, извлечение признаков (объём, толщина коры, FA, BOLD‑активация/контраст, функциональные сети), агрегирование по ROI, затем стандартизация (z‑score) в пределах меры.
- Обработка пропусков: multiple imputation при MAR или LMMs, явно учитывать несопоставимость выборок.
- Контрольные ковариаты: возраст, пол, образование, общий интеллект, предыдущий музыкальный опыт, сканер/параметры съёмки.
2) Первичный описательный анализ
- Корреляции между модальностями (Spearman/Pearson) и визуализация (heatmap, scatter).
- Сравнение групп (регулярные музыканты vs нерегулярные) и/или изменений во времени (paired tests).
- Проверка распределений, выбросов, мультиколлинеарности.
3) Мультивариантная интеграция (ассоциативная)
- Canonical Correlation Analysis (CCA) / Partial Least Squares (PLS) — найти общие паттерны между набором нейро‑признаков и набором поведенческих/самооценочных показателей.
- Joint/Linked ICA или multimodal fusion (e.g., Linked ICA, HYDRA) — если хотите находить общие источники вариабельности.
- Multi‑block methods (mixOmics DIABLO, MOFA) — для обнаружения блок‑специфичных и общих латентных факторов.
- Representational Similarity Analysis (RSA) — сравнить структуры расстояний между модальностями.
4) Предсказательная аналитика / машинное обучение
- Регрессия/классификация с кросс‑валидацией (nested CV): ElasticNet, RandomForest, XGBoost, Kernel methods. Цель — прогнозировать улучшение исполнительской памяти.
- Feature importance, SHAP, permutation tests для интерпретации.
- Коннектом‑бейсд прогноз (CPM) для функциональной сети → поведение.
5) Модели для лонгитюдных данных
- Линейные смешанные эффекты (LME) для учета повторных измерений:
$Y_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{\mathrm{Practice}}_{it}+{\beta }_2{\mathrm{Time}}_t+u_i+{\epsilon }_{it}$,
где $u_i$ — случайный перехват субъекта.
- Модели роста (growth curve) для индивидуальных трендов.
6) Медиаторы и механизмы
- Медиционный анализ: тестируйте, опосредуют ли изменения в мозге (M) эффект практики (X) на память (Y). Стандартная схема:
$X\to M\to Y$, общий эффект $c$, прямой $c^{\prime }$, опосредованный $ab$ (проверять значимость с бутстрэпом).
- SEM (structural equation modeling) для сложных путей/латентных переменных.
7) Квазикаузальные подходы при нерандомизированных данных
- Пропенсити‑скор (matching/weighting): оцените вероятность быть в «регулярной практике» $e(X)$ и используйте matching или веса
$w_i=\frac{Z_i}{e(X_i)}+\frac{1-Z_i}{1-e(X_i)}$.
- Инструментальные переменные (IV) — только если есть валидный инструмент, независимый от исхода и влияющий на практику.
- Разностные методы (difference‑in‑differences) при наличии до/после и сравнимой контрольной группы.
- Натуральные эксперименты, регрессионный дисконтиньюити — при подходящих условиях.
8) Валидация и множественная проверка
- Жёсткая CV и внешняя валидация (при возможности).
- Коррекция множественной проверки: FDR, family‑wise (permutation), cluster‑wise correction для воксельных тестов.
- Отчет эффектов и доверительных интервалов вместо только p‑value.
9) Ограничения по причинности — какие осторожные выводы можно делать
- Если рандомизация отсутствует: можно говорить о «сильных ассоциациях» и о том, что данные совместимы с гипотезой о причинности, но нельзя утверждать её с полной уверенностью из‑за возможных невзятых в учёт конфoundеров, обратной причинности и селекции.
- Сильные аргументы в пользу причинности возможны при:
- квази‑экспериментах (propensity matching + разностные подходы),
- последовательных изменениях в мозге, предшествующих изменениям в поведении (темпоральный порядок),
- устойчивых эффектов в независимой валидации и при учёте основных ковариатов.
- Всегда делайте sensitivity analysis (E‑value, проверка устойчивости при неконтролируемом конфаундинге).
10) Практический рабочий пайплайн (шаги)
- 1) QC и извлечение признаков из нейровизуализации.
- 2) Создание финального датасета с ковариатами, стандартизация.
- 3) Описательные и парные анализы.
- 4) Мультивариантный анализ (CCA/PLS/MOFA) для поиска согласованных паттернов.
- 5) Лонгитюдные LME и медиированные SEM для теста механизмов.
- 6) Квази‑каузальные методы (PSM, DiD, IV) при необходимости.
- 7) Валидация, корректировки множественных сравнений, отчёт эффектов и ограничений.
11) Практические советы
- Пре‑регистрация гипотез и аналитического плана.
- Отчёт по мощности и размеру эффекта.
- Используйте бутстрэп и permutation для мелких выборок.
- Документируйте обработку нейроданных (BIDS, preprocessing pipelines).
Коротко: объединяйте модальности через извлечение репрезентативных признаков и многоблочные методы (CCA/PLS/MOFA/DIABLO), тестируйте ассоциации и механизмы через LME и медианацию, а причинные утверждения делайте только при рандомизации или использовании квазикаузальных методов с тщательным контролем конфаундинга и проверкой устойчивости.