我读到了以下这句话：

与样本数量相比，功能性MRI数据是高维度的（通常是1000个样本的50000个体素）。在这种情况下，机器学习算法的表现可能不佳。然而，一个简单的统计测试可以帮助减少体素的数量。

学生t检验（scipy.stats.ttest_ind）执行一个简单的统计测试，用于判断两个分布是否在统计上有显著差异。它可以用来比较两种不同条件下的体素时间序列（在我们的例子中是展示房屋或人脸时的体素时间序列）。如果在两种条件下的时间序列分布相似，那么该体素在区分条件方面就不太重要。

这个测试返回的p值表示两个时间序列来自同一分布的概率。p值越低，体素的区分能力就越强。

来源：http://nilearn.github.io/building_blocks/manipulating_mr_images.html

这种t检验是否也可以应用于4个类别（条件）？如果可以，如何应用？

是否有可用的Matlab实现？

回答：

你需要对每个体素执行方差分析（ANOVA）测试。

从上述链接的维基百科页面中：

在其最简单的形式中，ANOVA提供了一个统计测试，用于判断几个组的平均值是否相等，因此它将t检验推广到了两个以上组的情况

问题要求你识别出那些状态随条件显著变化的体素，这正是ANOVA能够为你做到的。

这可以在MATLAB中使用anova1来实现，(文档)。