回归与方差分析协变量问题请教各位老师

各位老师好,
我有一个关于三组病人单因素三水平方差分析FA的问题,考虑到年龄可能对白质改变起影响,所以就想在做方差分析的时候设年龄为协变量。之前试验性地比较了有无协变量情况的主效应,发现F-map还是不一样的。

首先,我不是很确定这算不算协方差分析。
其次,如果按照协方差的分析,前提需要满足年龄这个协变量与三组病人图像的回归系数,也就是斜率是一致的,才可行协方差分析。
第三,如果要评价三组病人图像跟各自年龄的回归系数,该在SPM里怎么操作?另外,如果三者的回归系数不一致,也就是说三条回归方程线有交叉,那我应该怎么处理年龄这个因素呢?
最后,如果在anova当中加了年龄做协变量,那么在随后的组间比较(事后分析)的时候,我还需要在T检验的时候加每两组的年龄作为他们的协变量吗?

不知道表述的清不清楚,问题有点繁琐,先谢谢各位老师啦~

 对每组来说,可以做每个voxel中的值和年龄相关,在spm里,可以用multiple regression。 或者用REST的correlation analysis。
 两者都是差不多的输入:一组数据,一个txt协变量(年龄成一列排列)。

 这样,三组就得到三个相关脑。

 至于怎么对三个相关脑进行比较,来证明三者回归系数没有不一致,这个我还没想到。
 我也看到一些文章,直接把年龄作为协变量,没有管是否回归系数不一致。

 在事后分析的时候,我认为还是要加的。

谢谢张老师的回复,关于这个问题,我还有一个想法,也是看了一篇文章之后的猜想。
就是是否可以先在个体水平对于每个被试做年龄的回归分析,得到一系列回归掉了年龄影响的“相对clear”的图像,然后再做组分析。张老师,这个做法可行吗?
这样个体的分析在任务态的时候比较常规,做静息的时候倒是没看到,我也不知怎么操作,还想请张老师指点下。
十分感谢!