利用一般线性模型进行组间激活差异分析，一般分为两个阶段。在第一个分析阶段，独立估计每个受试者的统计参数（第一级），采用的方法如“单被试激活分析”该文所述。第二级分析基于每个受试者的第一级估计的统计学参数来评估组内或组之间的效果的一致性。由于第二级的汇总数据反映了受试者的估计参数的可变性，因此获得的显著性结果可以推广到将受试者作为随机样本抽取的群体。
一个典型两级GLM分析如下图所示，方法步骤如下：
1.一般线性模型（GLM）来分别为每个受试者k估计参数（值）。
2.获得的不同受试者的值在因变量，并且可以使用一般线性模型再次分析。
3.根据实际情况，构造统计假设，比较组间或者组内差异。
图1 典型两级GLM分析示意图[1]
参考文献
[1] http://www.brainvoyager.com/bvqx/doc/UsersGuide/BrainVoyagerQXUsersGuide.html.
