Hi Eric,<br><br>
<div><span class="gmail_quote">On 11/8/05, <b class="gmail_sendername">Eric Maris</b> <<a href="mailto:maris@nici.ru.nl">maris@nici.ru.nl</a>> wrote:</span>
<blockquote class="gmail_quote" style="PADDING-LEFT: 1ex; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; BORDER-LEFT: #ccc 1px solid">
<div>Hi Marco,</div><span class="q">
<div> </div>
<div> </div>
<blockquote dir="ltr" style="MARGIN-RIGHT: 0px">
<div>thank you for your accurate responses. I fully understand from your arguments that temporally zooming on clusters is definitely wrong. Still, I wonder whether and how it is possible to use cluster randomization analysis cases in which it is difficult to formulate a precise hypothesis about when to expect an effect  (for example, in infants), or cases in which an unexpected effect arises from a t-test. Do you think it would be correct to slide a relatively large (width of 200ms? 400ms? to be chosen a priori of course) window through the epochs and compute cluster randomization analysis for each latency to explore dubious significant t-test clusters? 
</div></blockquote>
<div> </div></span>
<div>If you have no hypothesis about where to expect an effect, you should use the complete latency window in which it may occur. Of course, this will reduce the sensitivity (statistical power) of your test (in comparison with the situation in which you do know when the effect can occur). As a rule, prior knowledge increases sensitivity.
</div></blockquote>
<div> </div>
<div>OK</div>
<blockquote class="gmail_quote" style="PADDING-LEFT: 1ex; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; BORDER-LEFT: #ccc 1px solid">
<blockquote style="PADDING-RIGHT: 0px; PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #000000 2px solid; MARGIN-RIGHT: 0px"><span class="q">
<blockquote dir="ltr" style="MARGIN-RIGHT: 0px">
<div>Another related question: I computed a post-hoc non kosher tuning of the window around the most significative cluster in my data, and I saw that it is significative (p<0.05) if the window edges exceed of about 50 ms the cluster edges (since the cluster is about 70 ms long, the whole window is about 170 ms long); but if I take longer windows, the p-value increases quite rapidly (I'm running at least 500 random draws for each window, and checking that the result does not depend on the number of draws). Do you have such instabilities in your data or should I think that the effect relative to my cluster is definitely too weak? Or maybe my data are not clean enough? 
</div></blockquote>
<div> </div></span>
<div>This phenomenon is not an instability, it is what I would expect. Imagine your trials are 10 seconds long and there is an effect in the latency window between 1.3 and 1.35 seconds (i.e., less than 1 percent of trial length). If you ask clusterrandanalysis to compare the conditions over the complete trial length, it may very well miss the effect in the window between 
1.3 and 1.35 seconds, because it has to use a large critical value in order to control for false positives in the time window where there is no effect (i.e., 99 percent of the 10 second trial). </div>
<div> </div></blockquote></blockquote>
<div>I also expected the significativity to decrease while increasing the time window for the same reason, but I was surprised to see the p-value increase so rapidly. I may pose the question more clearly: from your experience, would you say that the effect I described can be considered significative or not? (a few other details: I have 128 electrodes, 8 subjects, and the window I'm choosing is the window where I expect an effect from the literature) A related question is: how much do artifacts influence this kind of test?
</div>
<div> </div>
<div>thank you again,</div>
<div> </div>
<div>Marco</div>
<div> </div></div>-- <br>Marco Buiatti - Post Doc<br><br>**************************************************************<br>Cognitive Neuroimaging Unit  - INSERM U562<br>Service Hospitalier Frederic Joliot, CEA/DRM/DSV<br>
4 Place du general Leclerc, 91401 Orsay cedex, France<br>Telephone: +33 1 69 86 77 65    Fax: +33 1 69 86 78 16<br>E-mail: <a href="mailto:marco.buiatti@gmail.com">marco.buiatti@gmail.com</a>    Web: <a href="http://www.unicog.org">
www.unicog.org</a><br>***************************************************************