<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<HTML><HEAD>
<META http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=iso-8859-1">
<META content="MSHTML 6.00.2900.2769" name=GENERATOR>
<STYLE></STYLE>
</HEAD>
<BODY bgColor=#ffffff>
<DIV>Hi Marco,</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV> </DIV>
<BLOCKQUOTE 
style="PADDING-RIGHT: 0px; PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #000000 2px solid; MARGIN-RIGHT: 0px">
  <BLOCKQUOTE dir=ltr style="MARGIN-RIGHT: 0px">
    <DIV style="BACKGROUND: #e4e4e4; FONT: 10pt arial; font-color: black"><SPAN 
    class=q><FONT face=Verdana size=3></FONT></SPAN> </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> </DIV>
    <DIV> </DIV>
    <DIV> </DIV></BLOCKQUOTE>
  <DIV>The question of significance can only answered on the basis of 
  probability calculations. My own experience is irrelevant in this 
  respect.</DIV>
  <DIV> </DIV>
  <DIV>With respect to the artifacts, you must be aware of the fact that the 
  power of  statistical tests is adversely affected by eye-blinks and all 
  other non-neuronal factors in the signal.</DIV>
  <DIV> </DIV>
  <DIV> </DIV>
  <DIV> </DIV>
  <DIV> </DIV>
  <DIV>greetings,</DIV>
  <DIV> </DIV>
  <DIV>Eric</DIV>
  <DIV> </DIV></BLOCKQUOTE></BODY></HTML>