<div>Dear FieldTrip Masters,</div>
<div> </div>
<div>thank you again for your clear and rapid answers. Another question about clusterrandanalysis. As I told you, I'm performing a cluster randomization test for a within-subject experiment, using a two-sided t-test as pair statistics. The tutorial says that clustering is performed separately for thresholded positive and negative t-statistics, and that the critical value for the cluster level statistics is also two-sided. I understood that the positive(negative) critical value corresponds to the 95% portion of the randomization distribution of the maximum(minimum) of the positive(negative) clusters statistics. Then, why do I obtain two identical (in absolute value) critical values? What am I missing?
</div>
<div> </div>
<div>thank you,</div>
<div> </div>
<div>Marco<br><br> </div>
<div><span class="gmail_quote">On 11/9/05, <b class="gmail_sendername">Robert Oostenveld</b> <<a onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)" href="mailto:r.oostenveld@fcdonders.ru.nl" target="_blank">r.oostenveld@fcdonders.ru.nl
</a>> wrote:</span> 
<blockquote class="gmail_quote" style="PADDING-LEFT: 1ex; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; BORDER-LEFT: #ccc 1px solid">Hi Marco,<br><br>On 8-nov-2005, at 12:25, Marco Buiatti wrote:<br>> Do you think it would be correct to slide a relatively large (width 
<br>> of 200ms? 400ms? to be chosen a priori of course) window through<br>> the epochs and compute cluster randomization analysis for each<br>> latency to explore dubious significant t-test clusters?<br><br>You can use such an approach, but then you have to consider each 
<br>position of the window that you are sliding as a seperate statistical<br>comparison of the data in the experimental conditions. The multiple<br>comparison problem over channels and timepoints within the window is<br>then automatically taken care of by clusterrandanalysis, but the 
<br>multiple comparisons that arise due to the multiple locations of the<br>window in which you are "interrogating" your data are not treated by<br>clusterrandanalysis. That means that, for this approach to be<br>
statistically completely sound, you should do a Bonferoni correction<br>on the alpha threshold, dividing it by the number of window positions.<br><br>Probably you will loose a lot of your statistical power especially if<br>
you slide the window in small steps, so I doubt whether it is<br>usefull. Given that you have expressed your doubts about potential<br>artifacts in some of your subjects and the influence of the artifacts<br>on the outcome of the statistical test, I would guess that putting 
<br>more effort into making the data itself cleaner is probably more<br>worthwile.<br><br>best regards,<br>Robert<br><br><br>=======================================================<br>Robert Oostenveld, PhD<br>F.C. Donders Centre for Cognitive Neuroimaging 
<br>Radboud University Nijmegen<br>phone: +31-24-3619695<br><a onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)" href="http://www.ru.nl/fcdonders/" target="_blank">http://www.ru.nl/fcdonders/</a><br></blockquote></div>
<br><br clear="all"><br>-- <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 onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)" href="mailto:marco.buiatti@gmail.com" target="_blank">
marco.buiatti@gmail.com</a>    Web: <a onclick="return top.js.OpenExtLink(window,event,this)" href="http://www.unicog.org/" target="_blank">www.unicog.org</a><br>***************************************************************