<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
      http-equiv="Content-Type">
    <title></title>
  </head>
  <body bgcolor="#ffffff" text="#000000">
    <font face="Calibri">Hi Shogo,<br>
      <br>
      After computing your cluster-level statistics you indeed take the
      largest one, and this will be compared to the permutation
      distribution. However, this distribution is constructed by doing
      the following e.g. 500 times:<br>
      1) randomly swapping the units of observation (UO) between
      conditions (in case of a between UO design)<br>
      2) computing your cluster-level-statistic for this random
      combination of UOs<br>
      3) taking the largest of these (largest of <i>all clusters</i> in
      this random permutation, not a <i>'selected' cluster</i>)<br>
      This will result in 500 'largest cluster-level-statistics'. If
      your original statistic is bigger/smaller than a certain
      percentage, say 95% when testing single-sided to an alpha of 0.05,
      then you reject the null-hypothesis of interchangeability of your
      conditions. Whether it should be bigger or smaller depends on your
      direction of testing.<br>
      <br>
    </font>Hope this helps,<br>
    <br>
    Best,<br>
    Roemer<br>
    <br>
    <br>
    On 9-1-2011 3:03, 平野 昭吾 wrote:
    <blockquote
cite="mid:CAD5AB44-1CB2-4046-8931-2EE66E5D569D@npsych.med.kyushu-u.ac.jp"
      type="cite">Dear Dr Eric Maris and members of Fieldtrip mailing
      list <br>
      <br>
      At first, I'm sorry for my poor English. <br>
      I'm a post-doc research fellow of Department of Neuropsychiatry,
      Kyushu University, Fukuoka, Japan. <br>
      I'm studying about auditory abnormalities in mental disorders, for
      example, schizophrenia, bipolar disorder, using MEG. <br>
      I'm very impressed and interested in Dr Eric Maris and Dr Robert
      Oostenveld paper, "Nonparametrical statistical testing of EEG and
      MEG data, on Journal of Neuroscience Methods, 2007". <br>
      I'd like to apply their stastical methods to our data, but there
      are some points that I can't understand in their paper. <br>
      Those are about cluster-based statistics. <br>
      In the right column in page 180 in their paper, they wrote 5 steps
      of statistics methods. At 5th step, they take the largest of the
      cluster-level statistics, then how do they test this largest of
      the cluster-level statistics? <br>
      I thought that, after 5th step, I should make the permutation
      distribution of cluster-level statistics of selected cluster, and
      I should test the given cluster-level statistics with this
      permutation distribution. Is this right? <br>
      Any answer will help me. <br>
      <br>
      Best regards, <br>
      <br>
      Shogo Hirano, M.D., Ph.D. <br>
      <pre wrap=""><fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
_______________________________________________
fieldtrip mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip">http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip</a></pre>
    </blockquote>
    <br>
    <div class="moz-signature">-- <br>
      <font size="3"><font color="darkblue"><font face="calibri">Roemer
            van der Meij M.Sc.<br>
            PhD student<br>
            Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour<br>
            Centre for Cognition<br>
            P.O. Box 9104<br>
            6500 HE Nijmegen<br>
            The Netherlands<br>
            Tel: +31(0)24 3655932<br>
            E-mail: <a class="moz-txt-link-abbreviated"
              href="mailto:r.vandermeij@donders.ru.nl">r.vandermeij@donders.ru.nl</a><br>
          </font></font></font></div>
  </body>
</html>