Thank you greatly for the response!<div><br></div><div><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div lang="EN-US" link="blue" vlink="purple">
<div><p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Verdana","sans-serif";color:#1f497d">Keep in mind that in the “Bullmore-style” cluster-mass statistic<u></u><u></u></span></p><div class="im">
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Verdana","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p><p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Verdana","sans-serif";color:#1f497d">\sum_i (t_i - c_i) where t_i > c_i<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Verdana","sans-serif";color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></p></div><p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Verdana","sans-serif";color:#1f497d">the thresholds c_i are constants (i.e., independent of the data). </span></p>
</div></div></blockquote><div><br></div><div>I think I see what you mean.  In my case, t_i are t-statistics, and I use a p < 0.05 cutoff on both tails for the t distribution.  So yes, here all the c_i would be the same for all voxels and independent of the data.</div>
<div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div lang="EN-US" link="blue" vlink="purple"><div><p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Verdana","sans-serif";color:#1f497d">Importantly, these constants also enter in the permutation distribution that is used to evaluated the significance of the maximum cluster-mass statistic, to the effect that the Bullmore-style and the Fieldtrip-style permutation distributions are shifted versions of each other. As a result, the p-values that roll out of the two approaches are identical.</span></p>
</div></div></blockquote><div><br></div><div>If I understand correctly, having the same resulting p-values could only be if the two methods assign the same rank-ordering to a given a set of clusters.  But I don't think that is the case. Let's imagine that the t-statistic cutoff 'c' is equal to 1, and the data contains two suprathreshold clusters (let's say this is a spatial test and the clusters are composed of electrodes):</div>
<div><br></div><div>- The first cluster has 10 electrodes, each one with a t-statistic equal to 1.1</div><div>- The second cluster has 2 electrodes, both with a t-statistic equal to 3</div><div><br></div><div>As I understand, Bullmore's method would assign cluster 1 a mass of 10*(1.1-1) = 1 and cluster 2 a mass of 2*(3-1)=4 , while your method would assign cluster 1 a mass of 10*1.1 = 11 and cluster 2 a mass of 2*3 = 6.  Hence, given a null distribution, it should be possible to choose a cluster-based threshold that indicates as significant only cluster 1 under Bullmore's method, and only cluster 2 under yours.</div>
<div><br></div><div>Thanks again,</div><div>-Artemy</div></div></div>