<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=iso-8859-1"><meta name=Generator content="Microsoft Word 12 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:blue;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:purple;
        text-decoration:underline;}
span.EmailStyle17
        {mso-style-type:personal-reply;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        color:#1F497D;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:70.85pt 70.85pt 70.85pt 70.85pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]--></head><body lang=EN-US link=blue vlink=purple><div class=WordSection1><p class=MsoNormal><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Dear Mark,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><div style='border:none;border-left:solid blue 1.5pt;padding:0cm 0cm 0cm 4.0pt'><div><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>When computing cluster-level statistics recent versions of Fieldtrip now also compute the SD and confidence interval of the estimated p-value for each cluster. But I was wondering if it is also possible to compute an effect size such as Cohen’s d of the observed effect. Normally, 2*t-value divided by sqrt(df) gives Cohen’s d. However, this does not work for the summed t-values in each cluster.<o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'>Any suggestion how to compute an effect size for the cluster-level statistic?<o:p></o:p></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Why would you want to compute an effect size for a neuronal variable (such as an evoked response, an induced oscillation)? An effect size for a behavioral variable (such response time or accuracy), on the other hand, would definitely make sense. In cognitive neuroscience, we use neuronal variables to explain behavior; it’s not the neuronal variables that we are trying to explain. This would be more the domain of basic neuroscience.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>As I see it, cognitive neuroscience would be helped a lot if we could quantify the extent to which a particular neuronal variable can explain some behavioral variable. That is, we would be computing an effect size for a behavioral variable, using the neuronal variable as the explanatory (instead of to-be-explained) variable. Together with Freek van Ede and Malte Köster, I proposed a method that is able to do precisely this (Journal of Neurophysiology 108 (9), 2352-2362, <a href="http://jn.physiology.org/content/108/9/2352.short">http://jn.physiology.org/content/108/9/2352.short</a>). The crucial methodological issue here is how to deal with the inherent unreliability of the measured neuronal variables.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Of course, a basic neuroscientist who is trying to explain to explain the firing rate of a single neuron may very well be interested in an effect size for this firing rate which could show, for instance, that this firing rate is only very weakly determined by the presence/absence of a stimulus.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Best,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Eric Maris<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal style='mso-margin-top-alt:auto;mso-margin-bottom-alt:auto'><span style='font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p></div></div></div></body></html>