<div dir="ltr"><div>Hello,</div><div><br></div><div>So far, the tutorial on "Cluster-based permutation tests on time-frequency data" has been very helpful.</div><div><br></div>Out of the four combinations from the two UO-types (subjects and trials) and the two experimental designs (between- and within-UO), the tutorial covers statistics on data in two conditions in a between-trials, in a within-trials and in a within-subjects design. However, I am wondering if there is any information about the fourth type of experiment design: between-subjects.<div><br></div><div>I have data for 2 groups with 12 subjects in each group. Both groups are measured during 11 conditions.</div><div>Can I approach this in a similar fashion to within-subjects design (multiple subjects in multiple experimental conditions), such that my design is multiple <i>groups</i> in multiple experimental conditions. Is it a case of first averaging over all trials belonging to each of the experimental conditions for each subject (as instructed in tutorial), and then averaging over all subjects in each group?</div><div><br></div><div>Configuration code for setting up the design currently looks like this;</div><div><div><font face="courier new, monospace">grp = 2;</font></div><div><font face="courier new, monospace">subj = 11;</font></div><div><font face="courier new, monospace">design = zeros(2, subj*grp);</font></div><div><font face="courier new, monospace"><br></font></div><div><font face="courier new, monospace">for i = 1:grp</font></div><div><font face="courier new, monospace">    design(1,i:2:end) = i;</font></div><div><font face="courier new, monospace">end</font></div><div><font face="courier new, monospace"><br></font></div><div><font face="courier new, monospace">idx = 1;</font></div><div><font face="courier new, monospace">for i = 1:subj</font></div><div><font face="courier new, monospace">    design(2,idx:idx+1) = i;</font></div><div><font face="courier new, monospace">    idx = idx+2;</font></div><div><font face="courier new, monospace">end</font></div></div><div><br></div>Is there anything else I need to take into consideration when doing these statistics?<div><br>Thank you,<br>Dr Dylan DeLosAngeles<br>Research Fellow<br>Brain Signal Laboratory<br>Flinders University</div></div>