<div dir="ltr"><p class="MsoNormal">Hi!</p>

<p class="MsoNormal"> </p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">I am trying
to assess if there is a difference in connectivity across two conditions in my
data. Condition 1 has 240 trials and condition 2 has 252 trials.</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">I have
chosen to use the <b>phase-locking-value</b>
as a measure of connectivity.</span></p>

<p class="MsoNormal"><b><u><span lang="EN-US">My first question is:</span></u></b></p>

<p class="MsoNormal"><b><u><span lang="EN-US"> </span></u></b></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Which
formula should I use to evaluate the difference between conditions? </span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Would   plv1- plv2 be appropriate, or do I have to do
some kind of transformation or normalization? If I choose to use other
connectivity measures, will it be much different?</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> I have seen for example in the paper of Jan-Mathijs
Schoffelen in 2011 that he uses the formula in the following image for the
assessment of differences between the coherence values x1 and x2.</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">I should
note that I would like to evaluate differences at the intra-subject level.</span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><br></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><img src="cid:ii_14ff52918e064622" alt="Inline image 1" width="544" height="64"><br></span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>

<p class="MsoNormal"><b><u><span lang="EN-US">My second question is:</span></u></b></p>

<p class="MsoNormal"><b><u><span lang="EN-US"> </span></u></b></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">In order to
do the non-parametric testing, my null hypothesis is that there are no
differences between plv1 and plv2 ( I guess). So I can randomize trial labels,
evaluate plv1 and plv2 again, do this 1000 times and count the number of times
that this difference is bigger than my original difference, right? </span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>

<p class="MsoNormal"><b><u><span lang="EN-US">My third and fourth questions concern
clustering:</span></u></b></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">In order to
do clustering, I should first establish a threshold value for the metric under
evaluation. This may be easy to set if I was using t-values, but if I am
evaluating differences in means, what should be an appropriate value to use? </span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Regarding
spatial clustering, I now have two levels of “neighbour” electrodes, right? At
the seed level, and at the destination level. How can these be clustered? I
mean, if I consider for example the electrode-pairing T7-P3, both T9-P3 and
T7-P5 will be neighbours…</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>

<p class="MsoNormal"><b><u><span lang="EN-US">Lastly,</span></u></b></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Are these
issues already implemented in Fieldtrip or do I have to build my own MATLAB
code for the randomization, thresholding and clustering?</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Thank you
so much,</span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>

<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> José Rebola</span></p></div>