<div dir="ltr">See my opinion within the line<br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Oct 5, 2015 at 12:17 PM, Jose Rebola <span dir="ltr"><<a href="mailto:jrebola@gmail.com" target="_blank">jrebola@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px">Hi!</p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"> </p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><b><u><span lang="EN-US">My first question is:</span></u></b></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><u><span lang="EN-US"> </span></u></b></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US">Which formula should I use to evaluate the difference between conditions?</span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US">I should note that I would like to evaluate differences at the intra-subject level.</span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"><br></span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"><img src="cid:ii_14ff52918e064622" alt="Inline image 1" width="544" height="64"><br></span></p></div></blockquote><div>In simpler form, the  PLV is implemented in fieldtrip based on this paper <a href="http://www.ma.utexas.edu/users/davis/reu/ch3/cwt/lachaux.pdf"> Lachaux 1999</a>.  your formular may be right but seem more complex to me. On comparison of two conditions, you dont need to subtract, you can do statistics in fieldtrip or look for the file  name <u><b>statcond</b></u>  in fieldtrip  or eeglab, very easy to understand and follow.</div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"></span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><u><span lang="EN-US">My second question is:</span></u></b></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><u><span lang="EN-US"> </span></u></b></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><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></div></blockquote><div><br></div><div>I didnt get your questions here clearly. Meanwhile, randomization  is random sequence of random permutation i.e resampling of original data in 1000 times (in this case -plv). </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><u><span lang="EN-US">My third and fourth questions concern clustering:</span></u></b></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> </span></p></div></blockquote><div>Ofcourse, you need threshold to threshold the graph, otherwise you can computed weighted clustering  coefficient. Thresholding depend on you and your data, there are many ways to threshold. You can threshold within certain range or based on distribution of your data. It is better to read more literature on this aspect.  </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><b><u><span lang="EN-US">Lastly,</span></u></b></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><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" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> </span></p></div></blockquote><div>Everything implemented  in fieldtrip and sometime you need your own initiative. the best things you can do now is  to go through tutorials in fieldtrip first. </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US">Thank you so much,</span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal" style="font-size:12.8px"><span lang="EN-US"> José Rebola</span></p></div>
<br></blockquote><div>I hope it helps.  </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">_______________________________________________<br>
fieldtrip mailing list<br>
<a href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a><br>
<a href="http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip" rel="noreferrer" target="_blank">http://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip</a><br></blockquote></div><br></div></div>