<div dir="ltr">Hi fieldtrippers,<div><br></div><div>I have two unrelated stats questions, but I figured I'd post them together:</div><div><br></div><div>1. I've run within subjects permutation statistics testing the difference between an anomaly and control condition for three different language conditions; preposition, morphosyntax, and semantics. The code is nearly identical for both my ERPs and TFRs, except that when I plot my ERPs with cfg.maskparameter = 'mask', cfg.parameter = 'stat', and cfg.maskalpha = 0.025, it seems to multiplot just fine, whereas when I try to do the same for the TFRs, my multiplotted plots are blank, but when I comment out the mask, the stat plots are fine. I'll attach the code, but is there something I'm doing obviously wrong? Also, am I correct that my maskalpha should correspond to my alpha, and not my cluster alpha?</div><div><br></div><div>This is the TFR code, but the ERP code is the exact same except for with timelocked data as the input and ft_timelockstatistics as the function.</div><div><br></div><div><div>cfg = [];</div><div>cfg.method = 'montecarlo';</div><div>cfg.statistic = 'depsamplesT';</div><div>cfg.correctm = 'cluster';</div><div>cfg.clusteralpha = 0.05;</div><div>cfg.clusterstatistic = 'maxsum';</div><div>cfg.minnbchan = 2;</div><div>cfg.neighbours = neighbours; </div><div>cfg.tail = 0;</div><div>cfg.clustertail = 0;</div><div>cfg.alpha = 0.025;</div><div>cfg.numrandomization = 1000;</div><div><br></div><div>nsubj = length(tot_tfr2_bl{1});</div><div>design = zeros(2,2*nsubj);</div><div>for i = 1:nsubj</div><div>  design(1,i) = i;</div><div>end</div><div>for i = 1:nsubj</div><div>  design(1,nsubj+i) = i;</div><div>end</div><div>design(2,1:nsubj)        = 1;</div><div>design(2,nsubj+1:2*nsubj) = 2;</div><div><br></div><div>cfg.design = design;</div><div>cfg.uvar  = 1;</div><div>cfg.ivar  = 2;</div><div><br></div><div>% Anomaly vs Control</div><div>stat_tfr{1} = ft_freqstatistics(cfg, tot_tfr2_bl{1}{:}, tot_tfr2_bl{2}{:}); % Preposition</div><div>stat_tfr{2} = ft_freqstatistics(cfg, tot_tfr2_bl{3}{:}, tot_tfr2_bl{4}{:}); % Semantics</div><div>stat_tfr{3} = ft_freqstatistics(cfg, tot_tfr2_bl{5}{:}, tot_tfr2_bl{6}{:}); % Morphosyntax</div></div><div><div><br></div><div>This is the plotting code. Again, it is virtually the same for the ERPs except the non-stats configurations would be what makes sense for ERPs.</div><div><br></div><div>% Anomaly vs Control TFR stats multiplot</div><div><br></div><div>cfg              = [];</div><div>cfg.xlim         = [-0.2 1];</div><div>cfg.zlim         = [-3 3]; % proportion from baseline</div><div>cfg.layout       = [max_dir '/quickcap64.mat'];</div><div>cfg.maskparameter = 'mask';</div><div>cfg.parameter   = 'stat';</div><div>cfg.maskalpha   = 0.025;</div><div><br></div><div>ft_multiplotTFR(cfg, stat_tfr{1}); title('Preposition');</div><div>ft_multiplotTFR(cfg, stat_tfr{3}); title('Semantic');</div><div>ft_multiplotTFR(cfg, stat_tfr{5}); title('Morphosyntactic'); </div></div><div><br></div><div><br></div><div>2. The second question is about analyzing baselined vs unbaselined data. I've seen in the tutorials that there is a somewhat different method for analyzing trial vs baseline period. However, what I've done instead (for both ERP and TFR), is use the same within-subjects statistics as with anomaly vs control, except with the inputs being baselined vs unbaselined ERPs or TFRs, e.g. Baselined Preposition Anomaly vs Unbaselined Preposition Anomaly, etc. I understand that the proposed method and my method are not testing the same thing exactly, but is this a reasonable way of testing the effect of the baselining anyway?</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div><br></div><div>Max</div><div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div>Max Cantor<br></div>Graduate Student</div><div style="font-size:small">Cognitive Neuroscience of Language Lab</div><span style="font-size:small">University of Colorado Boulder</span><br></div></div>
</div></div>