<div dir="ltr"><div><div><div>Hi Anne,<br><br></div>I agree with Tineke. The best thing, I think, would be to calculate the difference waves for each individual (essentially turning it into a 1-condition design with 3 groups) and then use indepsamplesT to compare the three groups; this is conceptually the same as testing the group*condition interaction; see <a href="http://www.fieldtriptoolbox.org/faq/how_can_i_test_an_interaction_effect_using_cluster-based_permutation_tests">http://www.fieldtriptoolbox.org/faq/how_can_i_test_an_interaction_effect_using_cluster-based_permutation_tests</a>. I guess you could also test the main effect of group (by using the two conditions' data and treating all subjects together as if they're one group, to compare the two conditions across all subjects) or the main effect of group (by getting the average, rather than the difference, of the two conditions for each subject, and then comparing that across the three groups), but I guess based on your design that the group*condition interaction is probably the thing of primary interest.<br><br></div>best,<br></div>Steve<br><div><div><div><div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><span><div><br><br>---<br></div>Stephen Politzer-Ahles<br>University of Oxford<br>Language and Brain Lab<br>Faculty of Linguistics, Phonetics & Philology<br><a href="http://users.ox.ac.uk/~cpgl0080/" target="_blank">http://users.ox.ac.uk/~cpgl0080/</a></span></div></div></div></div></div></div></div>
<div class="gmail_quote"><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Message: 2<br>
Date: Mon, 18 Jul 2016 12:54:30 +0000<br>
From: "Snijders, T.M. (Tineke)" <<a href="mailto:tineke.snijders@donders.ru.nl">tineke.snijders@donders.ru.nl</a>><br>
To: FieldTrip discussion list <<a href="mailto:fieldtrip@science.ru.nl">fieldtrip@science.ru.nl</a>><br>
Subject: Re: [FieldTrip] 3x2 ANOVA using permutation tests?<br>
Message-ID:<br>
        <<a href="mailto:815A9820E75FBC4F96B7CD3A8089D11C378ED8B3@exprd04.hosting.ru.nl">815A9820E75FBC4F96B7CD3A8089D11C378ED8B3@exprd04.hosting.ru.nl</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Hi Anne,<br>
<br>
To first do the analysis on separate groups, and then do an ANOVA on the resulting time-windows comparing the groups is double dipping.<br>
<br>
The simplest solution is to first do the cluster randomization test on all 3 groups together (i.e. treat them as 1 group), and compare the 2 conditions (so just a depsamplesT).<br>
Based on this you get a time-window & electrodes that show a difference between conditions.<br>
You then extract the subject means from this time-window&electrodes (meaning you get one value per subject per condition), and use these in an ANOVA to compare the different groups, and to look at the effect of the behavioral regressor.<br>
<br>
Alternatively, you can use the difference scores (condition 2- condition 1) as an input for the cluster randomization, with the three groups as between-subject factor (indepsamplesF).<br>
<br>
Best,<br>
<br>
Tineke<br>
<br>
<br>
<br>
________________________________<br>
From: <a href="mailto:fieldtrip-bounces@science.ru.nl">fieldtrip-bounces@science.ru.nl</a> [<a href="mailto:fieldtrip-bounces@science.ru.nl">fieldtrip-bounces@science.ru.nl</a>] on behalf of Anne Mickan [<a href="mailto:amickan1990@gmail.com">amickan1990@gmail.com</a>]<br>
Sent: Monday, July 18, 2016 2:22 PM<br>
To: <a href="mailto:fieldtrip@science.ru.nl">fieldtrip@science.ru.nl</a><br>
Subject: [FieldTrip] 3x2 ANOVA using permutation tests?<br>
<br>
Dear fieldtrip community,<br>
<br>
I've been using cluster-based permutation tests to analysis my EEG data in which I have 3 groups and 2 conditions each. Ultimately I want to know whether groups differ from each other with respect to differences in conditions. In a traditional analysis I would do an ANOVA on preselected time-windows, but I haven't been able to figure out how to properly do that within the permutation test.<br>
<br>
So far I simply did permutation tests for each of the groups separately. Then on the basis of these I choose windows for an ANOVA (and a regression analysis with some behavioral measures I acquired). Is that OK? Or is there a way to do the permutation tests for all groups together and add group as a between-subject factor (in addition to the within-subjects factor condition)? And would that be better / obligatory to do (instead of what I did so far).<br>
<br>
How do I need to change the cfg.design in order to do that?<br>
<br>
Thanks a lot in advance!<br>
<br>
Best,<br>
Anne<br>
-------------- next part --------------<br>
An HTML attachment was scrubbed...<br>
URL: <<a href="http://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/attachments/20160718/7f208e09/attachment-0001.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/attachments/20160718/7f208e09/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
<br><br></blockquote></div><br></div></div></div></div></div></div>