<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Dear FieldTripers, </span><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">I have a question about the potential use of cluster-based permutation tests for results obtained using linear mixed models. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">We are working with data from a 10 min EEG experiment on source level with the aim to quantify the relationship of brain activity in different frequency bands with continous perceptual ratings across 20 subjects in different experimental conditions. Thus, we have 10 min time courses of brain activity and ratings for each voxel for different conditions and want to test a) if there are significant relationships in the single conditions and b) if these relationships differ between two conditions. To this end, I have calculated linear mixed models in R using the lme4 toolbox. For both the single condition relationships and the condition contrasts, they result in a single t-value (and a corresponding p-value), which is based on information on both the single subject and the group level (i.e. we perform a multi-level analysis). However, with more than 2000 voxels, we have a lot of t-values and are wondering if there is a way to apply cluster-based tests to correct for multiple comparisons. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">The main problem I see is that I only have one multilevel t-value for the effect across all subjects, i.e. I don't have single subjects values, which I could then e.g. randomize between conditions as normally done in cluster-based permutation tests. (Or rather, I would be able to extract single subject values but would then loose the advantage of the multi-level analysis.)</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">I found an old thread in the mailinglist archive where it was suggested to flip the signs of the t-statistic for cluster-level correction (<a href="https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2012-July/005375.html" target="_blank">https://mailman.science.ru.<wbr>nl/pipermail/fieldtrip/2012-<wbr>July/005375.html</a>). I understand that, in our case, I would do this randomly for all voxels in each randomization and then build spatial clusters on the resulting (partly flipped) t-values. However, I am not sure if that is a valid approach based on the null hypothesis that there are no significant relations in my single conditions (a) or no significant relationship differences in my condition contrasts (b). </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">For the condition contrasts, I would be able to permute the condition labels as normally done in cluster-based permutation tests,I think, but would then have to recalculate the linear mixed models for all voxels in every permutation. This would result in a very high computational load. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Does anyone have any experience with this kind of analysis? Would the flipping of t-values be a valid approach (and if yes, is there anything to keep in mind in particular)? Can you think of other ways to combine linear mixed models with a multiple comparison correction on the cluster level?</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Any help would be greatly appreciated!</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Best wishes from Munich, </div><div style="font-size:12.8px">Elisabeth</div><br clear="all" style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><br></div><span style="font-size:12.8px">-- </span><br style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Elisabeth S. May, PhD</span><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Klinikum rechts der Isar</span></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Technische Universität München</span><br></div><div style="font-size:12.8px">Ismaninger Str. 22</div><div style="font-size:12.8px">81675 München</div><div style="font-size:12.8px"><a href="http://www.painlabmunich.de/" target="_blank">http://www.painlabmunich.de/</a></div></div></div></div>