<div dir="ltr">dear fieldtrip community,<br><br>I'm working with CTF MEG data,<br>I have a confusion regarding the use of the (pure) axial gradiometers and the synthetic planar gradients,<br><br>From what I have read "the planar field gradient simplifies the interpretation of the sensor-level data because the maximal signal power is located above the source". In practice, this means that the topography would resemble more the sources? Is that correct? Would be meaningless to do this if one intend to do source analyses anyway?<br><br>However is not clear for me if the planar gradient is used only for visualization purposes, or if is intended to replace the use of axial gradiometers for data analysis. Some papers do mention the aforementioned transformation but then they do not specify which data is used to run statistical analysis so I assume they do it with planar gradients. Others they clearly perform statistical analyses such as non-parametric cluster permutation tests with planar gradient data. So, the second question would be if one should run statistical analyses in planar gradient or axial gradiometers data?. What is the criteria to choose one or the other?<br><br>If one apply cluster-based permutation tests to either axial gradiometers or the planar gradient one will find distinct results because the activity is distributed in different sensors, so distinct clusters will be observed, right? Does make sense to find different results depending on whether we analyze gradiometer or planar data?<br><br>Some recommend use planar gradient data to perform statistics (<a href="https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2012-November/005905.html">https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2012-November/005905.html</a>) while others other advise against it (<a href="https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2010-March/002657.html">https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2010-March/002657.html</a>),<br><br>Is there a consensus at the moment?<br><br>I would really appreciate some directions here,<br>best,<br>Jose<br></div>