<div dir="ltr"><div><div>Smoothing a time-frequency matrix is just as valid.<br></div>I would apply the smoothing to whatever it is you are plugging into the permutation test as an independent observation (in your case it sounds like trial averages).<br></div>   -D<br><br><br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Nov 2, 2016 at 1:02 PM, Ramirez Pasos, <span dir="ltr"><<a href="mailto:Ramirez_U@ukw.de" target="_blank">Ramirez_U@ukw.de</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Thank you David for your response! Just to be clear: by "smoothing" I'm not referring to the smoothing performed when using the ft_frequencyanalysis multitaper method, but some kind of spatial smoothing on the time-frequency matrix obtained via ft_frequencyanalysis - so that according to your suggestion, I would smooth each trial, then average trials for each subject/condition, and finally use these for statistical evaluation?  Is there a reason why smoothing each trial might be preferable to smoothing each subject's trial average?<br>
<br>
Thank you so much in advance,<br>
Uri<br>
______________________________<wbr>__<br>
Von: <a href="mailto:fieldtrip-bounces@science.ru.nl">fieldtrip-bounces@science.ru.<wbr>nl</a> [<a href="mailto:fieldtrip-bounces@science.ru.nl">fieldtrip-bounces@science.ru.<wbr>nl</a>]" im Auftrag von "David Groppe [<a href="mailto:david.m.groppe@gmail.com">david.m.groppe@gmail.com</a>]<br>
Gesendet: Mittwoch, 2. November 2016 14:43<br>
An: FieldTrip discussion list<br>
Betreff: Re: [FieldTrip] Smoothing before permutation test<br>
<span class=""><br>
Since permutation tests exploit correlations between variables to increase sensitivity, smoothing each trial will increase your sensitivity.<br>
    cheers,<br>
        -David<br>
<br>
</span><span class="">On Wed, Nov 2, 2016 at 6:41 AM, Ramirez Pasos, <<a href="mailto:Ramirez_U@ukw.de">Ramirez_U@ukw.de</a><mailto:<a href="mailto:Ramirez_U@ukw.de">Ramir<wbr>ez_U@ukw.de</a>>> wrote:<br>
Dear Fieldtrippers,<br>
<br>
I have a set of subcortical LFP signals from 8 patients, which I have analyzed with fieldtrip in order to obtain event-related time-frequency plots. Unfortunately, I have only three repetitions for each of my 4 conditions, so there's a lot of noise in the subject-averages of time-frequency data. I'm interested in testing baseline vs activation for each condition as well as comparisons between my 4 conditions (A1A2, A1B1, B1B2, A2B2).<br>
<br>
Could anyone tell me their take on smoothing before permuting? Is that a valid procedure with such a small sample size? I've searched for literature discussing smoothing before permuting (mostly the Holmes papers), where much talk of smoothing refers to concepts such as "locally pooled variance" and "pseudo t-statistics," but I don't know how this fits with fieldtrip's cluster statistics functions.<br>
<br>
Any thoughts would be greatly appreciated!<br>
<br>
U. Ramirez<br>
University of Wuerzburg<br>
<br>
<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
fieldtrip mailing list<br>
</span><a href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a><<wbr>mailto:<a href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a><wbr>><br>
<a href="https://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip" rel="noreferrer" target="_blank">https://mailman.science.ru.nl/<wbr>mailman/listinfo/fieldtrip</a><br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
fieldtrip mailing list<br>
<a href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a><br>
<a href="https://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip" rel="noreferrer" target="_blank">https://mailman.science.ru.nl/<wbr>mailman/listinfo/fieldtrip</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div>