<div dir="ltr"><div><div>Since permutation tests exploit correlations between variables to increase sensitivity, smoothing each trial will increase your sensitivity.<br></div>    cheers,<br></div>        -David<br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Nov 2, 2016 at 6:41 AM, 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">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>
<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>
</blockquote></div><br></div>