<div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>This is not a fieldtrip question per se, but I'm doing something in eeglab and I was wondering if anybody could comment on whether what I'm doing is comparable to fieldtrip's cluster permutation statistic. I'm attempting to create a statistical mask for an event-related spectral perturbation array (specifically a morlet wavelet ersp).</div><div><br></div><div>The dimensions of the ersp are log-scaled frequency (and where number of cycles increases as frequency increases), samples, and channels. This matrix is the grand average across subjects, and the difference between two conditions. For each subject, each channel, and each condition, the ersps were baselined. In other words, the data are differences in power from baseline and between conditions, in units of decibels.</div><div><br></div><div>I run the following inputs through bootstat:</div><div><br></div><div><i> [rsignif rbot] = bootstat(permute(g_ersp, [2,1,3]), 'mean(arg1,3);', 'alpha', 0.01, 'dimaccu', 2, 'naccu', 1000);</i><br></div><div><i><br></i></div><div>Where the rsignif output is a freq x 2 array which I use as the statistical mask, g_ersp is the ersp matrix I've been referring to, 'mean(arg1,3)' is the function, alpha is alpha, dimaccu is the dimension to shuffle, and naccu is the number times to reshuffle.</div><div><i><br></i></div><div>This averages across channels (the channels are an ROI so this is what I want), shuffles across samples 1000 times, and tests for significance at alpha = 0.01. It is not testing against a baseline as I understand ft_freqstatistics to do. I use rsignif as an ersp statistical mask, and when I included the baseline vector in bootstat, it failed to mask anything. I think this is because I had baselined the ersp prior to the statistic, so literally any power tested against an empty baseline window was going to be significant. Running it in this way without testing against a baseline, I get "sensible-looking" maskings, but it would be nice to get external confirmation that what I'm doing is methodologically sound, and that I am correctly interpreting my statistic conceptually. </div><div><br></div><div>I have used ft_freqstatistics in the past and would like to frame this bootstat statistic in a similar manner, which is why I'm asking here. Also, if I am misunderstanding my statistic, advice either on how to properly implement ft_freqstatistics-like cluster permutation statistics in this bootstat function, or alternatively how to convert my ersp matrix in such a way as to be usable with ft_freqstatistics, would be appreciated.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Max</div><div><div><br></div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div>Max Cantor<br></div>Graduate Student</div><div style="font-size:small">Cognitive Neuroscience of Language Lab</div><span style="font-size:small">University of Colorado Boulder</span><br></div></div>
</div></div>