<html dir="ltr">

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">

<style type="text/css" id="owaParaStyle">P {margin-top:0;margin-bottom:0;}</style>

</head>

<body fpstyle="1" ocsi="0">

<div style="direction: ltr;font-family: Tahoma;color: #000000;font-size: 10pt;">Dear FT-Community,<br>

<br>

In the analysis of high-density EEG data for a recent manuscript (<a href="https://www.biorxiv.org/content/early/2017/12/06/187195" target="_blank">https://www.biorxiv.org/content/early/2017/12/06/187195</a>) we have used the cluster-based permutation approach.

 While the reviewers commended the choice of this approach, one reviewer would like us to calculate a Bayesian measure in addition to the Monte Carlo p values. Does anyone have a recommendation how to best approach this, any "best practice" to share?

<br>

<br>

It is quite easy to calculate a Bayes factor as a follow-up on classic t-tests for example (e.g. see here

<a href="http://www.lifesci.sussex.ac.uk/home/Zoltan_Dienes/inference/Bayes.htm)." target="_blank">

http://www.lifesci.sussex.ac.uk/home/Zoltan_Dienes/inference/Bayes.htm).</a> However, even though the permutation approach uses a t-value as a test statistic, it is not a "t-test"...<br>

<br>

Best,<br>

Christine<br>

<div><font size="1"><a tabindex="0" href="http://www.sleepscience.at/"><span style="font-size:9.0pt; color:blue" lang="EN-US"><br>

</span></a></font><span style="font-size:9.0pt; font-family:"Calibri","sans-serif"; color:blue" lang="EN-US"><font size="1" face="Tahoma"><a tabindex="0" href="https://ccns.sbg.ac.at/"><span style="color:blue"></span></a></font></span>

<div style="font-family:Tahoma; font-size:13px">

<div style="font-family:Tahoma; font-size:13px">

<div style="font-family:Tahoma; font-size:13px">

<div style="font-family:Tahoma; font-size:13px">

<div style="font-size:13px; font-family:Tahoma">

<div style="font-size:13px; font-family:Tahoma"></div>

</div>

</div>

</div>

</div>

</div>

</div>

</div>

</body>

</html>