<div dir="ltr"><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Dear Fieldtrip community, </font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">According to this thread (<a href="https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2017-September/011773.html">https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2017-September/011773.html</a>), Dr. <span style="color:rgb(0,0,0);white-space:pre-wrap">Eric Maris provides a 3 step way to calculate the effect size for cluster-based permutation tests. </span></font></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);white-space:pre-wrap"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></span></div><div><pre style="white-space:pre-wrap;color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, helvetica, sans-serif">  1.  Calculate the non-standardised effect sizes by averaging the (sensor, frequency, time)-specific effects within the cluster of interest. Typically, the (sensor, frequency, time)-specific effects are raw differences between the subject averages for the experimental conditions that are being compared.
  2.  Calculate the standard deviation over the subjects of these non-standardised effect sizes.
  3.  Calculate Cohen’s d by dividing the grand average of the non-standardised effect sizes by the standard deviation obtained in 2.</font></pre><pre style="white-space:pre-wrap;color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, helvetica, sans-serif">However, a few other threads have people suggesting it is not possible or not recommended. Can anyone else provide guidance as to whether the method describe above is accurate for getting the effect sizes of cluster-based permutation tests?<br></font></pre><pre style="white-space:pre-wrap;color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Thank you,</font></pre><pre style="white-space:pre-wrap;color:rgb(0,0,0)"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Paul</font></pre></div></div></div>