<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><div dir="ltr">Dear Fieldtrip community,<br><div><br></div><div>I have 4 groups of participants that fall into one of four categories/factors:</div><div><br></div><div>Clinical/Young, Clinical/Old, Healthy/Young, Healthy/Old.</div><div><br></div><div>I was hoping to test an interaction in a 2-way ANOVA design, with Age group and Clinical group as my two factors.</div><div><br></div><div>Reading this link:</div><div><a href="http://www.fieldtriptoolbox.org/faq/how_can_i_test_an_interaction_effect_using_cluster-based_permutation_tests/">http://www.fieldtriptoolbox.org/faq/how_can_i_test_an_interaction_effect_using_cluster-based_permutation_tests/</a><br></div><div><br></div><div>In the first paragraph:</div><div><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><span style="color:rgb(33,37,41);font-family:-apple-system,system-ui,"Segoe UI",Roboto,"Helvetica Neue",Arial,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji","Segoe UI Symbol";text-align:justify">You can use cluster-based permutation tests for some but not for all interaction effects. Specifically, you can only use them for testing interaction effects in factorial designs with only a single between-subjects factor</span></blockquote><div><br></div><div>Based on the second sentence of only being possible when there is a single between-subjects factor, is it safe to say that in my design, I wouldn't be able to use cluster-based permutation tests?</div><div><br></div><div>What would be the best way to analyze such as design than with cluster-based permutation tests? Would it be just a one-way ANOVA with the independsamplesF function?</div><div><br></div><div>Thank you,</div><div>Paul</div><div> </div></div>