<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><div class="gmail_default">Hello everyone,</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">I've been going over the tutorial on cluster-based permutation tests on time-frequency data and I have a couple of questions I'd really appreciate getting help with. </div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">First, I was wondering if it's possible to compare the TFRs  in the baseline with multiple non-overlapping segments in the activation period, and if so, how would one go about doing so?</div><div class="gmail_default">The lengths of my baseline periods vary between 1 - 1.5 s, but I can only use the last 500 ms or so to avoid activity evoked by the onset of a fixation cross within the ITI. On the other hand, the length of my activation periods is fixed at 3 s. Since one has to use equal-length intervals from the baseline and activation periods for the statistical test, I can only select a 500 ms segment from my activation period. Is there a workaround for testing the whole activation period against baseline, such as breaking it into multiple 500 ms segments and correcting for the MCP post-hoc? Alternatively, could one trick the test by upsampling the baseline period so it contains the same number of samples as the activation period?</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Second, I was wondering why baseline normalization is not performed in the between-trial and the within-subject experiment examples before running the cluster-based permutation tests? This is in contrast to the example on analyzing high-gamma activity from human ECoG recordings. Are there any subtleties in the preprocessing stages that I'm overseeing (e.g., in the cluster-based permutation tests tutorial the epochs are being re-centered using the entire length of the epoch). Does baseline normalization depend on the experimental question being asked  and/or does it affect the sensitivity of the statistical  test (I know that it definitely changes the interpretation of the results)?</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Finally, I was wondering whether it matters whether one performs baseline normalization (using a baseline other than 'absolute') on the trial or average level, and how does it impact the results? </div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Thanks in advance!</div></div><div><br></div><div><div class="gmail_default" style="font-size:small">--Gabriel</div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Gabriel Obregon-Henao</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">PhD Candidate in Neuroscience</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">University of Washington<br></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>