<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p>
    </p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">Dear
        fieldtrip-list,</span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">I am
        currently trying to figure out a how to solve a specific problem
        related to
        cluster permutation statistics. I am quite often in a situation
        where I want to
        test a specific effect against zero.</span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">In case of
        within subject effects, I can create null-hypothesis data for
        each participant
        by performing the same kind of analysis with the factor of
        interest being
        permuted across trials. For each subject, I can then pass both
        datasets, the dataset
        created on the actual labels as well as the dataset created on
        permuted labels,
        to the ‘ft_timelockstatistics’ or the ‘ft_freqstatistics’
        function in order to
        identify significant effects on the group level.</span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">For correlation
        analysis, there is the possibility to test between-subject
        correlations against
        zero using the ’ft_statfun_correlationT’ option in
        cfg.statistics. The ‘ft_timelockstatistics’
        for example then takes care of correlating the data with the
        measure of
        interest and also performs the cluster-based permutation test.</span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">My problem
        now is that I don’t know how to perform such a test against zero
        on a group
        level when not working with correlations but, for example, with
        regression coefficients.
      </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">In theory,
        I know how to create a H0-distribution of sum-t or
        number-of-points statistics obtained
        from clusters identified in permuted data and I also know how to
        correct the clusters
        in the real data accordingly. With “in theory” in mean that I
        know how to do it
        in time or in time-frequency space. The part that I don’t
        understand is how
        clustering is done additionally in space, that is across
        channels.</span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">It would be
        very helpful if someone could provide a minimum example of
        matlab code or refer
        me to the respective file or code-sequence in the fieldtrip code
        that specifically
        deals with identifying clusters in channel-by-time and/or
        channel-by-frequency-by-time
        data. Apart from the specific problem of testing a given
        group-level statistic
        against zero, this would of course also help me a lot to
        understand better how
        clustering in space behaves. </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">Thanks in advance
        and best regards</span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US"> </span></p>
    <p class="MsoNormal"><span style="mso-ansi-language:EN-US"
        lang="EN-US">Stefan</span></p>
    <p>
      <style>
<!--
 /* Font Definitions */
 @font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;
        mso-font-charset:0;
        mso-generic-font-family:roman;
        mso-font-pitch:variable;
        mso-font-signature:3 0 0 0 1 0;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;
        mso-font-charset:0;
        mso-generic-font-family:swiss;
        mso-font-pitch:variable;
        mso-font-signature:-536859905 -1073697537 9 0 511 0;}
 /* Style Definitions */
 p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {mso-style-unhide:no;
        mso-style-qformat:yes;
        mso-style-parent:"";
        margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        mso-pagination:widow-orphan;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        mso-ascii-font-family:Calibri;
        mso-ascii-theme-font:minor-latin;
        mso-fareast-font-family:Calibri;
        mso-fareast-theme-font:minor-latin;
        mso-hansi-font-family:Calibri;
        mso-hansi-theme-font:minor-latin;
        mso-bidi-font-family:"Times New Roman";
        mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        mso-default-props:yes;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        mso-ascii-font-family:Calibri;
        mso-ascii-theme-font:minor-latin;
        mso-fareast-font-family:Calibri;
        mso-fareast-theme-font:minor-latin;
        mso-hansi-font-family:Calibri;
        mso-hansi-theme-font:minor-latin;
        mso-bidi-font-family:"Times New Roman";
        mso-bidi-theme-font:minor-bidi;}size:612.0pt 792.0pt;
        margin:70.85pt 70.85pt 2.0cm 70.85pt;
        mso-header-margin:36.0pt;
        mso-footer-margin:36.0pt;
        mso-paper-source:0;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}</style></p>
  </body>
</html>