<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:blue;
        text-decoration:underline;}
p.MsoListParagraph, li.MsoListParagraph, div.MsoListParagraph
        {mso-style-priority:34;
        margin-top:0cm;
        margin-right:0cm;
        margin-bottom:0cm;
        margin-left:36.0pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 72.0pt 72.0pt 72.0pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
/* List Definitions */
@list l0
        {mso-list-id:439448196;
        mso-list-type:hybrid;
        mso-list-template-ids:319472084 -1 134807577 134807579 134807567 134807577 134807579 134807567 134807577 134807579;}
@list l0:level1
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-text:"%1\)";
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level2
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level3
        {mso-level-number-format:roman-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:right;
        text-indent:-9.0pt;}
@list l0:level4
        {mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level5
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level6
        {mso-level-number-format:roman-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:right;
        text-indent:-9.0pt;}
@list l0:level7
        {mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level8
        {mso-level-number-format:alpha-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:left;
        text-indent:-18.0pt;}
@list l0:level9
        {mso-level-number-format:roman-lower;
        mso-level-tab-stop:none;
        mso-level-number-position:right;
        text-indent:-9.0pt;}
ol
        {margin-bottom:0cm;}
ul
        {margin-bottom:0cm;}
--></style></head><body lang=EN-GB link=blue vlink="#954F72" style='word-wrap:break-word'><div class=WordSection1><p class=MsoNormal>Hi,</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>I have 10 patients and 10 controls and I am interested in analysing their connectivity (e.g., wPLI). Each subject’s EEG was recorded with 28 electrodes.</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>Each subject has ~ 50 trials of resting state with open eyes.</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>The ultimate goal is to investigate whether there are differences in connectivity between patients and controls inside a band (e.g., alpha) in any given pair of electrodes.</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>So far, I have based my processing pipeline for each subject on <a href="https://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/networkanalysis_eeg/">the EEG network analysis tutorial</a>, BUT I stayed at the electrode-level and I have not done anything related to source estimation. Thus, the pipeline is roughly:</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><ol style='margin-top:0cm' start=1 type=a><li class=MsoListParagraph style='margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo1'>Re-referencing (<i>ft_preprocessing</i>)</li><li class=MsoListParagraph style='margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo1'>Frequency filtering (<i>ft_preprocessing</i>)</li><li class=MsoListParagraph style='margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo1'>Definition of trials (<i>ft_redefinetrial</i>)</li><li class=MsoListParagraph style='margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo1'>Computing Fourier complex spectrum (<i>ft_freqanalysis </i>with <i>cfg.output=’fourier’</i>)</li><li class=MsoListParagraph style='margin-left:0cm;mso-list:l0 level1 lfo1'>Computing connectivity (<i>ft_connectivityanalysis</i>)</li></ol><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>Now, I would like to aggregate the subject-level data and perform some visual/statistical analysis on group-level data. Unfortunately, I have not found anything in the Wiki nor the repo on how to compute the grand average of connectivity data (I tried <i>ft_freqgrandaverage </i>but it crashes).</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>I searched inside this mailing list’s archives, and found <a href="https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2013-December/007355.html">this</a> thread where Bart confirms he has “... averaged the connectivity measures between subjects for the grand average comparison”, but does not state how.</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><div><p class=MsoNormal>Despite the caveats mentioned by Jan-Mathijs in that thread, how can I compute the grand average between the subject-level connectivity measures?</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>Also, how can I conduct a statistical test for this experiment (similarly to ft_freqstatistics)?</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>Thanks in advance!</p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>Best regards,</p><p class=MsoNormal>Luis Bolanos</p></div></div></body></html>