<div dir="ltr">Greetings,<div><br></div><div>I have a sample in which for each person, I have calculated their time-frequency response during a task. Accordingly, I have a time-frequency-channel representation for all individuals across their trials (I did not keep individual trials). </div><div><br></div><div>Before performing cluster-based statistics, I'm interested in removing the variance from some demographic and clinical variables (e.g., age). Can this be done with the ft_regressconfound function? The only mention I could find of this being possible with between sample data (and not at the individual trial level) is here: <a href="https://eur01.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fmailman.science.ru.nl%2Fpipermail%2Ffieldtrip%2F2019-April%2F038828.html&data=05%7C02%7Cfieldtrip%40science.ru.nl%7Cdd23bc0c75b14002b93208ddc3063246%7C084578d9400d4a5aa7c7e76ca47af400%7C1%7C0%7C638881153559639522%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=tGv1PARu6w0oEi5tcbOTfEnoMEAs3tnDX%2BgNQ2XqBXc%3D&reserved=0" originalSrc="https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2019-April/038828.html">https://mailman.science.ru.nl/pipermail/fieldtrip/2019-April/038828.html</a>.</div><div><br></div><div>To create my between-sample design matrix, I create a matrix which has my nuisance variables together (with categorical variables converted using dummyvar and the first column removed). But when calling ft_regressconfound, I get the issue of too many input variables.</div><div><br></div><div>Any insight into this would be helpful.</div><div><br>Paul</div></div>