<div dir="ltr">Hello to the community,<div><br></div><div>To introduce myself, I am a postdoctoral researcher working on neuropsychiatric disorders and DBS. The datasets we collect include SEEG recordings in EMU settings, iEEG recordings from fully-implanted devices, and scalp EEG for longitudinal monitoring of our patients. I'm interested in the effects of limbic DBS on cognition, which is why I run cognitive tasks in our patient cohort.</div><div><br></div><div>My main concern (and what I would like to know more about from everyone who has dealt with this) involves the process of pooling recordings from multiple days in the context of within-subject analyses. My particular case involves SEEG data, that I preprocess and clean, then epoch, then calculate time-frequency power. All of these steps are performed separately for each session. To compare two conditions (A, and B) in a single session, I simply log the trial-level power spectra through ft_math and perform permutation tests with custom code (it is really difficult to do it through fieldtrip for SEEG data!). For visualization, I just apply standard dB normalization to the raw-power means of condition A and B against their common baseline and plot the differences.</div><div><br></div><div>My sticking point: data collected across two different sessions/days vary in power, impedance, EEG electrode placement, etc. My question is this: for a single subject, how do you deal with data standardization prior to pooling and what tests do you run? I could compute mean baseline-normalized spectra per session, average those, and end up with averages, but this is the approach for group-level stats across participants; I would lose individual trial structure, therefore can't do permutation tests. I could try parametric tests, assuming approximate normality, but I would have two samples. I also considered z-transforming all power values per session and then running ft_appendfreqdata, ending up with z-scored time-frequency power. This approach seems unsavory because it destroys mean/variance and I wouldn't know what statistical tests to run on this dataset. What are the suggestions of the community?</div><div><br></div><div>Apologies for a (very) long first message! Looking forward to reading everyone's two-cents on this; neural data analysis is a form of art after all and everyone has their own pipelines.</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Nikos</div></div>