<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">

<html>

<head>

  <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=ISO-8859-1">

  <title></title>

</head>

<body text="#000000" bgcolor="#ffffff">

Hi Tom,<br>

<br>

your comments are correct. <br>

<blockquote type="cite"

 cite="mid1108483232.42121ca0e3617@www3.helsinki.fi">

  <pre wrap="">My concern is that for a given participant, there may be less artefact-

free trials in Block 1 than Block 2 and this should be weighted 

accordingly so that Block 2 contributes more to the individual average. 

The grand average I would imagine to be a straightforward average of all 

the individual averages in the group and should be not weighted. 

  </pre>

</blockquote>

The pop_comperp() function considers that you want to compute a grand

average ERP across several subjects, not across two trial averages of

the same subject. One of the reasons is that, in EEGLAB, we consider

that all blocks of each subject should be concatenated (for running ICA

for instance; note that you should not do that of course if a subject

EEG has been recorded on 2 separate days). If you want to apply

standard t-statistics across subjects, you cannot weights the trials

average of each subject by the number of trials in each sub-average.

Also, you do not want one subject with more trials to dominate the

average. I acknowledge that ERP tools in EEGLAB are not optimal and

that we should introduce the option you mentioned. Any other comments

or suggestions are appreciated.<br>

<br>

Best,<br>

<br>

Arno<br>

<font face="Arial,Helvetica"><i><br>

</i></font>

</body>

</html>