Hello everyone<br>I'm using eeglab to perform a permutation test and I have some questions.<br>I'm comparing eeg data acquired under two different conditions<br>so<br>DATA= {[nelectrodes x timepoints x ntrials under cond 1]  ,  [nelectrodes x timepoints x ntrials under cond 2]}<br>


<br>I'm using the statcond command as follow<br><br>[t df pvals] = statcond(DATA,'mode','perm','paired','off','naccu', 5000);<br><br>and this are my questions:<br>What type of permutation test is this command running? Is a Monte Carlo permutation test (in which permutations can be use more than ones)? or is it a  approximate randomization test (in which permutations does not repeat)?<br>


<br>I'm using 5000 permutation, but how can I calculate how many permutations is necessary to use depending on the amount of trials?<br><br>Last question: Do I still need to calculate False Discovery Rate and do something about it?<br>

<br>Best,<br>Yamil<br>