<div>Hello Jose,</div>
<div> </div>
<div>1. Search on google scholar for previous ERP articles that have looked at P100 between one group and another.</div>
<div>
<div>You can search for normal ERP articles, or EEGLAB articles, etc.. There is where you should find examples for your basic questions.</div>
<div> </div></div>
<div>2. A relatively normal analysis is to use repeated measures anova, using single subject averages.</div>
<div> </div>
<div>3. single subject average ERPs</div>
<div> are usually computed as a mean, peak, or adaptive mean during a time window. </div>
<div>Please look for yourself in previous aritcles by searching on google scholar, and reading the methods sections of what you find.</div>
<div> </div>
<div>4. See Luck's and also Handy's  two handbooks of ERP. See Steve Luck's webiste for some sample chapters.</div>
<div>One basic idea that seems relevant to your general questions,</div>
<div>the more trials you have, the better your signal-to-noise ratio should be.</div>
<div> </div>
<div>5. When working with eeglab, please review  the online eeglab tutorial and articles to get a sense of what</div>
<div>you can do using single trials with eeglab. For starters, erpimage allows for visualization of all trials at once.</div>
<div>IC demposition allows you to examine a more "clearly-separated" P100 component. Also look into </div>
<div>ERSP and ITC metrics, and note how they differ from normal "single-value per participant" ERPs.</div>
<div> </div>
<div>6. a caveat, Work on using single trial metrics is still in it's infancy, and few researchers have developed</div>
<div>methods to use single trials effectively as  metric instead of ERP. However, there is promising work</div>
<div>in this area, google scholar can help you there also to get oriented correctly. </div>
<div>in addition, you'll find yourself on somewhat uneven ground as you try to develop your own single trial metrics.</div>
<div> </div>
<div>7. Why don't you first show  that there is an effect on P100 between the two groups,</div>
<div>in the normal traditional way [testing the null that there is no difference between the groups]</div>
<div>and just do a t-test or anova using "one value" from each participant.</div>
<div> </div>
<div>8. Note that latency is another measure you did not mention, nor lateralization, both which may be applicable.<br></div>
<div>9. Good luck, and let us know of how things go.</div><br><br><br>
<div class="gmail_quote">On Sun, Dec 4, 2011 at 11:02 AM, Jose Rebola <span dir="ltr"><<a href="mailto:jrebola@gmail.com" target="_blank">jrebola@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote style="BORDER-LEFT: #ccc 1px solid; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; PADDING-LEFT: 1ex" class="gmail_quote">Hi 
<div><br></div>
<div>I am running a study to investigate differences between  williams syndrome patients and controls in a visual task. I have eight subjects of each population.</div>
<div><br></div>
<div>How do I compare the amplitude of the P100 between the populations?</div>
<div><br></div>
<div>Should i include only one value (the peak around 100ms on each of the subject's average) per subject ? </div>
<div>It seems to me that if i do this i will only have one value per subject and i am "throwing away" the 100 trials per condition that i have</div>
<div><br></div>
<div>Isn't there a way that i can compare between populations while retaining within-subject variability?</div>
<div>Otherwise, how does it compensate to perform 1000 trials instead of 10?</div>
<div><br></div>
<div>I only know how to do two-level analysis when all subjects perform two conditions for example, thus getting one value of "effect" per subject and moving to the next level...</div>
<div><br></div>
<div>Isn't there any paralle of this to two populations?</div>
<div><br></div>
<div>Hope somebody can help me,</div>
<div><br></div>
<div>José Rebola</div><br>_______________________________________________<br>Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>

For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br></blockquote></div><br>