Hello,<div><br></div><div>I'm using EEGLAB v11 to run permutation statistics on a 2x2 design. I'm correcting for multiple comparisons with both the FDR and Bonferroni methods. As I understand those corrections, Bonferroni should be more conservative and less sensitive. FDR should be the opposite: less conservative but more sensitive. </div>
<div><br></div><div>When I run the analysis (using 1000 permutations), the output suggests that FDR is (much) more conservative than Bonferroni. For now assume my hypothesis is about an N400, I'm only using Cz, and I've constrained my time window to 250 ms to 500 ms. If I do not set the alpha level, then I get a flat line for the interaction graph (meaning p-values do not move from 1) with the FDR. However if I run the same exact analysis with Bonferroni on, then I get some significant points almost down to .01 in my interaction graph.</div>
<div><br>The same is true for the 1x2 plots that also come up--Bonferroni shows greater p-values than FDR in the N400 time range. I've also tried Holms (in v12), which gives me almost identical outputs to Bonferroni (although Holms should also be more sensitive than Bon).</div>
<div><br></div><div>Am I misunderstanding? Asking another way, which correction is most appropriate for ERP data with a constrained time window?</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Jay<br clear="all"><div><br></div>
-- <br>-- <br>J. L. Sanguinetti <br>Graduate Student<br>University of Arizona <br><a href="http://tegestologist.googlepages.com">http://tegestologist.googlepages.com</a><br><br>
</div>