<div dir="ltr">Dear Alexandre,<div><br></div><div>My thoughts:<br><div><ul><li>If you have three items to compare, using LSD is most powerful and justified. Note that using LSD for comparison across more than 4 items is wrong (i.e., insufficient suppression for Type I error)</li><li>Bonferroni overcorrects. You'll suffer from Type II error (i.e. missing the true effect.) Use Bonferroni-Holm since it is slightly more reasonable.</li><li>Using FDR is preferable IF you have many significant results.</li><li>There are whole bunch of multiple comparison correction methods which I haven't used. It's not very exciting to learn them all because in most cases you'll end up with using one or two methods repeatedly.</li><li>For me maximum statistics to correct omnibus hypothesis is currently most reasonable and powerful for time-frequency data. See Groppe et al. and Mike X Cohen's handbook for this method. I used it in Miyakoshi et al. 2010 which is based on Trujillo and Allen (2007). This method is however computationally more demanding and if you are not testing time-frequency data maybe it is overkill.</li></ul><div>Makoto</div></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Feb 9, 2016 at 8:40 PM, Alexandre Obert <span dir="ltr"><<a href="mailto:obert.alexandre@gmail.com" target="_blank">obert.alexandre@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear all,<br>
<br>
I've got a simple question but I failed to find paper responding to:<br>
Is there a reason to prefer one the two post-hoc pocedures: Tukey or Bonferroni when computing ANOVA on ERP data?<br>
<br>
<br>
Regards,<br>
<br>
Alexandre Obert<br>
_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" 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><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>
</div>