<div dir="ltr">Dear Nils,<div><br></div><div>I pasted the results from 'help fdr'. Apparently, it takes only two inputs, p-values and alpha. So if you use any value other than p-values, that should be alpha.</div><div><br></div><div>Makoto</div><div><br></div><div>%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%</div><div><div>>> help fdr</div><div>  fdr() - compute false detection rate mask</div><div> </div><div>  Usage:</div><div>    >> [p_fdr, p_masked] = fdr( pvals, alpha);</div><div> </div><div>  Inputs:</div><div>    pvals   - vector or array of p-values</div><div>    alpha   - threshold value (non-corrected). If no alpha is given</div><div>              each p-value is used as its own alpha and fdr corrected</div><div>              array is returned.</div><div>    fdrtype - ['parametric'|'nonParametric'] fdr type. Default is  </div><div>              'parametric'.</div><div> </div><div>  Outputs:</div><div>    p_fdr    - pvalue used for threshold (based on independence</div><div>               or positive dependence of measurements)</div><div>    p_masked - p-value thresholded. Same size as pvals.</div><div> </div><div>  Author: Arnaud Delorme, SCCN, 2008-</div><div>          Based on a function by Tom Nichols</div><div> </div><div>  Reference: Bejamini & Yekutieli (2001) The Annals of Statistics</div></div><div>%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jan 25, 2017 at 12:55 AM, Nils Hachmeister <span dir="ltr"><<a href="mailto:nils.hachmeister@uni-bielefeld.de" target="_blank">nils.hachmeister@uni-bielefeld.de</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi everyone,<br>
<br>
I'm using the study structure and aim to generate different plots including statistical testing (non-parametric) with multiple comparison correction, namely FDR. I used FDR before (in a context unrelated to eeglab) and it is my understanding that you pass a parameter alpha to it. FDR returns a (common) threshold for p-values which guarantees that the expected rate of type-I errors among all rejections of the 0-hypothesis is smaller or equal to alpha.<br>
<br>
Now, in the statistics menu in the eeglab gui and the documentation at <a href="https://sccn.ucsd.edu/wiki/Chapter_06:_Study_Statistics_and_Visualization_Options" rel="noreferrer" target="_blank">https://sccn.ucsd.edu/wiki/Cha<wbr>pter_06:_Study_Statistics_and_<wbr>Visualization_Options</a> I cannot really find that notion. There is no mention of a parameter nor any constraints regarding the rate of type-I errors. However, I noticed that when passing a value to the edit-field labeled threshold the results change pretty much in a way consistent with that field being used as FDR-alpha. But from the documentation I cannot confirm this assumption. Can anybody here confirm this?<br>
<br>
Best<br>
<br>
Nils<br>
<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/ee<wbr>glabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.uc<wbr>sd.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.e<wbr>du</a><br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="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>