<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
<meta name="Title" content="">
<meta name="Keywords" content="">
<meta name="Generator" content="Microsoft Word 15 (filtered medium)">
<style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:12.0pt;
        font-family:Calibri;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#0563C1;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:#954F72;
        text-decoration:underline;}
span.EmailStyle17
        {mso-style-type:personal-compose;
        font-family:Calibri;
        color:windowtext;}
span.msoIns
        {mso-style-type:export-only;
        mso-style-name:"";
        text-decoration:underline;
        color:teal;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-family:Calibri;}
@page WordSection1
        {size:8.5in 11.0in;
        margin:1.0in 1.0in 1.0in 1.0in;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style>
</head>
<body bgcolor="white" lang="EN-US" link="#0563C1" vlink="#954F72">
<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Dear colleagues,<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">In order to obtain a measure of inter-trial variability within subjects, I would like to compute trial-by-trial median absolute deviation (MAD) of amplitude and latency within epochs.  Given that two published
 papers have used EEGLab to do this (citations below), I know it is possible to at least output data in a format that will allow computation of this measure, if not to compute it directly in EEGLab.  However, I am unsure of which function(s) to use to do this. 
 Any guidance anyone can provide would be greatly appreciated.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Many thanks,<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Laura Morett<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Arazi, A., Censor, N., & Dinstein, I. (2017). Neural variability quenching predicts individual perceptual abilities. <i>Journal of Neuroscience</i>, <i>37</i>, 97-109.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Milne, E. (2011). Increased intra-participant variability in children with autistic spectrum disorders: evidence from single-trial analysis of evoked EEG. <i>Frontiers in psychology</i>, <i>2</i>, 51.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">********************************************************<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Laura M. Morett<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Hilibrand Postdoctoral Fellow<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Yale Child Study Center<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">230 S. Frontage Rd.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">New Haven, CT 06520<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">As of August 16, 2017:<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Assistant Professor of Educational Psychology<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Educational Neuroscience Initiative<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">University of Alabama<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Box 870231<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Tuscaloosa, AL 35487-0231<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Email: <a href="mailto:laura.morett@yale.edu"><span style="color:#0000E9">laura.morett@yale.edu</span></a><o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Phone: (203) 737-4586<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Web: <a href="https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=http-3A__lauramorett.strikingly.com_&d=CwMF-g&c=-dg2m7zWuuDZ0MUcV7Sdqw&r=7RydtjFxlOLitiTKeuyufwjZVnuS2cr0LD3ZBHQd6QA&m=hcKHc9qk081CzOBRcCJRuXs-41-8mLMuX9gmiw_QG_g&s=UQlF7t1IaNyCaJW5l4lvUXFZvEYnMtD2_GIYvnLLIaE&e="><span style="color:#0000E9">http://lauramorett.strikingly.com/</span></a><o:p></o:p></p>
</div>
</body>
</html>