<div dir="ltr"><div><div><div>EEG.data is a channels*samples*trials structure for one participant. So, for example, this would give you the amplitude at channel 5 and timepoint 100 for each trial:<br><br></div>EEG.data(5,100,:)<br><br></div>MATLAB has a built-in mad() function, although anyway median absolute deviation is basic arithmetic so it shouldn't be hard to calculate.<br><br></div>This would give you the median absolute deviation of the amplitude at each timepoint; to get median absolute deviation of P1 amplitude and latency, you would just have to first calculate the P1 amplitude and latency at each trial and each channel, and then get the mad() of those values.<br></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><br></div><span><div>---<br></div>Stephen Politzer-Ahles<br>The Hong Kong Polytechnic University<br>Department of Chinese and Bilingual Studies<br><a href="http://www.mypolyuweb.hk/~sjpolit/" target="_blank">http://www.mypolyuweb.hk/~sjpolit/</a></span><a href="http://www.nyu.edu/projects/politzer-ahles/" target="_blank"></a></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Tue, May 2, 2017 at 1:21 PM, Morett, Laura <span dir="ltr"><<a href="mailto:laura.morett@yale.edu" target="_blank">laura.morett@yale.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">







<div bgcolor="white" link="#0563C1" vlink="#954F72" lang="EN-US">
<div class="m_-201862188834325470WordSection1">
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Dear colleagues,<u></u><u></u></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.<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Many thanks,<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt">Laura Morett<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><u></u> <u></u></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.<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><u></u> <u></u></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.<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt"><u></u> <u></u></span></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">******************************<wbr>**************************<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Laura M. Morett<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Hilibrand Postdoctoral Fellow<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Yale Child Study Center<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">230 S. Frontage Rd.<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">New Haven, CT 06520<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">As of August 16, 2017:<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Assistant Professor of Educational Psychology<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Educational Neuroscience Initiative<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">University of Alabama<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Box 870231<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Tuscaloosa, AL 35487-0231<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Email: <a href="mailto:laura.morett@yale.edu" target="_blank"><span style="color:#0000e9">laura.morett@yale.edu</span></a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" style="text-autospace:none">Phone: <a href="tel:(203)%20737-4586" value="+12037374586" target="_blank">(203) 737-4586</a><u></u><u></u></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=" target="_blank"><span style="color:#0000e9">http://lauramorett.<wbr>strikingly.com/</span></a><u></u><u></u></p>
</div>
</div>

<br>______________________________<wbr>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/<wbr>eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.<wbr>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">eeglablist-request@sccn.ucsd.<wbr>edu</a><br></blockquote></div><br></div>