<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">Hello Ghislain, some comments below. Best wishes</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">***************************</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">0. This error sometimes comes up and usually means that there is something about the data that STUDY is not happy with. If it's replicable, and it occurs when you use the eeglab tutorial data, I would say please put a note about in the eeglab bugzilla. However it's most likely a bug on your end, in your data and it's structure or setup.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">*Note that ICA for sparse-EEG systems is not recommended. Trustworthy ICA solutions usually occur with more than 32 channels (it's a spatial method), though some researchers have used 32 channels or less.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">*overall, forget about design for a minute,making it just one condition, and just try to achieve clustering. Just tell study all 4 files are from 4 IDs, and from one condition.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">******extra notes below</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">1. To begin with, try just the following: just load 1 file that has the ICs for this subject from one condition, and then just load 1 file that has the ICs for this subject from another condition. Name them as different subjects. Then create study. Then attempt the clustering. What you want to see, manually/visually, one step at a time, is some sanity/okayness regarding your IC solutions (what is their quality, are there clear neural ICs, how is this pattern different across subjects and conditions) .... and then move to attempt statistical and study analyses.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">2. Alternatively, load one file with ICA per subject.Note that you could just get one ICA solution for all files from  single subject, and use these as common ICs across all condition files for that subject. This would make things easier for you than your current strategy.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">3. Alternatively, load one file with ICA, for each unique ICA decomposition. Then create study and cluster the ICs. You may have to trick study into thinking each one file that is loaded is from a different subject. Later, after you have clusters and know which ICs are usable from each ICA decomposition, you can create a more formal study.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"> 4. The idea here is to FIRST figure out what the common ICs are for a subject, for a condition, and across subjects and conditions. Then you probably want to clean each data file based on that information (dropping non-neural ICs) and then attempt analyses. Alternatively, you can find the common neural ICs within subjects, conditions, and the whole study, and then go from there.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">5. The clustering is of better use for looking at ICs across subjects. So for that kind of clustering, load 1 instance of each different subject's ICA solution (just one ICA solution per subject for the moment). Then re-attempt clustering.<br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">6. Note that many researchers choose not to use study but rather compute single-subject single-condition metrics and go from there, essentially making their own study computations. However, there is much that can be done with STUDY. However, STUDY can't do everything, and it often helps to build out your own "averaging procedures". ....In terms of ICs, this would mean at least having a list of "good ICs" and "common ICs" within-subjects, across-subjects, and across-conditions.</div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px">7. Note that you will have to decide how/which ICs within one subject across different conditions are the same or similar. This can/should be done first by examining the IC properties from different conditions from a single subject. I recommend trying this as a kind of sanity check.</div></div></div>