<div dir="ltr">To follow up, I believe I have gotten the code to "work", although I would appreciate confirmation on whether what I'm doing is conceptually sound, or if I am misunderstanding the code or purpose of the statistic.<div><br></div><div>Below is my code:</div><div><div><br></div><div><i>[rsignif rbot] = bootstat(permute(g_ersp, [2,1,3]), 'mean(arg1,3);', 'basevect', [27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37], 'alpha', 0.01, 'dimaccu', 2);</i></div></div><div><i><br></i></div><div>Where g_ersp is a grand average of ersp of 200 samples (of data from ~ -1000 to 2000ms) x 48 frequencies (log-spaced) x 7 channels. This grand average is the difference between two conditions, averaged across all subjects, where each subjects ersp is an average across all trials. I permute the matrix so that it is freqs x samples x chans, which is similar to what bootstat is doing on a subject-by-subject basis in my pop_newtimef code, except there it's only one condition, not a difference between conditions, and the third dimension is trials instead of channels. </div><div><br></div><div>The mean(arg1,3) formula came directly from debugging in bootstat from pop_newtimef. While in pop_newtimef this would be averaging across trials, if I'm interested in finding which time-frequency clusters are significant across all channels (or from the average across all channels), does this still make sense?</div><div><br></div><div>The baseline vector comes from the baseline I used on these ersp data, alpha is consistent with what I did on the single-subject/single-channel level, and I don't even know what dimaccu is but this was also taken from debug.</div><div><br></div><div>rsignif ends up being my freq x 2 matrix which I can input in tftopo, so I run this:</div><div><br></div><div><i>tftopo(mean(g_ersp,3), times, freqs, 'logfreq', 'native', 'signifs', rsignif);<br></i></div><div><i><br></i></div><div>So I'm plotting the grand-average difference ersp averaged across all channels, using the appropriate times and freqs axis, the ersp were natively log-scaled, and my mask is rsignif from above.</div><div><br></div><div>To reiterate, is this mask appropriate for these data? Is this showing me the time-frequency clusters averaged across all channels which are significant (relative to my alpha)?</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Max</div><div><br></div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Oct 19, 2017 at 5:33 PM, Max Cantor <span dir="ltr"><<a href="mailto:Max.Cantor@colorado.edu" target="_blank">Max.Cantor@colorado.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>I've produced grand-averaged TFRs across all of my subjects, at select channels, and taken the difference between two conditions, by looping through pop_newtimef for each subject and each channel of interest across both conditions separately, outputting these into separate 4-D arrays, averaging across subjects, and then taking the difference between the two arrays, such that I end up with an ersp difference array of freq x timepoint x chan.</div><div><br></div><div>This array is compatible with the tftopo function and I would like to apply a bootstrapped statistical mask to this array through the tftopo function. Testing it with an erspboot mask outputted by pop_newtimef was functional, however this erspboot mask was obviously specific to that particular subject and channel and not appropriate for my grand averaged array. </div><div><br></div><div>Is there a conceptually and computationally simple way to run this array through the bootstat function (which I believe is what's producing the statistical masking) outside of pop_newtimef and produce a freqs x 2 erspboot mask that would be compatible with tftopo, or would it be easier for me to just reformat my array into a fieldtrip structure and use their functions for nonparametric cluster-based permutation testing, which to the best of my knowledge is the mathematical implementation eeglab uses anyway?</div><div><br></div><div>Any advice appreciated.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Max </div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><div><br></div>-- <br><div class="m_831851007620262564gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div>Max Cantor<br></div>Graduate Student</div><div style="font-size:small">Cognitive Neuroscience of Language Lab</div><span style="font-size:small">University of Colorado Boulder</span><br></div></div>
</div></font></span></div>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><div>Max Cantor<br></div>Graduate Student</div><div style="font-size:small">Cognitive Neuroscience of Language Lab</div><span style="font-size:small">University of Colorado Boulder</span><br></div></div>
</div>