<div dir="ltr"><div>
Hi Szilvia,</div><div><br></div><div>If you are trying to correct for multiple comparisons across time points and/or electrodes, there are permutation-based methods for doing this available in the Mass Univariate Toolbox and the Factorial Mass Univariate Toolbox:</div><div><br></div><div><a href="https://openwetware.org/wiki/Mass_Univariate_ERP_Toolbox">https://openwetware.org/wiki/Mass_Univariate_ERP_Toolbox</a></div><div><br></div><div><a href="https://github.com/ericcfields/FMUT/wiki">https://github.com/ericcfields/FMUT/wiki</a></div><div><br></div><div>For background, see:</div><div><br></div><div><a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1469-8986.2011.01273.x">https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1469-8986.2011.01273.x</a><br></div><div><br></div><div>Eric<br></div></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"><span>-----<br>Eric Fields, Ph.D.<br>Postdoctoral Fellow<br><a href="https://www2.bc.edu/elizabeth-kensinger/" target="_blank">Cognitive and Affective Neuroscience Laboratory</a>, Boston College<br><a href="http://www.brandeis.edu/gutchess/" target="_blank">Aging, Culture, and Cognition Laboratory</a>, Brandeis University<br><a href="mailto:eric.fields@bc.edu" target="_blank">eric.fields@bc.edu</a></span></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Mon, Jun 11, 2018 at 10:24 AM, Ramtin Mehraram (Student) <span dir="ltr"><<a href="mailto:R.Mehraram2@newcastle.ac.uk" target="_blank">R.Mehraram2@newcastle.ac.uk</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear Szilvia,<br>
<br>
To my knowledge, the permutation-based statistics "corrects" for non-normal sample distribution. This allows you to use parametric tests (such as t-test) with any sample distribution. It does not correct for multiple comparisons.<br>
<br>
The false discovery rate (FDR) is not very conservative as Bonferroni is. FDR is usually recommended whether you have huge amount of data (like genetic data) or in exploratory stage of your study. A more "strict" correction is recommended when finalizing the obtained results.<br>
<br>
A good variant of the Bonferroni correction is the Holm-Bonferroni, which is slightly more powerful.<br>
<br>
I hope this helps.<br>
<br>
B.<br>
<br>
Ramtin Mehraram<br>
PhD Student @ramtinTVT<br>
Biomedical Research Building 3rd floor<br>
Institute of Neuroscience<br>
Newcastle University<br>
NE4 5PL, United Kingdom<br>
<a href="http://www.lewybodylab.org" rel="noreferrer" target="_blank">www.lewybodylab.org</a> <br>
<a href="https://www.newcastlebrc.nihr.ac.uk/research-themes/dementia/" rel="noreferrer" target="_blank">https://www.newcastlebrc.nihr.<wbr>ac.uk/research-themes/<wbr>dementia/</a> <br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
-----Original Message-----<br>
From: eeglablist [mailto:<a href="mailto:eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu">eeglablist-bounces@<wbr>sccn.ucsd.edu</a>] On Behalf Of Szilvia Linnert<br>
Sent: 08 June 2018 09:37<br>
To: EEGLABLIST <<a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a>><br>
Subject: [Eeglablist] permutation and FDR<br>
<br>
Hi everyone,<br>
<br>
I am planning to use permutation-based statistics using the study function in EEGLAB.<br>
<br>
I am confused whether I need to correct for multiple comparisons (using<br>
FDR) additionally, or the permutation method itself also corrects for multiple comparisons. I've got contradictory suggestions about this.<br>
<br>
Many thanks ,<br>
<br>
Szilvia<br>
<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>
______________________________<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>
</div></div></blockquote></div><br></div>