<div dir="ltr">Dear Anastasios,<div><br></div><div>If you haven't done so, I recommend you follow EEGLAB online tutorial and workshop. There is a lot of learning materials online.</div><div>However, EEGLAB does not necessarily provide the most convenient functions to meet the needs of conventional ERP studies. You might want to check ERPLAB too, which is more dedicated for that needs (that's what I heard, sorry I have no experience there!)</div><div><br></div><div>However, if you want to do it at the group level using EEGLAB STUDY, you can use my plugin ERPstudio.</div><div><a href="https://sccn.ucsd.edu/wiki/Std_erpStudio">https://sccn.ucsd.edu/wiki/Std_erpStudio</a><br></div><div>You enter window beginning and ending for computing mean/defining peak to perform statistics.</div><div><br></div><div>So what you need is</div><div><ol><li>Define event types and time</li><li>Preprocess scalp-recorded continuous signals up to dipole fitting (see <a href="https://sccn.ucsd.edu/wiki/Makoto's_preprocessing_pipeline">https://sccn.ucsd.edu/wiki/Makoto's_preprocessing_pipeline</a> for preprocessing data)</li><li>Epoch to compute ERP</li><li>Integrate the group-level results by creating EEGLAB STUDY</li><li>Use std_erpStudio to perform statistics on user-defined time window</li></ol></div><div>Too complicated? Indeed, I think knowing all of these steps in good detail deserves one PhD. In addition, using ICA results to perform the final group-level statistics requires a lot of courage because of complexities of post-ICA processes (the group-level statistics can be done only probabilistically due to inconsistency across subjects) and open parameters. However, many of us challenged it and got successful results. I hope you challenge it also!</div><div><br></div><div>Makoto</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Sun, Jul 15, 2018 at 9:05 PM Anastasios Giannopoulos <<a href="mailto:angianno_8@hotmail.com">angianno_8@hotmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">





<div lang="EL" link="blue" vlink="#954F72">
<div class="m_-2418638254593444035WordSection1">
<p class="MsoNormal" style="background:#f4f4f4"><span style="font-size:10.5pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#111111">Hello,<u></u><u></u></span></p>
<div style="margin-bottom:11.25pt;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;word-spacing:0px">
<p class="MsoNormal" style="background:#f4f4f4"><span style="font-size:10.5pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#111111">I have loaded my continuous EEG data into EGGLAB and I want to find the P300 values. I also know the times of the beginning of each stimulus.
 I have not yet defined events and epochs. How should I work to finally export the P300 values?<u></u><u></u></span></p>
</div>
<p class="MsoNormal" style="background:#f4f4f4"><span style="font-size:10.5pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#111111">Thank you in advance!<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal">Sent from <a href="https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=550986" target="_blank">
Mail</a> for Windows 10</p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
</div>

_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.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" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a></blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>