<div dir="ltr">Hi Marco,<div><br></div><div>This doesn&#39;t sound quite correct to me. In my experience, one could average across electrodes rather than including all 32 electrodes in the model without coding them as a factor--i.e., each cell of your design (each condition for each participant, if you&#39;re testing an ANOVA with only an effect of Condition; or each condition for each electrode for each participant, if you&#39;re testing Condition*Electrode) should have only one value. It sounds like this is what you did for your last analysis.</div><div><br></div><div>Furthermore, since your first Condition*Electrode ANOVA did not reveal any effects, I don&#39;t think there&#39;s a motivation for averaging across electrodes and re-running it. If there were a broad effect like that (which your last analysis suggests there is not), it would have appeared as a main effect of Condition in the first analysis.</div><div><br></div><div>If you have an effect that is limited to one part of the scalp and simply don&#39;t have enough power to find the necessary Condition*Electrode (or Condition*Region) interaction, there may be other ways--such as using spatio-temporal clustering, or only testing a few electrodes of interest (if you had <i>a priori </i>predictions about where effects would emerge). Also, for a whole-head analysis, rather than putting in all 32 electrodes as a single 32-level factor, many people will group them based on regions and/or represent the electrodes with a composite of several factors (such as Laterality and Anteriority); you should be able to find examples of such analyses in most contemporary ERP articles, and you can also check out this book chapter:</div><div><br></div><div><ul style="color:rgb(0,0,0);font-family:&#39;Times New Roman&#39;;font-size:medium;background-color:rgb(204,204,204)"><li>Dien, J. and Santuzzi, A. (2004). Application of repeated measures ANOVA to high-density ERP datasets: A review and tutorial. In: Handy, T. (Ed.), Event-Related Potentials: A Methods Handbook, Cambridge, Mass: MIT Press.</li></ul></div><div><br></div><div>Best,</div><div>Steve</div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><br><br></div>Stephen Politzer-Ahles<br>New York University, Abu Dhabi<br>Neuroscience of Language Lab<br><a href="http://www.nyu.edu/projects/politzer-ahles/" target="_blank">http://www.nyu.edu/projects/politzer-ahles/</a><br></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Fri, Oct 31, 2014 at 11:46 PM, Marco Montalto <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:montaltomarco@onvol.net" target="_blank">montaltomarco@onvol.net</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear List,<br>
<br>
I have conducted a study in which 20 participants (10 female and 10 male) were tested during 2 conditions using 32 electrodes placed on the scalp. I ran a mixed model ANOVA with within-subject factors condition (2 levels) and electrode (32 levels) and between-subject factor gender (2 levels). I got no significant main effects or interaction terms and therefore I collapsed across electrodes. Now each subject was represented by 32 values and therefore the degrees of freedom looked funny (they were huge) but the results were exactly as expected. If I took an average of each 32-value-cluster, again, I lost all significance. Does the method of having each subject represented by 32 values seem sensible to anyone and, if not, can anyone suggest a different method of analysis I could adopt?<br>
<br>
Thanks in advance for any advise/suggestions!<br>
<br>
Regards,<br>
Marco<br>
_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" 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">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject &quot;set digest mime&quot; to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br>
</blockquote></div><br></div>