Hi there,<div><br></div><div>I have been quite reading a bit about MVPA the past year, but found little papers that focus on the very practical sides of MVPA. More specifically, I'm looking for any literature that discusses the influence of different scanning parameters, number of trials, number of participants and Signal-to-Noise ratios on experimental power/classifier performance. Does anyone know such a paper?</div>
<div><br></div><div>I have a paper in review right now and my reviewer says that we should have looked into this. I think this sounds nice, but a bit naive: not that<i> </i>much studies have been done and researchers don't publish stuff that doesn't show significant effects. Also, I guess the influence of all these parameters covary heavily with the task and ROIs at hand. To say you need n subjects with m trials, depending on the SNR by factor x is not really possible would be my hunch. Or am I missing something here? I'm glad to hear your opinion about this.</div>
<div><br></div><div>Thanks,</div><div>Gilles de Hollander</div><div>PhD candidate at the Cognitive Science Center Amsterdam</div>