<div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>There are two commonly used approaches to analyze the data of the experiment below:<br></div><div><br></div><div>Simple design with two conditions (A and B), which  both activate large network of well established regions (e.g. conjunction analysis of A > baseline and B > baseline). The question is whether we can find neural correlates of difference between the two. Direct group-level analysis comparison between A and B results in small activations (~5% of volume comparing to commonality of conjunction analysis) and these activations are located mostly outside the main network, all over the brain. Given that the result is dependent on p-value threshold, it looks like a classical blobology.  Another approach is to select (independently) the ROIs of the common network nodes and to run MVPA. With this analysis I successfully discriminate between the two conditions. So, two people analyzing the same data can draw absolutely different conclusions: one would say, that small regions X, Y, Z are the regions, which discriminate between conditions A and B; the other, in contrast, would say that since both A and B activate common network, the difference between the two lies within this network (different patterns of activity).  </div>


<div><br></div><div>What approach is more reliable in your opinion?</div><div><br></div><div>Thanks!</div><div>Vadim</div></div>