<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">Thanks Nick for the advise, it is helpful and am happy to try the within subject approach using the PEs from each run as you suggested<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">however I should say that I still do not get why using the very same input data, the univariate GLM picks the difference between the*cued and uncued* conditions but the MVPA seems not <br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">cheers<br>ds<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)"> </div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Sep 8, 2014 at 10:31 AM, Nick Oosterhof <span dir="ltr"><<a href="mailto:nikolaas.oosterhof@unitn.it" target="_blank">nikolaas.oosterhof@unitn.it</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">On Sep 8, 2014, at 11:21 AM, David Soto <<a href="mailto:d.soto.b@gmail.com">d.soto.b@gmail.com</a>> wrote:<br>
<br>
> There are two experimental conditions  *cued and uncued* and 19 subjects.<br>
><br>
> We therefore have a 4D nii file in which volumes 1-19 are PEs for the *cue* classification target and volumes 20-38  are the PEs for the *uncued* classification target<br>
<br>
If I understand correctly, you have two samples per subject (one for each condition), and each value for a chunk corresponds to one subject.<br>
With those parameters you would be doing between-subject classification. Are you sure that is what you want?<br>
<br>
I'm asking, because /almost/ all MVPA (hyperalignment (TM) being an exception) are doing within-subject analysis. If you have not done so yet, I suggest strongly to do within-subject analysis first before trying between-subject analysis.<br>
<br>
For that you would need more than one sample for each chunk. In fMRI world people usually take each run as a chunk; if you have 6 runs, you would have 6 chunks. Using the GLM to estimate the response gives 2 samples in each chunk (indicated by .sa.targets), and 12 samples in total.<br>
In this scenario you would analyze  each subject separately.<br>
<br>
><br>
> The above code gave a Warning re: the zscoring stage becos the number of datapoints per chunks was only 2 (in the example above the chunks were the subjects)<br>
<br>
Yes, with only two values per chunk you cannot z-score, because you're losing 2 dfs when estimating mean and standard deviation. The z-scoring is more suitable for fMRI time series. When using a GLM, it is a good idea to do signal normalization (z-scoring, or dividing the signal at each timepoint by the mean over all timepoints - for each run (or chunk) separately) /before/ the GLM.<br>
<br>
<br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div dir="ltr"><a href="http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/d.soto/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/d.soto/</a><br></div>
</div>