<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">Hi Nick, sorry to come back to this point<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">but I am not clear why you mention that I have 2 samples<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">only for MVPA, I have condition A with 19 beta images (1 per subject)<br>and condition B with the same, merged and concatenated in one fule<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">If I run a basic nfold crosvalidation<br><pre>clf = LinearNuSVMC()

partitioner=NFoldPartitioner()

cv=CrossValidation(clf, partitioner)

sl=sphere_searchlight(cv, radius=3, space='voxel_indices',
postproc=mean_sample())</pre><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">then I am training  SVM to distinguish condition A from B<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">in 18 subjects and then testing on the remaining 19th subject.....am i right?<br><br>the univariate stats are done as a A-B t-test on those images....<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">so why N=2? still did not figure out how the univariate t-test gives <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">strong signal in frontoparietal cortex but MVPA nothing<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><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Sep 8, 2014 at 11:50 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"><span class=""><br>
On Sep 8, 2014, at 12:09 PM, David Soto <<a href="mailto:d.soto.b@gmail.com">d.soto.b@gmail.com</a>> wrote:<br>
<br>
> 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>
</span>From what I understood, you were trying to use the beta estimates /from/ the GLM as input for MVPA.<br>
<br>
The difference is that the GLM uses N samples (with N the number of acquired volumes; i.e. as a timeseries) as input, whereas your MVPA approach only uses 2 (which is much smaller than N). Two samples is just not enough to do MVPA, just as two samples is insufficient for any meaningful univariate statistics.<br>
<br>
You can use all N volumes as input for MVPA, for example see: <a href="http://www.pymvpa.org/examples/searchlight.html" target="_blank">http://www.pymvpa.org/examples/searchlight.html</a><br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><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>
</div></div></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>