<p dir="ltr">FYI: the stelzer algorith is now available in PyMVPA.</p>
<p dir="ltr">Michael</p>
<div class="gmail_quote">On May 10, 2015 14:28, "Christopher J Markiewicz" <<a href="mailto:effigies@bu.edu">effigies@bu.edu</a>> wrote:<br type="attribution"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">On 05/09/2015 12:49 PM, Jingwen Jin wrote:<br>
><br>
> Hi MVPA experts,<br>
><br>
> I have a general question about conducting group-level analysis on the<br>
> subjects' classification accuracy maps. Let's say I am doing a<br>
> one-sample t-test to find the voxels that have high classification<br>
> accuracy across subjects. Essentially, I am doing a t-test on percentage<br>
> numbers (SVM classification accuracy measured as percentage correct).<br>
> Since percentage is highly affected by the testing example numbers, and<br>
> in general would probably not meet the normal distribution assumption<br>
> for t-test.<br>
><br>
> So my question is if people adjust for testing trial numbers or any sort<br>
> of transformation? For example, I converted each voxel's percentage<br>
> number to a z score at the individual subject's classification map<br>
> level, and then do group-level t-test on these z score maps. I wonder if<br>
> this is valid?<br>
<br>
What you describe sounds like the strategy used by Lee et al (2012)<br>
<<a href="https://dx.doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3814-11.2012" target="_blank">https://dx.doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3814-11.2012</a>> so there's<br>
precedent. On the other hand, it's not clear to me how to do cluster<br>
thresholding for multiple comparisons correction properly, using this<br>
method. They use SPM8's random effects analysis, but if I recall<br>
correctly that requires smoothness assumptions, while MVPA analyses<br>
typically use unsmoothed volumes.<br>
<br>
There's also a much more intensive non-parametric test used by Stelzer<br>
et al. (2012) <<a href="https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.09.063" target="_blank">https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.09.063</a>>, but<br>
it requires a lot of computing time and at least temporary storage space.<br>
<br>
--<br>
Christopher J Markiewicz<br>
Ph.D. Candidate, Quantitative Neuroscience Laboratory<br>
Boston University<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>