Hi Doug, 
I would ideally like something that is as close as possible to the pcc map that comes out of selxavg3 (the single subject analysis). How is that computed?
Thanks, Caspar 

On Wednesday, October 9, 2013, Douglas N Greve wrote:
If it is just an effect size you can compute gamma.mgh/rstd.mgh
doug

On 10/09/2013 01:39 PM, Caspar M. Schwiedrzik wrote:
Hi Doug,
this is coming from a seed-based resting state analysis. I would like to show effect size instead of p-values.
I thought you calculate them from the slopes or the t-values?
Caspar



2013/10/9 Douglas N Greve <greve@nmr.mgh.harvard.edu <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>>


    Oh, yes, sorry. The reason that mri_glmfit_pcc is failing is
    because this is a one-sample group mean (design matrix a column of
    all 1s). What are you trying to compute the correlation between?
    Or do you just want to convert the p-values to a correlation
    coefficient?



    On 10/09/2013 01:26 PM, Caspar M. Schwiedrzik wrote:

        Hi Doug, did you already have a chance to look into this?
        Thanks, Caspar


        2013/10/4 Caspar M. Schwiedrzik <cschwiedrz@rockefeller.edu
        <mailto:cschwiedrz@rockefeller.edu>
        <mailto:cschwiedrz@rockefeller.edu
        <mailto:cschwiedrz@rockefeller.edu>>>


            Done. Thank you very much for looking into this.
            Caspar


            2013/10/4 Douglas N Greve <greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
            <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>>>


                Can you tar up you glmfit dir and drop it to me on our
        file drop?


                On 10/04/2013 05:29 PM, Caspar M. Schwiedrzik wrote:

                    Hi Doug,

                    thank you very much for sending the Matlab
        function. When
                    I run this, it creates a pcc.mgh file for my osgm
                    contrast. However, the values seem strange. They range
                    from -630 to 36 for my particular dataset.
                    I was expecting something between -1 and 1.
                    Caspar


                    2013/10/4 Douglas N Greve
        <greve@nmr.mgh.harvard.edu <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
                    <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>>
                    <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>

                    <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>>>>


                        I think you are conflating the 1st level and
        the 2nd
                    level. You
                        could get pcc out of the 2nd level regardless
        of what
                    you are
                        using for the input from the first level. I've
                    attached a matlab
                        script that will compute the pcc for
        mri_glmfit output

                        doug



                        On 10/04/2013 03:33 PM, Caspar M. Schwiedrzik
        wrote:

                            Hi Doug,
                            I guess it boils down to the question how
        to get a
                    group PCC
                            map after a RFX GLM?
                            Using -m PCC seems to only give me a map per
                    subject. Are you
                            calculating PCC from the t- values? Thanks,
                            Caspar


                            On Thursday, October 3, 2013, Caspar M.
                    Schwiedrzik wrote:

                                Hi Doug,

                                On Thursday, October 3, 2013, Douglas
        N Greve
                    wrote:


                                    It sounds like two issues:
                                    1. p-values not consistent with your
                    program. What did
                            you use
                                    to compute? Did you do a two-sided
        (which
                    is what
                            fsfast uses)?

                                I used ttest in Matlab, two sided.

                                    2. Using pcc maps. Why not use -m pcc?


                                Isn't that giving me a map per
        subject? How do
                    I get the
                            group map
                                that is consistent with the results of
                    mri_glmfit run on
                            ces.nii?

                                Thanks, Caspar


                                    doug


                                    On 10/03/2013 01:10 PM, Caspar M.
                    Schwiedrzik wrote:

                                        Hi Doug,
                                        I loaded the pcc.nii file that
        I got from
                            isxconcat-sess
                                        into Matlab and then ran a t-test
                    against 0 over
                            the 4th
                                        dimension. I converted the
        resulting
                    p-values to
                            -log10
                                        and then compared them to the
        output of
                            mri_glmfit, namely
                                        sig.vol.
                                        This was the mri_glmfit command:
                                        mri_glmfit \
                                        --surf averagesubject hemisphere \
                                        --y pcc.nii \
                                        --no-cortex \
                                        --osgm \
                                        --glmdir analysisname
                                        I was expecting the p-values
        to be the
                    same, which
                                        apparently is not the case,
        unless I am
                                        doing/understanding something
        wrong.

                                        By now, I am actually more
        inclined to
                    use the
                            regression
                                        coefficients instead. However, I'd
                    still like to
                            get pcc
                                        maps from them, if there is a
        way to
                    do so in FSFAST.
                                        Thanks, Caspar




                                        2013/10/3 Douglas N Greve
                            <greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
                    <mailto:gr                                                <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
                    <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>>
                            <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
                    <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
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                                            On 10/03/2013 10:39 AM,
        Caspar M.
                    Schwiedrzik
                            wrote:

                                                Hi Doug,

                                                when I run a
        two-tailed t-test
                    against 0
                            in Matlab
                                        on the Rs
                                                in pcc.nii that I get
        out of
                            isxconcat-sess with
                                        -m pcc, and
                                                DOF from ffxdof.dat, I get
                    different -log10(p)
                                        values than the
                                                ones that come out of
        mri_glmfit.

                                            I don't understand what
        you mean.
                    Can  you
                            elaborate?

                                                I am not sure why this is
                    happening.
                                                In principle, I just
        want pcc
                    maps as
                            final output
                                        to show
                                                them on the surface
        (instead
                    of p-values).
                            So I'd
                                        be happy to
                                                follow your advice
        regarding
                    the biasing
                            effects
                                        of noise and
        autocorrelation and use the
                    regression
                                        coefficients. However,
                                                mri_glmfit (v5.1) does not
                    seem to output
                            pcc maps
                                        of the
                                                contrasts (contrary to
                    selxavg3-sess on
                            the single
                                        subject
                                                level). How would I
        get those?

                                                Thanks, Caspar


                                                2013/10/1 Douglas N Greve
                            <greve@nmr.mgh.harvard.edu
        <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
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        http://www.partners.org/complianceline . If the e-mail was
                    sent to
                        you in error
                        but does not contain patient information, please
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                        sender and properly
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