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>

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>>


    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>>


        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>>>


                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: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>
            <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
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                                                   <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu
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                                            On 10/01/2013 01:13 PM,
            Caspar M.
                    Schwiedrzik
                                wrote:
                                            > Hi Doug,
                                            > it would be great if you
            could give
                    me some
                                further
                                        advise on the
                                            > group analysis of functional
                    connectivity maps.
                                            > Specifically, I am
            trying to get PCC
                    maps
                                for certain
                                        seeds, and am
                                            > not planning any
            comparison between
                    groups.
                                            > Following your previous
            advise, I am
                    running
                                        isxconcat-sess with -m
                                            > pcc to get the PCC maps.
                                            > I would then run
                                            >
                                            > mri_glmfit \
                                            > --surf averagesubject
            hemisphere \
                                            > --y pcc.nii \
                                            > --no-cortex \
                                            > --osgm \
                                            > --glmdir analysisname
                                            >
                                            > *Could you please
            provide some more
                    detail
                                on what kind of
                                            analysis is
                                            > performed when I provide
            pcc.nii as
                    an input for
                                        mri_glmfit? Is it a
                                            > t-test of the
            Fisher-transformed
                    r-values
                                against 0?
                                            I just run a t-test of the
            r-values. I
                    don't
                                have a
                                        program to convert
                                            them to z-values, however,
            there are
                    z-values
                                that are
                                        created in the
                                            first level analysis.
            These are
                    generated from the
                                        p-values but I
                                            bet it
                                            would give you the same
            thing. Use -m
                    z with
                                        isxconcat-sess if you
                                            want
                                            to use the z.
                                            > *Is the average r-value
            or z-value saved
                                somewhere?
                                            Which level? For
            mri_glmfit,  they are
                    not,
                                but it is not
                                        hard to get
                                            them with matlab.
                                            > *Do you take the
            autocorrelation into
                                account (as in
                                        Vincent JL et
                                            > al., 2007. Intrinsic
            functional
                    architecture
                                in the
                                        anaesthetized
                                            > monkey brain. Nature.
            447:83-86)?
                                            Not usually, but it could
            be done by
                    not including
                                        -no-whiten when you
                                            run mkanalysis-sess. I
            usually use the
                    regression
                                        coefficients instead
                                            of correlation
            coefficients because
                    that they
                                are at least
                                            unbiased with
                                            respect to noise level and
                    autocorrelation.
                                            doug


                                            > I'd also be happy to
            look this up
                    but I'd
                                need to know
                                        where I can


                --     Douglas N. Greve, Ph.D.
                MGH-NMR Center
            greve@nmr.mgh.harvard.edu
            <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
            <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu

            <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>>
                Phone Number: 617-724-2358 <tel:617-724-2358>
            <tel:617-724-2358 <tel:617-724-2358>>
                Fax: 617-726-7422 <tel:617-726-7422> <tel:617-726-7422

            <tel:617-726-7422>>

                Bugs: surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/BugReporting
            <http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/BugReporting>
                <http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/BugReporting>
                FileDrop: https://gate.nmr.mgh.harvard.edu/filedrop2
            www.nmr.mgh.harvard.edu/facility/filedrop/index.html
            <http://www.nmr.mgh.harvard.edu/facility/filedrop/index.html>
                           <http://www.nmr.mgh.harvard.edu/facility/filedrop/index.html>
                Outgoing:
            ftp://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/transfer/outgoing/flat/greve/



                The information in this e-mail is intended only for
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                whom it is
                addressed. If you believe this e-mail was sent to you
            in error and
                the e-mail
                contains patient information, please contact the Partners
                Compliance HelpLine at
            http://www.partners.org/complianceline . If the e-mail was
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                but does not contain patient information, please
            contact the
                sender and properly
                dispose of the e-mail.



        --         Douglas N. Greve, Ph.D.
        MGH-NMR Center
        greve@nmr.mgh.harvard.edu <mailto:greve@nmr.mgh.harvard.edu>
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