<p class="MsoNormal">Hi All,</p>

<p class="MsoNormal"><br></p><p class="MsoNormal">I am interested in relating the grandaveraged dSPM values for
a set of subjects to a particular p-value. I know this has come up a few times
on both this and the old mne_analysis listserv, but I am confused about a few
issues in particular:</p>

<p class="MsoNormal"><br></p><p class="MsoNormal">First, I have seen several users mention using the function
inv_fpdf. As I understand it, this function relates a p-value to dSPM by
treating dSPM as an f statistic with degrees of freedom (3* number of<span style="">  </span>subjects) / (number of time points used to
compute the noise covariance matrix). <span style=""> </span>How
can I grab the number of time points in the noise covariance matrix? I think “mne_show_fiff
[file] --tag 3531 –verbose” (where [file] is the covariance matrix for one of
my subjects) may return this value, but I’m not completely clear on this even
after looking at the help. <span style=""> </span></p>

<p class="MsoNormal"><br></p><p class="MsoNormal">Also, to correct for multiple comparisons, I was considering
doing a bonferroni correction with the correction factor equal to (n timepoints) x (#
vertices). However, I was told this isn’t a good idea because 1) results are
correlated across both time and space and 2) the forward solution is only
calculated for a max of 20,000 vertices (not every single one). <span style=""> </span>Can anyone recommend a better correction?</p>

<p class="MsoNormal"><br></p><p class="MsoNormal">Finally, in addition to finding the threshold for the
grandaverage of conditions, I’d also like to visualize grandaveraged difference
waves. Should these be treated any different statistically?</p>

<p class="MsoNormal">Any help would be greatly appreciated!</p>

<p class="MsoNormal"><br></p><p class="MsoNormal">Thanks,</p>

<p class="MsoNormal"><br></p><p class="MsoNormal">Matt</p>