<div dir="ltr">Dear PyMVPA community,<div><br></div><div>I would like to get your feedback for an analysis I'm trying, I think I'm in the right track but I don't want to miss something.</div><div><br></div><div>I have a block design in which I presented images belonging to 4 categories and I took 6 acquisitions. The thing is that I scanned dogs and humans. </div><div><br></div><div>I want to test whether both species represent the categories in a similar way. I took the coordinates of a voxel of interest in the human brain, took the voxels withing a sphere around it and calculated the euclidean distance between blocks. Then I took this "goal distance vector" and calculated the spearman correlation of similar vectors but obtained in a sphere around each voxel a dog's brain. I repeated this procedure for each human and each dog. Thus getting correlation maps for each dog x human. Then I threshold the maps and binarized the results. I finally added the maps and creating a group map which tells me how many correlations were above chance on each voxel.</div><div><br></div><div>To test wheter it is significant or not, I took random coordinates in the human brain and repeated the process so I can get a distribution of how many false positive correlations I can get in a map, and then I plan to use this distribution to have a statistical threshold.</div><div><br></div><div>Does it make sense to you?</div><div><br></div><div>Sorry for the long explanation :s</div><div><br></div><div>Regards</div><div><br></div><div>Raul</div><div><br></div></div>