<div dir="ltr">Hi all,<div>I am trying to do a group-level permutation test in pyMVPA. I have obtained individual p-values with permutation test and I think I should average the permuted distributions across subjects to get the p-value and mean accuracy. </div><div>I am not sure what I should do next and here are the current lines I have: </div><div>sub=[2003,2016,2077,2098,2989,1989......]<br>for subject in sub:<br></div><div>............ #basic parameters</div><div>clf = LinearCSVMC()<br>permutator = AttributePermutator('targets', count=1000)<br>distr_est = MCNullDist(permutator, tail='left', enable_ca=['dist_samples'])<br>cvte = CrossValidation(clf,splitter,errorfx=mean_mismatch_error,<br>                     postproc=mean_sample(),<br>                     null_dist=distr_est,enable_ca=['stats'])<br>    err=cvte(dataset)<br>    cvte.null_dist.append(cvte.null_dist)<br>    p = cvte.ca.null_prob<br>    assert(p.shape == (1,1))<br>    print 'Corresponding p-value:',  np.asscalar(p)<div class="gmail-yj6qo"></div><div class="gmail-adL"><br></div></div><div class="gmail-adL">Thanks for your help!</div></div>