<div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>I somewhat struggle to understand the logic and how it works. Here what is written in the header of the file: "F-scores are computed for each feature as the standard fraction of between and within group variances. Groups are defined by samples with unique labels." (measures/anova.py)</div>

<div><br></div><div>Suppose I have 100 voxels, 2 conditions, 20 trials per condition. Suppose I want to reduce the number of my voxels (features) to 50.  I can run one-way ANOVAs for each voxel, where conditionID is the factor (two levels). But this does not seem to be different from paired t-test. Also, this would be clearly univariate selection.  In one-way ANOVA with data analysis we might have subjects as between-group factor and treatment as within-group factor. But treating voxels as "subjects" does not help me because there is no grouping for voxels (grouping is for condition). </div>

<div><br></div><div>Any ideas? Any links for explanation would be also appreciated!</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Vadim</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div>