<div dir="ltr">On 12 November 2017 at 02:33, Lynda Lin <span dir="ltr"><<a href="mailto:llin90@illinois.edu" target="_blank">llin90@illinois.edu</a>></span> wrote:<br><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Thanks so much for responding to my question - I used the CustomPartitioner option and it worked! (I'm so sorry it took so long to reply, wanted to wait til I ran the searchlight analyses, which I just finished, to have a more coherent answer). I had 2 follow up questions regarding interpretation of results... </div><div><br></div><div>1) if my searchlight script doesn't include the "sl_map.samples - 1" line, does that mean that all my values when I visualize them on FSL for example will be error rates? (instead of accuracy values?) Here's my script:</div><div><br></div><div><i>results = sl(dataset)</i></div><div><i>niftiresults = map2nifti(results, imghdr=dataset.a.imghdr)</i></div><div><br></div><div>Do I need to add the following lines to my script to get accuracy rates?</div><div><i>sphere_errors = results.samples[0]</i></div><div><i>map2nifti(1-sphere_errors)</i></div></div></blockquote><div><br></div><div>It really depends on what measure and arguments you use. For example consider the searchlight script here:</div><div><br></div><div><a href="http://www.pymvpa.org/examples/searchlight.html">http://www.pymvpa.org/examples/searchlight.html</a></div><div><br></div><div>By default the error rates are returned; these are transformed to accuracies by </div><div><br></div><div><div>     sl_map = sl(ds)</div><div>     sl_map.samples *= -1</div><div>     sl_map.samples += 1</div></div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><br></div><div>2) I ran a one-sample t-test on SPM using the .nii images I got for each participant from the searchlight analyses (after converting them to standard space) but I'm not sure how to threshold the image to correct for multiple comparisons? Or is this something that the program does? </div></div></blockquote><div><br></div><div>No, these maps are not corrected for multiple comparisons. Consider: <a href="http://www.pymvpa.org/generated/mvpa2.algorithms.group_clusterthr.GroupClusterThreshold.html">http://www.pymvpa.org/generated/mvpa2.algorithms.group_clusterthr.GroupClusterThreshold.html</a></div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>For example, when I open the group contrast (or beta) image after running the one-sample t-test on FSL and specify min=0.5, max=1</div></div></blockquote><div><br></div><div>What do these values represent? Intensity?</div><div><br></div><div>Did you subtract chance level from the maps before running the one-sample t-test (hint: you should)? Generally it's quite [*] valid to do such a test for the group analysis, assuming that your design is balanced (equal number of classes over folds).</div><div><br></div><div>* there is some work in the literature that argues a t-test is not the best option.</div><div><br></div><div><br></div></div></div></div>