liu.seSök publikationer i DiVA
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Reply to Chen et al.: Parametric methods for cluster inference perform worse for two‐sided t‐tests
Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, Statistik och maskininlärning. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Linköpings universitet, Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV.
Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Linköpings universitet, Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV.ORCID-id: 0000-0002-9091-4724
Big Data Institute, University of Oxford, Oxford, United Kingdom, Department of Statistics, University of Warwick, Coventry, United KingdomWellcome Trust Centre for Integrative Neuroimaging (WIN-FMRIB), University of Oxford, Oxford, United Kingdom.
2019 (Engelska)Ingår i: Human Brain Mapping, ISSN 1065-9471, E-ISSN 1097-0193, Vol. 40, nr 5, s. 1689-1691Artikel i tidskrift (Övrig (populärvetenskap, debatt, mm)) Published
Abstract [en]

One‐sided t‐tests are commonly used in the neuroimaging field, but two‐sided tests should be the default unless a researcher has a strong reason for using a one‐sided test. Here we extend our previous work on cluster false positive rates, which used one‐sided tests, to two‐sided tests. Briefly, we found that parametric methods perform worse for two‐sided t‐tests, and that nonparametric methods perform equally well for one‐sided and two‐sided tests.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2019. Vol. 40, nr 5, s. 1689-1691
Nyckelord [en]
cluster inference, false positives, fMRI, one‐sided, permutation, two‐sided
Nationell ämneskategori
Medicinteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-153286DOI: 10.1002/hbm.24465ISI: 000460680400025OAI: oai:DiVA.org:liu-153286DiVA, id: diva2:1269320
Anmärkning

Funding agencies: NIH [R01 EB015611]; Wellcome Trust [100309/Z/12/Z]; Knut och Alice Wallenbergs Stiftelse; Linkoping University; Swedish Research Council [2017-04889, 2013-5229]; "la Caixa" Foundation; Vetenskapsradet

Tillgänglig från: 2018-12-10 Skapad: 2018-12-10 Senast uppdaterad: 2019-04-01

Open Access i DiVA

fulltext(277 kB)33 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 277 kBChecksumma SHA-512
6213c8735bf051abbaba7d8afe00e36525065d74270539ad0a0f3a38c54d209c28079d43ab618ca90b81335e76b01c3ccdaae027f810c7da2c246c638254afa0
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Personposter BETA

Eklund, AndersKnutsson, Hans

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Eklund, AndersKnutsson, Hans
Av organisationen
Avdelningen för medicinsk teknikStatistik och maskininlärningTekniska fakultetenCentrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV
I samma tidskrift
Human Brain Mapping
Medicinteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 33 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 156 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf