labvanced logoLabVanced
  • Research
    • Publications
    • Researcher Interviews
    • Use Cases
      • Developmental Psychology
      • Linguistics
      • Clinical & Digital Health
      • Educational Psychology
      • Cognitive & Neuro
      • Social & Personality
      • Arts Research
      • Sports & Movement
      • Marketing & Consumer Behavior
      • Economics
      • HCI / UX
      • Commercial / Industry Use
    • Labvanced Blog
    • Services
  • Technology
    • Feature Overview
    • Code-Free Study Building
    • Eye Tracking
    • Mouse Tracking
    • Generative AI Integration
    • Multi User Studies
    • More ...
      • Reaction Time/Precise Timing
      • Text Transcription
      • Heart Rate Detection (rPPG)
      • Emotion Detection
      • Questionnaires/Surveys
      • Experimental Control
      • Data Privacy & Security
      • Desktop App
      • Mobile App
  • Learn
    • Guide
    • Videos
    • Walkthroughs
    • FAQ
    • Release Notes
    • Documents
    • Classroom
  • Experiments
    • Cognitive Tests
    • Sample Studies
    • Public Experiment Library
  • Pricing
    • Licenses
    • Top-Up Recordings
    • Subject Recruitment
    • Study Building
    • Dedicated Support
    • Checkout
  • About
    • About Us
    • Contact
    • Downloads
    • Careers
    • Impressum
    • Disclaimer
    • Privacy & Security
    • Terms & Conditions
    • Third-Party Licenses
  • Appgo to app icon
  • Logingo to app icon
Learn
Anleitung
Videos
Anleitungen
Häufige Fragen
Newsletter-Archiv
Dokumente
Klassenzimmer
  • 中國人
  • Deutsch
  • Français
  • Español
  • English
  • 日本語
Anleitung
Videos
Anleitungen
Häufige Fragen
Newsletter-Archiv
Dokumente
Klassenzimmer
  • 中國人
  • Deutsch
  • Français
  • Español
  • English
  • 日本語
  • Leitfaden
    • STARTEN

      • Aufgaben-Editor
      • Rahmen
        • Canvas Frame
        • Seitenrahmen
        • Website-Frame
      • Versuchszeitachse
      • Stimuluspräsentation
      • Richtigkeit der Antwort
      • Objekte
      • Ereignisse
      • Variablen
      • Aufgaben-Assistent
      • Versuchssystem
      • Experimentdesign
        • Eine Studie erstellen
        • Datenrahmen-Muster
        • Multi-User-Experimentdesign
        • Längsschnitt-Experimentdesign
    • HERVORHEBENSWERTES THEMA

      • Randomisierung & Balance
      • Eye Tracking
        • Präsentation von Stimuli in einer Augenverfolgungsaufgabe
        • So Wählen Sie die Einstellungen zur Kalibrierung der Augenverfolgung
        • Einrichtung der Augenverfolgung in einer Aufgabe
        • Aufzeichnen und Exportieren von Blickdaten
        • Verwendung von Formen als Interessensgebiete (AOI) für das Eye Tracking
        • Die Teilnehmerkalibrierungserfahrung
      • Web-Bridge
        • Auswählen von Website-AOIs | Ankern, Anpassen und Überprüfen der AOI-Verfolgung
        • Verfolgen des Mausverhaltens auf einer Website AOI | Web Bridge Anleitung
      • Fragebögen
      • Desktop-App
      • Beispielstudien
      • Teilnehmerrekrutierung
      • API-Zugriff
        • REST API
        • Webhook-API
        • WebSocket API
      • Sonstige Themen

        • Genauigkeit der Stimuluszeiten
        • Multinutzerstudien
        • Kopfverfolgung in Labvanced | Anleitung
    • Haupt-App-TABS

      • Übersicht: Haupt-Tabs
      • Dashboard
      • Meine Studien
      • Geteilte Studien
      • Meine Dateien
      • Experimentbibliothek
      • Mein Konto
      • Lizenz & Dienstleistungen
    • STUDIENTABS

      • Übersicht: Studien-spezifische Tabs
      • Studien-Design
        • Aufgaben
        • Blöcke
        • Sitzungen
        • Gruppen
      • Aufgaben-Editor
        • Aufgabensteuerungen
        • Das Versuchs-System
        • Frame-Typen
        • Objekte
        • Objekt Eigenschaften Tabellen
        • Variablen
        • Systemvariablen Tabelle
        • Das Ereignissystem
        • Texteditor-Funktionen
        • Optionen für Eye Tracking im Aufgabeneditor
        • Kopfverfolgung in einer Aufgabe
        • Mehrbenutzer-Studien
      • Einstellungen
      • Variablen
      • Medien
      • Texte & Übersetzen
      • Starten & Teilnehmen
      • Teilnehmermanagement
      • Datensicht und Export
        • Datensicht und Variablen- & Aufgaben Auswahl (alte Version)
        • Zugriff auf Aufnahmen (ALTE Version)
  • Videos
    • Video Übersicht
    • Erste Schritte in Labvanced
    • Aufgaben erstellen
    • Element Videos
    • Ereignisse & Variablen
    • Fortgeschrittene Themen
  • Durchführungen
    • Einführung
    • Stroop-Aufgabe
    • Lexikalische Entscheidungsaufgabe
    • Posner-Blickführung Aufgabe
    • Change Blindness Flicker Paradigma
    • Augenbewegungsverfolgung Beispielstudie
    • Studie zur Augenbewegungsverfolgung bei Säuglingen
    • Aufmerksamkeitsfängerstudie mit Mausverfolgung
    • Schnelle serielle visuelle Präsentation
    • ChatGPT Studie
    • Augenverfolgungsdemo: SVGs als AOIs
    • Multi-User Demo: Cursorn der Probanden anzeigen
    • Gamepad / Joystick Controller - Grundkonfiguration
    • Desktop-App-Studie mit EEG-Integration
    • Gruppenbalance und Variablenkonfiguration zwischen Probanden
    • Aufbau einer Multi-User-Studie
    • Augenverfolgung während eines Website-Rahmen-Walkthroughs
    • Bedingte Webcam-Augenverfolgung
    • Aufbau einer Studie zur Textsegmentierung
  • FAQ
    • Funktionen
    • Support-Richtlinien & Leitlinien
    • Sicherheit & Datenschutz
    • Lizenzierung
    • Präzision von Labvanced
    • Programmgesteuerter Gebrauch & API
    • Labvanced offline nutzen
    • Fehlerbehebung
    • Fragen zur Studienerstellung
  • Newsletter-Archiv
  • Dokumente
  • Klassenzimmer
Illustration showing the stimulus list workflow: a CSV file feeding into a data frame, driving a trial sequence, and delivering stimuli to a participant

Datenrahmen-Muster {/examples/}

Datenrahmen sind eines der vielseitigsten Werkzeuge in Labvanced zur Verwaltung der Eingangsseite eines Experiments. Diese Seite behandelt, wie man sie auf drei häufige Forschungsdesignszenarien anwendet. Für den technischen Hinweis zur Erstellung und Konfiguration von Datenrahmen siehe Datenrahmenvariablen.

Sequentielle Stimuluspräsentation

Die häufigste Verwendung eines Datenrahmens ist eine Stimulusliste: eine Zeile pro Versuch, Spalten für jedes Attribut (Wort, Bilddateiname, Bedingung, korrekte Antwort). Zu Beginn der Sitzung die Zeilen mischen, um die Reihenfolge der Versuche zu randomisieren. Dann in jedem Versuch die aktuelle Zeile in eine Array-Variable lesen und ihre Werte verwenden, um Objektattribute festzulegen: den angezeigten Text, das angezeigte Bild, die erwartete Antwort.

Die wichtigsten Komponenten:

  • Ein Datenrahmen mit einer Zeile pro Versuch
  • Eine numerische trial_index-Variable, die bei 1 beginnt, mit Reset at Trial Start deaktiviert
  • Ein Sitzungsstartereignis, das Shuffle Data Frame Entries ausführt (nach Zeilen)
  • Ein Versuchstartereignis, das Read from / Write to Data Frame ausführt: nach Zeile lesen, Indexvariable = trial_index, Ausgabe in eine Array-Variable
  • Eine Inkrementaktion nach dem Lesen: addiere 1 zu trial_index

Jedes Element des Ausgabearrays entspricht einer Spalte dieser Zeile. Eine Set Object Property-Aktion weist dann jeden Wert dem relevanten Objekt im Rahmen zu.

Gegenbalancierung der Versuchsreihenfolge

Da Shuffle Data Frame Entries zu Beginn der Sitzung ausgeführt wird und die Mische jedes Mal unterschiedlich ist, sieht jeder Teilnehmer eine einzigartige Versuchsreihenfolge, die aus demselben Set gezogen wird. Dies ist eine randomisierte innerhalb-Teilnehmer-Studie ohne Wiederholung.

Für zwischen-Teilnehmer-Gegenbalancierung, wo Sie sicherstellen möchten, dass spezifische Bedingungsreihenfolgen gleichmäßig auf die Teilnehmer verteilt sind, verwenden Sie die Gruppenzuweisung von Labvanced in Kombination mit einem Datenrahmen. Erstellen Sie für jede Gegenbalancierungsreihenfolge eine separate Gruppe, wobei der Datenrahmen jeder Gruppe bereits für diese Bedingungssequenz sortiert ist. Teilnehmer werden rotierend Gruppen zugewiesen, um die Reihenfolgen über die Stichprobe hinweg auszugleichen.

Für die vollständige Dokumentation zur gruppenbasierten Gegenbalancierung siehe Randomisierung und ausgewogenes experimentelles Design.

Dateibasierte Stimuli

Wenn Ihre Stimuli Bild- oder Audiodateien anstelle von Text sind, speichern Sie die Dateinamen in einer Datenrahmenspalte und verwenden Sie Map strings to files beim Import, um jeden Namen mit einer hochgeladenen Datei zu verknüpfen. Zur Laufzeit gibt die Read from / Write to Data Frame-Aktion den Dateinamen zurück, den eine Set Object Property-Aktion verwendet, um die Datei, die von einem Bild- oder Audioelement angezeigt wird, zu wechseln.

Dieser Ansatz trennt die Stimulusdefinition (die CSV) von der Stimulusauslieferung (der Ereignislogik) und macht es einfach, Ihren Stimulusbestand zu aktualisieren, indem Sie eine neue CSV hochladen, ohne das Ereignissystem zu berühren.

Schritte:

  1. Bereiten Sie eine CSV mit einer Spalte mit Dateinamen vor (z.B. image_file). Laden Sie die Bilddateien separat in Ihre Studie hoch.
  2. Erstellen Sie eine Datenrahmenvariable und laden Sie die CSV hoch. Aktivieren Sie Map strings to files und Use first row as header beim Import.
  3. Verwenden Sie Read from / Write to Data Frame in jedem Versuch, um den Dateinamen in eine Array-Variable zu lesen.
  4. Fügen Sie eine Set Object Property-Aktion hinzu, die auf das Bildelement abzielt: Setzen Sie seine Quelle auf das Arrayelement, das den Dateinamen hält.

Weiterführende Informationen

Datenrahmenvariablen

Datenrahmenvariablen

Der technische Hinweis: So erstellen Sie einen Datenrahmen, laden eine CSV hoch, konfigurieren Importoptionen und verwenden die Aktionen Lesen/Schreiben und Mischen.

Randomisierung und Gegenbalancierung

Randomisierung und Gegenbalancierung

Die vollständige Referenz für Randomisierung, Blockierung und zwischen-Teilnehmer-Gegenbalancierung mit Gruppen und dem Versuchssystem.

Experimentdesign

Experimentdesign

Der Hub für alle Musterleitfäden zum Experimentdesign in Labvanced.

Prev
Eine Studie erstellen
Next
Multi-User-Experimentdesign