Überblick über Variablen

Beschreibung

Im Abschnitt "Variablen" werden alle Variablen der Studie in einer Liste angezeigt, nach Typ kategorisiert. Die wichtigsten Variablen-Eigenschaften (Name, Skala, Datentyp, Datenformat, Ist Aufgezeichnet, wird Zurückgesetzt) werden angezeigt. Jede Variable kann ausgewählt werden, sodass die Eigenschaften der Variable angezeigt und auf der rechten Seite des Bildschirms bearbeitet werden können.

Wichtiger Hinweis: Es wird empfohlen, alle Variablen-Eigenschaften vor der Veröffentlichung der Studie und dem Start der Datenerfassung zu überprüfen / zu inspizieren (z.B. überprüfen, ob alle relevanten Variablen aufgezeichnet werden usw.).

Variablentypen

Im Überblick über die Variablen werden die Variablen nach ihrem Haupttyp unterteilt. Es gibt 4 Hauptvariablentypen:

• Benutzerdefinierte Variablen: Alle vom Benutzer erstellten Variablen.
• Objektvariablen: Alle Variablen, die zusammen mit einem (Fragebogen-) Objekt erstellt wurden (z.B. Kontrollkästchen, Schieberegler usw.)
• Faktorvariablen: Alle Variablen, die als Faktoren innerhalb von Versuchsgruppen fungieren.
• Systemvariablen: Alle automatisch erstellten Variablen (vorgefertigt von Labvanced).

Variablen werden auch nach ihrem Geltungsbereich kategorisiert:

• Versuchsvariablen: Diese Variablen werden pro Versuch aufgezeichnet. Typischerweise vom Benutzer erstellt, einige Beispiele sind Reaktionszeiten und Teilnehmerbeschlüsse.
• Sitzungsvariablen: Diese Variablen werden nur einmal pro Sitzung aufgezeichnet und sind größtenteils von Labvanced erstellt. Einige Beispiele sind Browsertyp, Bildschirmgröße und Start-/Endzeiten der Studie.
• Subjektvariablen: Diese Variablen werden nur einmal pro Subjekt aufgezeichnet und sind von Labvanced erstellt. Diese Variablen bleiben für dasselbe Subjekt über mehrere Sitzungen hinweg gleich und beinhalten Werte wie Subjekt-ID.

Forschende betrachten typischerweise nur Versuchs- und Sitzungsvariablen. Subjektvariablen sind nützlich für longitudinale Studien.

Löschen von Variablen

Das Löschen von Variablen sollte mit äußerster Vorsicht durchgeführt werden. Stellen Sie sicher, dass diese Variable nicht irgendwo in Ihrer Studie verwendet wird, bevor Sie eine Variable löschen. Die Verwendungen der Variablen werden in den Variablen-Eigenschaften der aktuell ausgewählten Variable im unteren rechten Bereich des Bildschirms angezeigt (Sie müssen möglicherweise nach unten scrollen). Während Labvanced versucht, diese Verwendungen zu aktualisieren, überprüfen Sie bitte auch die verschiedenen Aufgaben und Frames, um zu sehen, ob eine Variable wirklich ungenutzt ist oder nicht, bevor Sie sie löschen.

Wenn Sie sich nicht zu 100 % sicher sind, dass eine Variable nicht verwendet wird, wird empfohlen, die Aufzeichnung der Variable zu deaktivieren. Auf diese Weise wird die Variable nicht in der Datensicht angezeigt, aber es besteht kein Risiko für Ihre Studie. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, eine Kopie Ihrer Studie zu erstellen (alle Variablen und Objekte kopieren usw.), dann die betreffende Variable aus der KOPIE der Studie zu löschen und einen Testlauf durchzuführen. Auf diese Weise können Sie sehen, wie die Studie ohne diese Variable abläuft.

WENN EINE VARIABLE GELÖSCHT WIRD, DIE IRGENDWO NOCH VERWENDET WIRD (Z.B. IN EVENTS ODER OBJEKTEN), KANN DIES UNWIDERRUFLICHE SCHÄDEN AN Ihrer STUDIEVERURSACHEN! Bitte seien Sie vorsichtig!

Geteilte Variablen

Geteilte Variablen sind dynamische Variablen, die über Sitzungen und/oder Subjekte hinweg geteilt werden können. Die Variablen werden auf dem Labvanced-Server gespeichert.

Ausbalancierung zwischen Subjekten

Stellen Sie sich eine Studie vor, die 10.000 Bilder hat, aber nur 100 Bilder werden jedem Teilnehmer angezeigt. Jedes der zehntausend Bilder sollte jedoch mindestens einmal, in zufälliger Reihenfolge, gezeigt werden. Daher werden 100 Teilnehmer benötigt, um die Studie abzuschließen.

Geteilte Variablen können verwendet werden, um ein Array zu beschreiben, das die Nummern der Bilder speichert, die noch nicht angezeigt wurden. Dies stellt sicher, dass Teilnehmer 2 keines der Bilder sieht, die Teilnehmer 1 gesehen hat. Dies balanciert die Stimuli zwischen den Subjekten auf stimlusbasierter Grundlage. Um Ungleichgewicht durch ausfallende Teilnehmer zu verhindern, kann die Variable so eingestellt werden, dass ein Bild erst nach der Antwort des Teilnehmers als gesehen aufgezeichnet wird. Dies gewährleistet eine verwertbare Antwort für jedes Bild, unabhängig davon, ob ein Teilnehmer die Studie abgeschlossen hat oder nicht. Daher ergibt eine Studie randomisierte, ausgewogene und vollständige Daten.

Multi-Session (Längsschnitt-) Studien

Geteilte Variablen können verwendet werden, um sicherzustellen, dass das Subjekt in jeder Sitzung einer longitudinalen Studie dasselbe Gerät verwendet (oder nicht verwendet).

In diesem Fall kann eine andere Version von geteilten Variablen verwendet werden. Bei dieser Methode werden die geteilten Variablen lokal auf dem Gerät des Teilnehmers gespeichert und nur mit dem Teilnehmer selbst über die Sitzungen hinweg geteilt. Dies funktioniert jedoch nicht, wenn das Subjekt einen privaten Browser verwendet oder ein beschädigtes Gerät hat.

In einem anderen Beispiel, stellen Sie sich eine Studie vor, die zwei Sitzungen pro Teilnehmer hat. In jeder Sitzung werden 100 Bilder gezeigt, aber sie sind in den beiden Sitzungen vollständig unterschiedlich. Die Bilder werden zufällig aus einem Korpus von 10.000 Bildern ausgewählt. Sie können zufällig Zahlen ziehen und sie in einem Array speichern, um die Bilder auszuwählen, und dann dieses Array in der nächsten Sitzung abrufen, um sicherzustellen, dass sie nicht ein zweites Mal ausgewählt werden.

Multi-User Studien

Diese Variablen werden in Studien verwendet, die mehrere Teilnehmer betreffen, um Werte von einer Person zur anderen zu senden. Diese Methode verwendet Server-Speicher, um Variablen über mehrere Subjekte hinweg zu verteilen.

Erinnern Sie sich an das oben genannte Beispiel einer Studie, die 10.000 Bilder hat, aber nur 100 Bilder jedem Teilnehmer zeigt. Jedes der zehntausend Bilder sollte mindestens einmal, in zufälliger Reihenfolge, gezeigt werden.

Wieder können geteilte Variablen verwendet werden, um in ein Array zu schreiben, das die Nummern der Bilder speichert, die noch nicht angezeigt wurden. Für dieses Beispiel sollten bei der Initialisierung der Studie zufällige Zahlen gezogen und in ein Array geschrieben werden. Das Array enthält dann die Bilder, die jeder Teilnehmer in der Multi-User-Studie gesehen hat. Dies stellt sicher, dass Teilnehmer 2 nicht dieselben Bilder sieht, die Teilnehmer 1 derzeit sieht.

Beispielstudie

Stellen Sie sich eine Beispielstudie vor, in der Ihr Intelligenzquotient mit dem einer Population verglichen wird, deren durchschnittliche Intelligenz 100 Punkte beträgt. Ihr Wert ist nur relevant, wenn er relativ zu anderen betrachtet wird. Um diesen Vergleich anzustellen, könnte der Forscher eine Nachanalyse durchführen, oder er könnte dem Teilnehmer live Feedback geben.

Mithilfe von geteilten Variablen kann der Punktestand eines Teilnehmers in ein Array voller Werte gepusht werden. Das Array kann dann gemittelt und der Perzentilwert am Ende der Studie wieder an den Teilnehmer zurückgegeben werden. Auf diese Weise wird die geteilte Variable dynamisch aktualisiert, während mehr Einzelpersonen an der Studie teilnehmen, aber die Analyse erfolgt während der Studie und nicht nachträglich.