Datenrahmenvariablen

Eine Datenrahmenvariable enthält tabellarische Daten in einer spreadsheet-ähnlichen Struktur: Zeilen sind Einträge und Spalten sind Variablen, die jeweils Zeichenfolgen-, numerische, boolesche oder Dateiwerten enthalten können. Datenrahmen werden nicht durch Teilnehmerantworten gefüllt. Sie laden eine .csv-Datei hoch, um Daten in sie zu laden, und das Experiment liest während der Laufzeit mithilfe des Ereignissystems daraus.

Datenrahmen sind das Standardwerkzeug in Labvanced, um strukturierte Eingaben zu verwalten: Listen von Stimuli, Gegenbalancierungspläne, Datei-zu-Bild-Abbildungen und jede andere Situation, in der Sie vorbereitete Datenzeilen in Ihr Experiment einfüttern müssen, jeweils einen Versuch nach dem anderen.

Wann man einen Datenrahmen verwenden sollte

Verwenden Sie einen Datenrahmen immer dann, wenn Ihr Experiment vorab vorbereitete, strukturierte Daten laden muss, anstatt Werte von Teilnehmern zu sammeln.

• Sie haben eine Liste von Stimuluswörtern, Sätzen, Bildern oder Audiodateien, die trialweise erscheinen sollen
• Sie müssen Bedingungen über Teilnehmer hinweg ausgleichen
• Sie möchten die Reihenfolge der Versuche zu Beginn eines Experiments mischen und dann die Einträge der Reihenfolge nach lesen
• Sie laden OpenAI-Aufforderungen, benutzerdefinierte Nachrichten oder andere Zeichenfolgendaten aus einer vorbereiteten Datei

Einen Datenrahmen einrichten

Die Erstellung eines Datenrahmens erfolgt in drei Schritten: Bereiten Sie Ihre CSV vor, erstellen Sie die Variable und importieren Sie die Datei.

Ihre CSV formatieren

Jede Spalte in Ihrer CSV wird zu einer Variablen (Spalte) im Datenrahmen. Jede Zeile ist ein Eintrag. Wenn Ihre erste Zeile Spaltennamen enthält, aktivieren Sie Use first row as header beim Import.

Für dateibasierte Stimuli (Bilder, Audio) geben Sie die Dateinamen in die entsprechende Spalte ein. Sie können dann Map strings to files beim Import verwenden, um diese Namen mit hochgeladenen Dateien in Ihrer Studie zu verknüpfen.

Die Datenrahmenvariable erstellen

1. Öffnen Sie Ihre Studie und gehen Sie zum Tab Variablen im linken Panel oder öffnen Sie den Variables-Tab im Aufgaben-Editor.
2. Klicken Sie auf + New Variable und setzen Sie Data Type auf Data Frame.
3. Klicken Sie auf Save. Der Datenrahmendialog öffnet sich.

Ihre CSV hochladen

Im Datenrahmendialog klicken Sie auf Upload 2D CSV Data. Ein Datei-Auswahlfenster öffnet sich. Nachdem Sie Ihre Datei ausgewählt haben, erscheint das Importoptionsdialogfenster.

Klicken Sie auf Ok, um zu importieren. Der Datenrahmen wird mit den Inhalten Ihrer CSV gefüllt.

Einen Datenrahmen bearbeiten

Sobald ein Datenrahmen erstellt ist, können Sie ihn mit neuen Spalten erweitern, einzelne Zellwerte direkt bearbeiten oder alle Inhalte mit einem frischen CSV-Upload ersetzen.

Spalten hinzufügen

Um nach dem anfänglichen Import eine neue Spalte hinzuzufügen, klicken Sie auf Add variable / Column oben im Datenrahmendialog. Dies fügt eine leere Spalte hinzu, die Sie benennen und konfigurieren können. Wenn die neue Spalte Dateinamen enthält, klicken Sie danach im Dialog auf Map all strings to files, um sie mit den hochgeladenen Dateien in Ihrer Studie zu verknüpfen.

Zellwerte bearbeiten

Um einzelne Zellwerte direkt zu bearbeiten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Edit Values im Datenrahmendialog. Die Zellen werden vor Ort bearbeitbar. Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen, um zur schreibgeschützten Ansicht zurückzukehren.

Datenrahmen im Ereignissystem verwenden

Datenrahmen werden über das Ereignissystem gelesen und beschrieben. Zwei Aktionen in der Kategorie Datenrahmenoperationen erledigen dies.

Aus / In Datenrahmen lesen / schreiben

Verwenden Sie diese Aktion, um eine Zeile oder Spalte aus dem Datenrahmen in eine Array-Variable zu lesen oder um Werte zurückzuschreiben.

Wichtige Parameter:

Das häufigste Muster ist: Behalten Sie eine numerische Zählervariable, die sich bei jedem Versuch erhöht, verwenden Sie sie als Indexvariable und lesen Sie die entsprechende Zeile in ein Array ein. Jedes Element des Arrays entspricht dann einer Spalte dieser Zeile.

Datenrahmeneinträge mischen

Verwenden Sie diese Aktion, um die Reihenfolge der Zeilen oder Spalten im Datenrahmen zu zufällisieren. Führen Sie sie einmal zu Beginn des Experiments (ausgelöst durch ein Sitzungsstartereignis) aus, bevor irgendwelche Versuche beginnen.

Parameter:

Ein typischer Arbeitsablauf: Stimulusliste pro Versuch

Ein typisches Setup zum Lesen einer Zeile von Stimuli pro Versuch:

1. Laden Sie eine CSV mit einer Zeile pro Versuch und Spalten für jedes Stimulusattribut hoch (z. B. word, condition, correct_response).
2. Erstellen Sie eine numerische Variable trial_index mit einem Startwert von 0 und deaktivieren Sie Reset at Trial Start.
3. Fügen Sie zu Beginn des Experiments eine Aktion Shuffle Data Frame Entries zu Ihrem Datenrahmen hinzu (nach Zeilen).
4. Fügen Sie zu Beginn jedes Versuchs eine Aktion Read from / Write to Data Frame hinzu: nach Zeile lesen, Indexvariable = trial_index, Ausgabespeicher = eine Array-Variable (z. B. current_trial_data).
5. Nach dem Lesen erhöhen Sie trial_index um 1 mithilfe einer Set / Record Variable arithmetischen Aktion.
6. Verwenden Sie die Elemente der Array-Variablen, um Objekt-Eigenschaften festzulegen oder Ereignislogik für diesen Versuch zu steuern.

Weiterführende Literatur