Illustration einer CSV-Datei, die in eine tabellarische Datenrahmenstruktur importiert wird, mit Spalten, die auf Variablennamen mappen

Datenrahmenvariablen {/examples/}

Eine Datenrahmenvariable enthält tabellarische Daten in einer spreadsheet-ähnlichen Struktur: Zeilen sind Einträge und Spalten sind Variablen, von denen jede Zeichenfolgen-, numerische, boolesche oder Dateiwert halten kann. Datenrahmen werden nicht durch Teilnehmerantworten befüllt. Sie laden eine .csv-Datei hoch, um Daten in sie zu laden, und das Experiment liest zur Laufzeit über das Ereignissystem von ihnen.

Datenrahmen sind das Standardwerkzeug in Labvanced zur Verwaltung strukturierter Eingaben: Listen von Stimuli, Gegenbalancierungspläne, Dateizuordnungen zu Bildern und jede andere Situation, in der Sie Reihen von vorbereiteten Daten einzeln für Ihr Experiment ohne Teilnehmerantworten bereitstellen müssen.

Wann man einen Datenrahmen verwenden sollte

Verwenden Sie einen Datenrahmen, wann immer 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 sollten.
Sie müssen Bedingungen über Teilnehmer hinweg gegenbalancieren.
Sie möchten die Reihenfolge der Trials zu Beginn eines Experiments mischen und dann die Einträge sequenziell lesen.
Sie laden OpenAI-Prompts, benutzerdefinierte Nachrichten oder andere Zeichenfolgen-Daten aus einer vorbereiteten Datei.

Einrichten eines Datenrahmens

Die Erstellung eines Datenrahmens erfordert drei Schritte: Bereiten Sie Ihre CSV vor, erstellen Sie die Variable und importieren Sie die Datei.

Formatierung Ihrer CSV

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 dateibezogene 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.

Erstellen der Datenrahmenvariable

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

Der Datenrahmendialog in Labvanced, der einen Datenrahmen mit vier Spalten und vier Zeilen numerischer Daten zeigt.

Hochladen Ihrer CSV

Klicken Sie im Datenrahmendialog auf Upload 2D CSV Data. Ein Dateiauswahldialog öffnet sich. Nachdem Sie Ihre Datei ausgewählt haben, erscheint das Dialogfeld Importoptionen.

Das Dialogfeld Importoptionen in Labvanced, das Kontrollkästchen für Map strings to files, Use first row as header und Transpose data zeigt.

Option	Was es tut
`Map strings to files`	Behandelt Zeichenfolgenwerte in der CSV als Dateinamen und verknüpft sie mit in Ihrer Studie hochgeladenen Dateien
`Use first row as header`	Verwendet die erste Zeile Ihrer CSV als Spaltennamen anstelle von Daten
`Transpose data`	Lädt die Daten ohne Transponierung von Zeilen und Spalten

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

Bearbeiten eines Datenrahmens

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

Spalten hinzufügen

Um nach dem initialen 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 anschließend im Dialog auf Map all strings to files, um sie mit den hochgeladenen Dateien in Ihrer Studie zu verknüpfen.

Editieren von Zellwerten

Um individuelle Zellwerte direkt zu bearbeiten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Edit Values im Datenrahmendialog. Zellwerte werden direkt bearbeitbar. Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen, um zur schreibgeschützten Ansicht zurückzukehren.

Verwendung von Datenrahmen im Ereignissystem

Datenrahmen werden durch das Ereignissystem gelesen und geschrieben. Zwei Aktionen in der Kategorie Datenrahmenoperationen bearbeiten dies.

Lesen von / Schreiben in Datenrahmenaktion

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

Wichtige Parameter:

Parameter	Beschreibung
Datenrahmenvariable	Der Datenrahmen, von dem gelesen oder in den geschrieben wird
Lesen oder Schreiben	Richtung der Operation
Nach Zeile oder Spalte	Ob eine gesamte Zeile oder eine gesamte Spalte gelesen werden soll
Indextyp	Wie die Zeile oder Spalte ausgewählt wird: fester Wert, Variable oder letzte Zeile
Indexvariable	Die Variable, die als Index verwendet wird, wenn der Indextyp auf Variable gesetzt ist
Ausgabewert	Die Array-Variable, in der das Resultat gespeichert wird

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

Datenrahmeneinträge mischen Aktion

Verwenden Sie diese Aktion, um die Reihenfolge der Zeilen oder Spalten im Datenrahmen zu randomisieren. Führen Sie es einmal zu Beginn des Experiments aus (ausgelöst durch ein Ereignis zum Start der Sitzung), bevor irgendwelche Versuche beginnen.

Parameter:

Parameter	Beschreibung
Datenrahmen	Der Datenrahmen, der gemischt werden soll
Nach Zeilen oder Spalten	Ob die Reihenfolge von Zeilen oder Spalten gemischt werden soll

Ein typischer Arbeitsablauf: Stimulusliste pro Versuch

Eine typische Einrichtung zum Lesen einer Zeile von Stimuli pro Versuch:

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