Datenrahmenvariablen

Eine Datenrahmenvariable hält tabellarische Daten in einer tabellenartigen Struktur: Zeilen sind Einträge und Spalten sind Variablen, von denen jede Zeichen-, Zahlen-, Boolesche oder Dateiwerten halten kann. Datenrahmen werden nicht durch Teilnehmerantworten befüllt. Sie laden eine .csv-Datei hoch, um Daten in diese 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, Ausgleichspläne, Dateizuordnungen zu Bildern und jedes andere Szenario, in dem Sie Zeilen vorbereiteter Daten in Ihr Experiment eins nach dem anderen einspeisen müssen.

Wann man einen Datenrahmen verwenden sollte

Verwenden Sie einen Datenrahmen, wann immer Ihr Experiment 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 Reihe nach ablesen
• Sie laden OpenAI-Aufforderungen, benutzerdefinierte Nachrichten oder andere Zeichenfolgendaten aus einer vorbereiteten Datei

Einen Datenrahmen einrichten

Einen Datenrahmen zu erstellen, erfordert drei Schritte: CSV vorbereiten, die Variable erstellen und die Datei importieren.

Ihre CSV formatieren

Jede Spalte in Ihrer CSV wird zu einer Variable (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-Panel-Tab im Aufgabeneditor.
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

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

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

Einen Datenrahmen bearbeiten

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

Spalten hinzufügen

Um nach dem ursprünglichen 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 individuelle Zellwerte direkt zu bearbeiten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Edit Values im Datenrahmendialog. Die Zellen werden an Ort und Stelle bearbeitbar. Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen, um zur schreibgeschützten Ansicht zurückzukehren.

Datenrahmen im Ereignissystem verwenden

Datenrahmen werden über das Ereignissystem gelesen und geschrieben. Zwei Aktionen in der Kategorie Datenrahmenoperationen behandeln dies.

Aus / In Datenrahmen lesen / schreiben

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

Wichtige Parameter:

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

Datenrahmeneinträge mischen

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

Parameter:

Ein gängiger Workflow: 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 Reset at Trial Start deaktiviert.
3. Fügen Sie zu Beginn des Experiments eine Shuffle Data Frame Entries-Aktion zu Ihrem Datenrahmen (nach Zeilen) hinzu.
4. Fügen Sie zu Beginn jedes Versuchs eine Read from / Write to Data Frame-Aktion hinzu: Nach Zeile lesen, Indexvariable = trial_index, Ausgabewariable = eine Arrayvariable (z.B. current_trial_data).
5. Nach dem Lesen erhöhen Sie trial_index um 1 mit einer Set / Record Variable-arithmetischen Aktion.
6. Verwenden Sie die Elemente der Arrayvariable, um Objektattribute festzulegen oder Logikereignisse für diesen Versuch zu steuern.

Weiterführende Literatur