Aufbau einer Studie zum Eye Tracking bei Säuglingen: Objekt-Diskrimination
Willkommen zu einem weiteren Labvanced-Leitfaden zur Erstellung von Studien! In diesem Leitfaden werden wir eine Eye-Tracking-Studie erstellen, um die Objekt-Diskrimination und die räumliche Aufmerksamkeit von Kindern zu bewerten. Während jedes Versuchs werden wir zwei Objekt-Displays einrichten, bei denen das Kind sein bevorzugtes Objekt äußern kann und der Elternteil die Auswahl mit einer Mausdruck-Reaktion trifft (siehe Abbildung 1 unten). Mit der Implementierung der Eye-Tracking-Funktion würde diese Form des experimentellen Paradigmas es Forschern ermöglichen, Daten zu sammeln, um Folgendes zu untersuchen, aber nicht beschränkt auf:
- Räumliche Aufmerksamkeit
- Sprachentwicklung
- Objektkategorisierung
- Gesichtserkennung
Abbildung 1. Darstellung einer Beispieltrial mit zwei Objekten unter derselben Kategorie ‚Spielzeug‘. In diesem Paradigma wird ein Kind seinem Elternteil sein bevorzugtes Objekt mitteilen, und dieser wird die Mouse-Klick-Reaktion auf dasselbe Objekt initiieren.
Darüber hinaus werden wir das Experiment unter Verwendung der kinderfreundlichen Modus-Option aufbauen, die eine kürzere Kalibrierungsdauer mit aufmerksamkeitserregenden Geräuschen ermöglicht, um die Wahrscheinlichkeit von Langeweile und Müdigkeit bei Kindern zu verringern. Es ist erwähnenswert, dass die kürzeren Kalibrierungsintervalle eine geringere Genauigkeit der Blickerfassung zur Folge haben können. Diese Option legt jedoch dennoch minimale Einschränkungen an das Verhalten von Kindern an, die typischerweise nicht lange stillsitzen können und kürzere Aufmerksamkeitsspannen haben.
Wie bei anderen Studie-Erstellungen werden wir auch hier in 6 Teilen vorgehen, bestehend aus:
- Systemeinstellungen
- Variablenbestimmung (UVs & AVs)
- Frame-Einrichtung
- Stimuli-Einrichtung
- Ereignis-Einrichtung
- Block-Einrichtung
Für die Anzeigesequenz, die die Teilnehmer sehen werden (siehe Abbildung 2 unten), wird der Versuch bestehen aus:
- Frame 1: 500 ms Fixationsanzeige
- Frame 2: Zielanzeige mit zwei Objekten, die bleiben, bis die Mouse-Klick-Reaktion ausgeführt wird
Abbildung 2. Beispielanzeige einer Versuchssequenz.
Über diesen Schritt-für-Schritt-Leitfaden hinaus ist die vollständige Studienvorlage auch über diesen Link verfügbar. Darüber hinaus haben wir auch mehrere Eye-Tracking-Video-Inhalte über den folgenden Link verfügbar.
Lassen Sie uns in Teil I eintauchen: Systemeinstellungen, um die Eye-Tracking-Optionen mit diesem Kontext und dieser Einführung festzulegen.
Teil I: Systemeinstellungen
Zunächst ist es wichtig, die Labvanced V2 für die Eye-Tracking-Messung auszuwählen (Abbildung 3 unten) unter Verwendung unseres Deep-Learning-Algorithmus. Danach werden wir die Funktion Kinderfreundlicher Modus aktivieren, die die Kalibrierungszeit automatisch auf <1 Min anpasst und die Präsentation von Geräuschen sowie Bildern von Tieren ermöglicht, um das Interesse des Säuglings am Bildschirm zu unterstützen. In demselben Abschnitt könnten wir auch die Option Show Grid aktivieren, um dem Teilnehmer zu helfen, den nächsten Kalibrierungspunkt vorherzusehen, um den optimalen Kalibrierungsprozess zu unterstützen.
Wir könnten auch die Option Head Pose Alignment auswählen, die als virtuelle Kinnstütze in derselben Anzeige fungiert. Diese zusätzliche Messung dient dazu, die Funktion der physikalischen Kinnstütze nachzuahmen, die in einem Laborumfeld verwendet wird, wo das Kinn auf der Kopfstütze positioniert wird, um die Stille des Kopfes zu gewährleisten. Solche Kontrollen könnten jedoch bei Säuglingen schwierig sein, weshalb wir uns entscheiden könnten, diese Funktion (durch die Eltern) während der Studie zu deaktivieren oder zu ignorieren. Für die aktuelle Einrichtung werden wir diese Option deaktivieren. Für umfangreichere Informationen zu anderen Optionen in den Systemeinstellungen verweisen Sie bitte auf diesen Link, der allgemeine Inhalte zum Eye Tracking navigiert.
Nicht zuletzt werden wir auch die höchste Abtastrate auswählen, wenn wir die Blickmessung berechnen, die die höchste Abtastrate von 30 Hz bietet (mit 30 einzelnen Blickpunkten pro Sekunde). Für spezifischere Informationen zu verschiedenen Berechnungsmodi verweisen Sie bitte auf diesen Link für einen grundlegenden Vergleich.
Abbildung 3. Darstellung der Seite zur Studiensetzung. Der Versuchsleiter muss die Aktivieren-Eye-Tracking-Option auswählen, um die folgenden Auswahlen im angezeigten roten Kästchen anzupassen.
Teil II: Variablenbestimmung mit Lavanced-Faktorenbaum
Entsprechend den anderen Studien-Leitfäden wäre die Bestimmung der Variablen und ihrer Levels (oder Kategorien) der entscheidende erste Schritt zur Planung der Bedingungen und der nachfolgenden Versuchsanordnung. Zuerst verweisen Sie auf den Faktorenbaum, der sich auf der linken Seite der Labvanced-Anzeige befindet, um die Faktoren (oder unabhängige Variablen) und ihre assoziierten Levels zu bestimmen. Für die aktuelle Eye-Tracking-Studie bei Säuglingen wird der Faktor und seine Levels wie folgt sein:
Versuchsgruppe → Hauptversuche
- Faktor 1 - Objektkategorie
- a. Früchte
- b. Spielzeuge
- c. Snacks
- d. Charaktere
- e. Haustiere
Die vollständige Anzeige dieser Einrichtung im Faktorenbaum ist ebenfalls unten abgebildet (siehe Abbildung 4A) mit fünf verschiedenen Bedingungen in den Versuchen & Bedingungen (siehe Abbildung 4B). Wir können auch die Anzahl der Versuche pro Bedingung bestimmen, und wir werden sechs Versuche pro Bedingung auswerten, was 30 Gesamtversuche in der aktuellen Einrichtung ermöglicht.
Abbildung 4. Darstellung der Faktorenbestimmung mit Levels im Faktorenbaum (A) und nachfolgenden Kombinationen mit sechs Versuchen in jeder Bedingung (B). Bedingung 1 zeigt sechs verschiedene Versuchsreihen, angezeigt durch einen Klick auf das Dreieck-Symbol neben der Bedingungsnummer.
Für die Zufälligkeit der Versuche wird Labvanced die Präsentation aller 30 Versuche automatisch variieren, abhängig von den Zufälligkeitseinstellungen (siehe Abbildung 5). Die Standardeinstellung bleibt die erste Zufällig-Option, die eine zufällige Versuchssequenz generiert, aber dies könnte mit verschiedenen Optionen (Festgelegt durch Design oder Hand) vorbestimmt werden. Derzeit wird die Studie fortfahren mit Zufällig ohne Einschränkungen, und dies wird die Versuchspräsentation zufällig zwischen den Haupt- und Fangversuchen variieren. Für mehr Informationen zu den Zufälligkeitssettings verwenden Sie bitte diesen Link für weitere Einzelheiten.
Abbildung 5. Darstellung der Zufälligkeitseinstellung mit gewählter Zufällig-Option, um die Versuche ohne Einschränkungen zufällig zu präsentieren.
Teil III: Frames einrichten
Bevor wir die Frames erstellen, müssen wir die physischen Signale setzen, um Labvanced die Implementierung der Eye-Tracking-Funktion in den nachfolgenden Frames zu ermöglichen. Um das physische Signal einzustellen, klicken Sie auf die Physikalischen Signale-Schaltfläche oben links auf dem Canvas-Bildschirm (siehe Abbildung 6). Im sich öffnenden Dialogfeld müssen wir Eye Tracking in der Aufgabenbearbeitung aktivieren, um die Blickmessung in unserer Studie zu ermöglichen.
Es ist bemerkenswert zu beachten, dass die Hauptkalibrierung immer vor der ersten Eye-Tracking-Aufgabe durchgeführt wird. Zum Beispiel, wenn wir vier verschiedene Aufgaben in unserer Studie eingerichtet hätten (z.B. visuelle Suche, lexikalische Entscheidung, Objekt-Diskrimination und Aufmerksamkeitsblinzeln), aber nur die zweite Aufgabe (lexikalische Entscheidung) die Blickmessung aufzeichnen wird, fordert Labvanced die Kalibrierung vor dieser zweiten Aufgabe an und nicht vorher. Auf diese Weise kann der Versuchsleiter auch den Zeitpunkt der Kalibrierung je nach ihrer experimentellen Kontrolle steuern.
Die andere Option im gleichen Optionsfenster ist die Anzahl der Fixationen, die während der Validierungsphase zwischen jedem Versuch angezeigt werden sollen (siehe Abbildung 6). Für die aktuelle Einrichtung werden wir fortfahren und 1 Fixation zwischen jedem Versuch anzeigen, um die Eye-Tracking-Messung während der Intertrial-Perioden zu validieren. Bei der Untersuchung einer gesunden erwachsenen Bevölkerung würde eine erhöhte Anzahl von Fixationen zwischen jedem Versuch die Eye-Tracking-Messungen unterstützen. Da jedoch die Zielgruppe der aktuellen Studie Säuglinge sind, werden wir mit 1 fortfahren, um der Aufmerksamkeitsanforderung Rechnung zu tragen. Schließlich werden wir die Anzahl der Fixationen auf 3 für die Driftkorrektur festlegen, um die Driftkorrektur zu berechnen. Während der Korrektur werden frühere Versuche in die Berechnung einbezogen, um den Fehler des Teilnehmers von der Hauptkalibrierung zu berücksichtigen.
Abbildung 6. Darstellung der physischen Signale mit dem Standardwert für Fixationen von 1 zwischen jedem Versuch und einem Driftkorrekturwert von 3.
Nachdem wir dies getan haben, werden wir die Frames (Stimuli-Präsentation) erstellen, die die Teilnehmer während ihrer Teilnahme sehen werden. Wieder folgt die Objekt-Diskriminationsaufgabe dem allgemeinen Verfahren, das oben erwähnt wurde (siehe Abbildung 2 oben). Wie dargestellt, beginnt ein Versuch mit einem Fixationsbild (Frame 1) für 500 ms, gefolgt von der Präsentation der beiden Bilder (Frame 2), die bleiben, bis die Objektauswahl mit der Mouse-Reaktion ausgeführt wird.
Die Konstruktion dieser Frames beginnt, indem Sie auf die Canvas-Schaltfläche unten in der Labvanced-Anzeige klicken (siehe Abbildung 7A). Doppelklick darauf zeigt zwei neue Frames an, und es wäre ideal, jeden Frame sofort zu benennen (z.B. Fixation und Target), um die Studienorganisation aufrechtzuerhalten (siehe Abbildung 7B). Bevor wir fortfahren, wäre es wichtig, auf den Standardversuch zu klicken, um sicherzustellen, dass diese Reihe hervorgehoben ist (siehe Abbildung 7C). Dieser Teil dient als Standardvorlage für alle nachfolgenden Bedingungen. Während der Hervorhebung gelten alle Änderungen an den Frames für alle Bedingungen (d.h. wenn Sie ein Fixationsbild im 1. Frame hinzufügen, wird dies für alle 30 Versuche angewendet), damit dies bequem ist, um unnötige und sich wiederholende Setups zu vermeiden.
Abbildung 7. Darstellung eines Beispielversuchs mit der Erstellung eines Canvas-Rahmens (A), der Option zur Frame-Umbenennung (B) und der Hervorhebung des Standardversuchs (C).
Teil IV: Stimuli einrichten (Fixationsbild und Zielpräsentation)
Frame 1
Bevor wir fortfahren, stellen Sie sicher, dass der Standardversuch ausgewählt ist, um Änderungen in diesem Frame über alle 30 Versuche hinweg zu implementieren. Mit den zwei Frames, die wir im vorherigen Teil vorbereitet haben, werden wir jetzt den einzelnen Stimulus in jedem Frame festlegen, beginnend mit dem Fixationsbild im 1. Frame. Dazu können wir beginnen, indem wir auf die Medieneinstellung klicken, um das Bildobjekt auszuwählen (siehe Abbildung 8). Auf der rechten Seite, wo sich die Objekt-Attribute befinden, benennen wir das Bild als Fixation und setzen die folgenden Parameter:
- X-Frame-Koordinate: 325
- Y-Frame-Koordinate: 175
- Breite: 150
- Höhe: 100
Abbildung 8. Darstellung der Erstellung des Fixationsrahmens mit der Bildanzeige-Option (A) und den Einstellungen für die Objektattribute (B). Die ausgewählte Bilddatei (fixation.png) ist ebenfalls über den untenstehenden Stimulus-Link verfügbar.
Direkt darunter können wir das Bild aus dem Labvanced-Dateispeicher auswählen, das wir anzeigen möchten. Um die experimentellen Stimuli (z.B. Bilder, Videos, Audio usw.) in den Speicher zu übertragen, können wir auf das Dateisymbol klicken (siehe Abbildung 9 unten), um den Speicher zu öffnen. Danach können wir das Fixationsbild auswählen, das in diesem Frame angezeigt werden soll. Dieses Bild sowie andere Stimuli sind über den folgenden Link zugänglich.
Stimulus (Fixations- und Zielbilder)
Abbildung 9. Darstellung der Erstellung des Fixationsrahmens mit dem Zugang zum Labvance-Speicher durch Klicken auf das Dateisymbol (A) und dem nachfolgenden Speicherfenster mit übertragenen Stimuli-Dateien (B).
Frame 2
Die Einrichtung des 2. Frames folgt demselben Verfahren wie die vorherigen Schritte oben. Wir werden jedoch nicht den Standardversuch im Abschnitt „Versuche & Bedingungen“ auswählen, sondern stattdessen jede Bedingung auswählen und spezifische Kategorien von Bildern einrichten. Indem wir uns Bedingung 1 ansehen (stellen Sie sicher, dass Bedingung 1 ausgewählt ist), präsentieren wir sechs Versuche mit zwei Früchtenbildern. Daher werden wir erneut die Medieneinstellung verwenden, um zwei Bildattribute auf der Leinwand einzurichten und die Dateispeicherung zu nutzen, um zwei Früchte (fruit2.png & fruit1.png) in diesem Versuch anzuzeigen (siehe Abbildung 10 unten). Die verbleibenden fünf Obstversuche zeigen verschiedene Kombinationen von Obstbildern, und wir werden Tabelle 1 unten folgen, um alle möglichen Bildkombinationen für alle Bedingungen zu präsentieren.
Abbildung 10. Darstellung des Zielrahmens mit den Bildern der Bedingung 1 (Frucht 1 & Frucht 2).
Tabelle 1. Darstellung des Plans zur Stimuli-Präsentation für jede Bedingung und deren zugehörige Versuche.
Teil V: Ereignisse einrichten (Programmieren der Anzeigedauer, Reaktionsbewertung und Variablenaufzeichnung)
Bevor wir fortfahren, werden wir zwei neue Variablen erstellen. Zuerst ist die Reaktionszeit, die die Dauer des Mausklicks in Millisekunden speichert, und zweitens die Bild-Variable, die speichert, welches Bild der Teilnehmer per Mausklick in jedem Versuch auswählte. Wir werden auf die Variablen oben rechts klicken und Neue Variable hinzufügen auswählen. Aus dem neuen Variablenfenster werden wir mit den folgenden Schritten für die Namen und Typen fortfahren, die unten in Abbildung 11 angezeigt sind.
Abbildung 11. Darstellung der Erstellung neuer Variablen (Reaktionszeit & Bild). Die Reaktionszeit-Variable ist mit dem numerischen Datentyp festgelegt, während die Bildvariable als der undefinierte Standardtyp festgelegt ist.
Anschließend werden wir eine weitere Variable erstellen, die Eye-Tracking-Daten in einem Zeitreihenformat enthält, die mehrere Blicke in einem Versuch aufzeichnen wird. Um diese Variable zu erstellen, wählen Sie erneut Neue Variable hinzufügen und fahren Sie mit dem gleichen Schritt wie oben fort. Anders als bei den vorherigen Variablen müssen wir den Aufzeichnungstyp als Zeitreihe-Format festlegen, sodass mehrere Blickmessungen in einem bestimmten Versuch gespeichert werden (siehe Abbildung 12 unten).
Abbildung 12. Darstellung der neu geschaffenen Variable für die Eye-Tracking-Daten mit dem in der roten Box angegebenen Zeitreihenformat.
Im Anschluss an die allgemeine Sequenz der Frames aus Teil I (siehe Abbildung 2 oben) werden wir die Ereignisstruktur separat pro Frame erstellen, beginnend mit der Programmierung der Fixationsbildanzeige für 500 ms.
Frame 1 Ereignis: Fixationsbildanzeige
In diesem Frame möchten wir das Fixationsbild in der Anzeigemitte für 500 ms präsentieren. Daher besteht die logische Sequenz in diesem Frame aus:
- Sobald der Frame beginnt
- Warte 500 ms
- Und springe dann zum nächsten Frame
Um dieses Ereignis zu erstellen, klicken Sie auf die Ereignisse oben rechts neben den Variablen und wählen Sie Rahmenevent (nur in diesem Frame). Im ersten Dialogfenster können wir die Ereignisse als „Start“ benennen (Abbildung 13A) und auf „Weiter“ klicken, um zur Trigger-Option zu gelangen. Der Trigger-Typ ist Versuchs- und Rahmentrigger → Rahmenstart (folgt der 1. logischen Sequenz oben; siehe Abbildung 13B). Mit diesem Trigger möchten wir die 500 ms Verzögerungsaktion des Rahmens starten (2. logische Sequenz); daher kann dies mit Aktion hinzufügen → Verzögerte Aktion (zeitliche Rückmeldung) festgelegt werden und 500 ms im Verzögerungsfeld festgelegt werden (siehe Abbildung 13C). Schließlich, für die letzte logische Sequenz, klicken Sie auf Aktion hinzufügen im Aktionssequenzkasten und fahren Sie mit Sprungaktion → Springe zu → wähle den nächsten Frame (siehe Abbildung 13D). Labvanced wird diese logische Sequenz für die Präsentation des Fixationsbildes für alle Versuche mit diesem Setup immer folgen.
Abbildung 13. Darstellung der Erstellung des Ereignisses für die Präsentation des Fixationskreuzes (Frame 1) unter Befolgung der Ereignisbenennung (A), Trigger (B), Aktionsbestimmung (C) und Aktionsausführung (D).
Frame 2 Ereignis: Präsentation der Bilder, Mausklickbewertung und Blickaufzeichnung (Hauptversuche)
In diesem letzten Rahmen möchten wir die Zielbilder präsentieren und die Mausklickauswahl aufzeichnen, während wir die Blickbewegungen aufzeichnen. Daher werden wir die logische Sequenz, die wir verfolgen werden, so gestalten:
- Sobald der Frame mit den Bildern startet
- Warte auf die Mausklick-Eingabe (ausgelöst durch den linken Klick)
- Nimm das ausgewählte Bild auf und speichere es in der Bildvariable
- Und springe dann zum nächsten Versuch
Um das Ereignis einzurichten, stellen wir zuerst sicher, dass der Standardversuch hervorgehoben ist, um die neuen Änderungen auf alle Versuche anzuwenden. Wir klicken dann auf die Ereignisse oben rechts auf dem Bildschirm und wählen Rahmenevent (nur in diesem Frame). Hier können wir das Ereignis als „Entscheidung“ benennen. Da dieser Event die Mausklicks des Teilnehmers widerspiegelt, wäre der Trigger der Benutzereingabe → Mausklick-Trigger. Hier können wir zwei Bilder als verfügbare Zielefestlegen (siehe Abbildung 14 unten).
Abbildung 14. Darstellung der Erstellung des Ereignisses für die Mausklickzuweisung nach der Ereignisbenennung (A), der Zuweisung des Trigger-Typs mit erlaubten Antworten (B).
Nachdem Sie auf „Weiter“ geklickt haben, fährt die Aktionssequenz mit Variablenmaßnahmen → Setze/Aufzeichnen von Variablen fort und wählen Sie die Bildvariable auf der linken Seite aus (siehe Abbildung 15A). Auf der rechten Seite fahren Sie fort mit Trigger (Maus) → Stimulusname (siehe Abbildung 15B), um den Namen des ausgewählten Bildes aufzuzeichnen. Um die Dauer der Mausklick-Antwort aufzuzeichnen, klicken Sie weiter unten auf Aktion hinzufügen → Variablenmaßnahmen → Setze/Aufzeichnen von Variablen und wählen Reaktionszeit-Variable auf der linken Seite. Rechts fahren Sie fort mit Trigger (Maus) → Zeit seit dem Rahmeneintritt (siehe Abbildung 15C).
Abbildung 15. Darstellung der Erstellung des Ereignisses zur Aufzeichnung des Mausklicks (A & B) und zur Aufzeichnung der Reaktionszeit (C).
Schließlich möchten wir, dass die Versuche nach jeder Reaktion kontinuierlich fortfahren, also wählen wir Aktion hinzufügen → Sprungaktionen und wählen Nächster Versuch (siehe Abbildung 16 unten). Klicken Sie am Ende des Fensters auf „Fertigstellen“, um die letzten Ereigniseinstellungen für diese Studie abzuschließen.
Abbildung 16. Darstellung der Erstellung des Ereignisses für die Sprungaktion, die die Einrichtung aus Abbildung 14 fortsetzt.
Separat werden wir ein neues Ereignis zur Blickmessung erstellen, das diese folgende Sequenz verfolgt:
- Sobald der Frame beginnt
- Record the gaze measurements and store them in the Gaze variable
Um das Ereignis einzurichten, sehen wir uns erneut die Ereignisse in der oberen rechten Ecke des Bildschirms an und wählen Rahmenevent (nur in diesem Frame). Hier können wir das Ereignis als „Blick“ benennen und den Trigger Physiologische Signale → Eye Tracking festlegen (Abb. 17). Nach dem Klicken auf „Weiter“ wird die Aktionssequenz fortgesetzt mit Variablenaktionen → Setze/Aufzeichnen von Variablen und wählen Sie die Gaze-Variable auf der linken Seite aus (siehe Abbildung 17). Rechts fahren Sie fort mit Trigger (Eye Tracking) → Koordinaten (X & Y) + Zeit (T) + Vertrauen (C) [X, Y, T, C] Array. Im Hinblick auf das Verständnis dieser Array-Daten verweisen Sie bitte auf Teil IV des allgemeinen Eye Tracking Blogs, der jede [X, Y, T, C] Messung detailliert beschreibt. Für den aktuellen Leitfaden schließt dies die Einrichtung der Ereignisstruktur ab, und wir werden nun zum letzten Teil dieses Leitfadens übergehen, um die Blockstruktur festzulegen.
Abbildung 17. Darstellung der Erstellung des Ereignisses zur Aufzeichnung der Blickdaten.
Teil VI: Blockeinrichtung
Mit dem Abschluss der Hauptversuchsanordnungen wird dieser letzte Teil den Bildschirm mit den Anweisungen für die Teilnehmer erstellen und es mit der Hauptaufgabe als einen kompletten Block kombinieren. Auf dem anfänglichen Studienentwurfs-Bildschirm werden wir eine neue Aufgabe mit dem Namen „Anweisung“ erstellen und auf „Bearbeiten“ klicken. Um eine Anzeigebildschirm in dieser neuen Aufgabe zu erstellen, fahren wir fort, indem wir auf Bildobjekt → Text anzeigen (siehe Abbildung 18A) klicken, um das Textfeld auf der Leinwand zu implementieren. Hier können wir jede Nachricht für die Anweisung eingeben, und wir werden die folgende Nachricht verwenden.
Abbildung 18. Darstellung der Erstellung des Textobjekts (oben) für die folgende Anweisungsnachricht (unten).
Wie in Abbildung 18 dargestellt, können wir auch die Schaltfläche für die Druckanzeige einrichten, um zum nächsten Task nach dem Anweisungsbildschirm überzugehen. Dazu können wir fortfahren, indem wir das Button-Objekt unter Anzeige-Text auswählen und „START“ in die Schaltfläche schreiben. Danach können wir das neue Ereignis erstellen, indem wir die Ereignisse oben rechts auf dem Bildschirm klicken und Rahmenevent (nur in diesem Frame) auswählen. Hier können wir das Ereignis als „Start“ benennen und den Trigger Physiologische Signale → Button-Klick festlegen (Abb. 19). Nach dem Klicken auf „Weiter“ wird die Aktionssequenz mit Aktion hinzufügen → Sprungaktionen fortgesetzt und wählen Sie Nächste Aufgabe (siehe Abbildung 19 unten). Klicken Sie am Ende des Fensters auf „Fertigstellen“, um die Ereignisseinstellung für diese Aufgabenanweisung abzuschließen.
Abbildung 19. Darstellung der Erstellung des Ereignisses für die Schaltflächenklick-Antwort in der Anweisungsaufgabe.
Anschließend können wir diese gesamte Vorgehensweise bei der Erstellung der Anweisung replizieren, um die abschließende Dankesnachricht für den Teilnehmer zu erstellen. Hier werden wir die folgende Nachricht (Abbildung 20) hinzufügen mit der Schaltfläche „COMPLETE“, die das Experiment beendet. Um dieses letzte Ereignis, das das Experiment beendet, einzurichten, klicken wir erneut auf Ereignisse → Rahmenevent (nur in diesem Frame). Hier können wir das Ereignis als „Abgeschlossen“ benennen und den Trigger Physiologische Signale → Button-Klick festlegen. Nach dem Klicken auf „Weiter“ wird die Aktionssequenz mit Aktion hinzufügen → Sprungaktionen fortgesetzt und wählen Sie Sitzung beenden (siehe Abbildung 20 unten). Klicken Sie am Ende des Fensters auf „Fertigstellen“, um die Ereignisesitzung für diese Aufgabenanweisung abzuschließen.
Abbildung 20. Darstellung der abschließenden Nachricht und die Erstellung des Ereignisses zur Schaltflächenklick-Antwort zum Beenden der Studie.
Damit haben wir jetzt drei abgeschlossene Aufgaben im Studienentwurf, die aus der Hauptversuchaufgabe, der Anweisung und dem Ende bestehen. Wir werden diese dann unter der Blockspalte gruppieren (bezeichnet als „Studie“), die der Gesamtpräsentationssequenz der Studie folgen wird (siehe Abbildung 21 unten). Stellen Sie schließlich sicher, dass der Studienblock unter dem Sitzungsblock festgelegt ist.
Abbildung 21. Darstellung der Hauptstudienentwurfsseite mit dem roten Kasten oben, der die Blockeinrichtung mit den drei Aufgaben (Haupt-, Anweisungs-, Endaufgabe), die während dieses Leitfadens erstellt wurden, anzeigt.
Das Einzige, was in diesem Leitfaden noch aussteht, sind die Einwilligungsunterlagen, der Übungsblock, demografische Fragen und andere Protokolle, aber das variiert je nach Forscher und Institution, um diesen Leitfaden zu beenden. Für weitere Informationen zur Texterstellung sehen Sie sich bitte unsere Ressourcen Link für zusätzliche Informationen an. Darüber hinaus ist die konstruierte Studie auch als Vorlage in unserer Bibliothek unter diesem Link zusammen mit anderen experimentellen Paradigmen verfügbar. In diesem Sinne, im Namen des Labvanced-Teams wünsche ich Ihnen viel Erfolg bei all Ihren wissenschaftlichen Unternehmungen und bete, dass dieser Leitfaden als wichtige Grundlage für Ihre Studienkonstruktion dient.