Patrones de Marco de Datos

Los marcos de datos son una de las herramientas más versátiles en Labvanced para gestionar el lado de entrada de un experimento. Esta página cubre cómo aplicarlos a tres escenarios comunes de diseño de investigación. Para la referencia técnica sobre cómo crear y configurar marcos de datos, consulta Variables de Marco de Datos.

Presentación secuencial de estímulos

El uso más común de un marco de datos es una lista de estímulos: una fila por ensayo, columnas para cada atributo (palabra, nombre de archivo de imagen, condición, respuesta correcta). Al inicio de la sesión, baraja las filas para aleatorizar el orden de los ensayos. Luego, en cada ensayo, lee la fila actual en una variable de matriz y usa sus valores para establecer propiedades del objeto: el texto mostrado, la imagen mostrada, la respuesta esperada.

Los componentes clave:

• Un marco de datos con una fila por ensayo
• Una variable numérica trial_index comenzando en 1, con Reset at Trial Start desactivado
• Un evento de inicio de sesión ejecutando Shuffle Data Frame Entries (por filas)
• Un evento de inicio de ensayo ejecutando Read from / Write to Data Frame: leer por fila, variable de índice = trial_index, salida a una variable de matriz
• Una acción de incremento después de leer: añadir 1 a trial_index

Cada elemento de la matriz de salida se mapea a una columna de esa fila. Una acción Set Object Property luego asigna cada valor al objeto relevante en el marco.

Contrabalanceo del orden de ensayo

Debido a que Shuffle Data Frame Entries se ejecuta al inicio de la sesión y el barajado es diferente cada vez, cada participante ve un orden de ensayo único extraído del mismo conjunto. Esto es aleatorización dentro del participante sin repetición.

Para el contrabalanceo entre participantes, donde deseas asegurar que los órdenes de condiciones específicas se distribuyan equitativamente entre los participantes, utiliza la asignación de grupos de Labvanced en combinación con un marco de datos. Crea un grupo separado para cada orden de contrabalanceo, con el marco de datos de cada grupo preordenado para esa secuencia de condiciones. Los participantes se asignan a grupos en rotación, equilibrando los órdenes a través de la muestra.

Para la documentación completa sobre el contrabalanceo basado en grupos, consulta Aleatorización y Diseño Experimental Balanceado.

Estímulos basados en archivos

Cuando tus estímulos son archivos de imagen o audio en lugar de texto, almacena los nombres de archivo en una columna del marco de datos y usa Map strings to files al importar para enlazar cada nombre a un archivo subido. En tiempo de ejecución, la acción Read from / Write to Data Frame devuelve el nombre de archivo, que una acción Set Object Property utiliza para cambiar el archivo mostrado por un elemento de imagen o audio.

Este enfoque separa la definición del estímulo (el CSV) de la entrega del estímulo (la lógica del evento), haciendo que sea sencillo actualizar tu conjunto de estímulos subiendo un nuevo CSV sin tocar el sistema de eventos.

Pasos:

1. Prepara un CSV con una columna que contenga nombres de archivo (por ejemplo, image_file). Sube los archivos de imagen a tu estudio por separado.
2. Crea una variable de marco de datos y sube el CSV. Habilita Map strings to files y Use first row as header al importar.
3. Usa Read from / Write to Data Frame en cada ensayo para leer el nombre de archivo en una variable de matriz.
4. Añade una acción Set Object Property dirigida al elemento de imagen: establece su fuente al elemento de matriz que contiene el nombre de archivo.

Lectura adicional

Variables de Marco de Datos

La referencia técnica: cómo crear un marco de datos, subir un CSV, configurar opciones de importación y utilizar las acciones Leer/Escribir y Barajar.

Aleatorización y Contrabalanceo

La referencia completa para aleatorización, bloqueo y contrabalanceo entre participantes utilizando grupos y el sistema de ensayos.

Diseño de Experimentos

El centro para todas las guías de patrones de diseño de experimentos en Labvanced.