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, consulte 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 comenzar la sesión, mezcle las filas para aleatorizar el orden de los ensayos. Luego, en cada ensayo, lea la fila actual en una variable de matriz y use 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 0, 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 la lectura: añadir 1 a trial_index

Cada elemento de la matriz de salida se asigna 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 ensayos

Debido a que Shuffle Data Frame Entries se ejecuta al inicio de la sesión y el mezclar 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 desea asegurar que los órdenes de condición específicos estén igualmente distribuidos entre los participantes, utilice la asignación de grupos de Labvanced en combinación con un marco de datos. Cree un grupo separado para cada orden de contrabalanceo, con el marco de datos de cada grupo preordenado para esa secuencia de condiciones. Los participantes son asignados a grupos en rotación, equilibrando los órdenes a través de la muestra.

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

Estímulos basados en archivos

Cuando sus estímulos son archivos de imagen o audio en lugar de texto, almacene los nombres de archivo en una columna de marco de datos y utilice Map strings to files en la importación para vincular cada nombre a un archivo subido. En tiempo de ejecución, la acción Read from / Write to Data Frame devuelve el nombre del 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 su conjunto de estímulos subiendo un nuevo CSV sin tocar el sistema de eventos.

Pasos:

1. Prepare un CSV con una columna que contenga nombres de archivo (por ejemplo, image_file). Suba los archivos de imagen a su estudio por separado.
2. Cree una variable de marco de datos y suba el CSV. Habilite Map strings to files y Use first row as header en la importación.
3. Utilice Read from / Write to Data Frame en cada ensayo para leer el nombre del archivo en una variable de matriz.
4. Añada una acción Set Object Property dirigía al elemento de imagen: establezca su fuente al elemento de matriz que contiene el nombre del archivo.

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