Visión General de las Variables

Descripción

En la sección "Variables", todas las variables del estudio se muestran en una lista, categorizadas por tipo. Las propiedades de variable más importantes (Nombre, Escala, Tipo de Dato, Formato de Dato, Está Registrado, se Reinicia) se muestran. Cada variable se puede seleccionar de modo que las propiedades de la variable se muestren y se puedan editar en el lado derecho de la pantalla.

Nota Importante: Se recomienda revisar / inspeccionar todas las propiedades de las variables antes de publicar el estudio y comenzar a registrar los datos (por ejemplo, verificar si todas las variables relevantes están siendo registradas, etc.).

Tipos de Variables

En la visión general de las Variables, las variables se dividen por su tipo principal. Hay 4 tipos principales de variables:

• Variables Personalizadas: Todas las variables creadas por el usuario.
• Variables de Objeto: Todas las variables que fueron creadas junto con un objeto (cuestionario) (por ejemplo, casilla de verificación, control deslizante, etc.)
• Variables de Factor: Todas las variables que funcionan como factores dentro de grupos de prueba.
• Variables del Sistema: Todas las variables creadas automáticamente (pre-creadas por Labvanced).

Las variables también se clasifican por su alcance:

• Variables de Prueba: Estas son variables que se registran por prueba. Típicamente creadas por el usuario, algunos ejemplos incluyen tiempos de reacción y elecciones de los participantes.
• Variables de Sesión: Estas variables se registran solo una vez por sesión y son principalmente creadas por Labvanced. Algunos ejemplos incluyen tipo de navegador, tamaño de pantalla y tiempos de inicio/fin del estudio.
• Variables de Sujeto: Estas variables se registran solo una vez por sujeto y son creadas por Labvanced. Estas variables permanecen iguales para el mismo sujeto a través de múltiples sesiones e incluyen valores como ID del sujeto.

Los investigadores normalmente solo observarán variables de prueba y de sesión. Las variables de sujeto son útiles para estudios longitudinales.

Eliminando Variables

Eliminar variables debe hacerse con extremo cuidado. Antes de eliminar una variable, asegúrate de que esta variable no esté siendo utilizada en ningún lugar de tu estudio. Los usos de la variable se muestran en las propiedades de la variable actualmente seleccionada en la parte inferior derecha de la pantalla (puede que necesites desplazarte hacia abajo). Mientras Labvanced intenta actualizar estos usos de variables, también verifica mirando en las diferentes tareas y marcos para ver si una variable realmente no se usa antes de eliminarla.

Si no estás 100% seguro de que una variable no se esté utilizando, se recomienda desactivar el registro de la variable. De esta manera, la variable no aparecerá en la vista de datos, pero no hay riesgo de daño a tu estudio. Otra opción es hacer una copia de tu estudio (copiar todas las variables y objetos, etc.), luego eliminar la variable en cuestión de la COPIA del estudio y realizar una prueba. De esta manera, puedes ver cómo se comportará el estudio sin esa variable.

¡SI SE ELIMINA UNA VARIABLE QUE AÚN SE UTILIZA EN ALGÚN LUGAR (POR EJEMPLO, EN EVENTOS O OBJETOS), ESTO PUEDE CAusar DAÑOS IRREVERSIBLES A TU ESTUDIO! ¡Por favor, ten cuidado!

Variables Compartidas

Las variables compartidas son variables dinámicas que pueden ser compartidas entre sesiones y/o sujetos. Las variables se almacenan en el servidor de Labvanced.

Equilibrio entre Sujetos

Imagina un estudio que tiene 10,000 imágenes, pero solo se muestran 100 imágenes a cada participante. Sin embargo, cada una de las diez mil imágenes debe mostrarse al menos una vez, en un orden aleatorio. Por lo tanto, se necesitan 100 participantes para completar el estudio.

Las variables compartidas se pueden usar para escribir en un array que almacena los números de las imágenes que aún no se han mostrado. Esto asegura que el Participante 2 no vea ninguna de las imágenes que vio el Participante 1. Esto equilibra los estímulos entre los sujetos a nivel de estímulo. Para prevenir desequilibrios por participantes que se retiran, la variable se puede configurar para registrar una imagen como vista después de que el participante haga su respuesta. Esto asegura una respuesta utilizable para cada imagen, independientemente de si un participante terminó el estudio o no. Por lo tanto, un estudio resultará en datos aleatorios, equilibrados y completos.

Estudios Multi-Sesión (Longitudinales)

Las variables compartidas se pueden utilizar para garantizar que el sujeto utilice (o no utilice) el mismo dispositivo para cada sesión de un estudio longitudinal.

En este caso, se puede usar otra versión de variables compartidas. En este método, las variables compartidas se almacenan localmente en el dispositivo del participante y solo se comparten con el propio participante a través de sesiones. Sin embargo, esto no funcionará si el sujeto utiliza un navegador privado o tiene un dispositivo corrupto.

En otro ejemplo, imagina un estudio que tiene dos sesiones por participante. En cada sesión, se mostrarán 100 imágenes, pero serán completamente diferentes entre las dos sesiones. Las imágenes se eligen aleatoriamente de un corpus de 10,000 imágenes. Puedes sacar números aleatoriamente y guardarlos en un array para que cada sujeto elija las imágenes, y luego recuperar ese array en la siguiente sesión para asegurarte de que no se seleccionen por segunda vez.

Estudios Multi-Usuario

Estas variables se utilizan en estudios que involucran múltiples participantes para enviar valores de una persona a otra. Este método utiliza almacenamiento en servidor para distribuir variables entre los sujetos.

Recuerda el ejemplo anterior de un estudio que tiene 10,000 imágenes, pero solo se muestran 100 imágenes a cada participante. Cada una de las diez mil imágenes debe mostrarse al menos una vez, en un orden aleatorio.

Nuevamente, las variables compartidas se pueden utilizar para escribir en un array que almacena los números de las imágenes que aún no se han mostrado. Para este ejemplo, se deben extraer números aleatorios en la inicialización del estudio y escribirlos en un array. Luego, el array incluirá las imágenes vistas por cada uno de los participantes en el estudio multi-usuario. Esto asegura que el Participante 2 no vea las mismas imágenes que el Participante 1 está viendo actualmente.

Estudio de Muestra

Imagina un estudio de muestra en el que se compara tu inteligencia con la de una población en la que la inteligencia promedio es de 100 puntos. Tu puntuación solo es relevante cuando se compara con otras como un valor relativo. Para hacer esta comparación, el investigador podría realizar un análisis post-hoc, o podría darle al participante retroalimentación en vivo.

Usando variables compartidas, la puntuación de un participante se puede enviar a un array lleno de valores. Luego, el array se puede promediar y el valor percentil se devuelve al participante al final del estudio. De esta manera, la variable compartida se actualiza dinámicamente a medida que más individuos participan en el estudio, pero el análisis se realiza durante el estudio en lugar de post-hoc.