Pestaña de Variables

Descripción

En la sección de "Variables", todas las variables del estudio se muestran en una lista, categorizadas por tipo. Las propiedades de variable más importantes (Nombre, Escala, Tipo de Datos, Formato de Datos, Está Grabada, se Reinicia) se muestran. Cada variable puede ser seleccionada de tal manera 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 las grabaciones de datos (por ejemplo, comprobar si todas las variables relevantes se están grabando, etc).

Tipos de Variables

En la vista general de 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 se crearon junto con un objeto (cuestionario) (por ejemplo, casilla de verificación, barra deslizante, etc.)
• Variables de Factor: Todas las variables que funcionan como factores dentro de grupos de ensayo.
• Variables del Sistema: Todas las variables creadas automáticamente (pre-creadas por Labvanced).

Las variables también se categorizan por su alcance:

• Variables de Ensayo: Estas son variables que se graban por cada ensayo. Típicamente creadas por el usuario, algunos ejemplos incluyen tiempos de reacción y elecciones de los participantes.
• Variables de Sesión: Estas variables solo se graban una vez por sesión y son mayormente creadas por Labvanced. Algunos ejemplos incluyen tipo de navegador, tamaño de pantalla y tiempos de inicio/finalización del estudio.
• Variables de Sujeto: Estas variables solo se graban una vez por sujeto y son creadas por Labvanced. Estas variables permanecen iguales para el mismo sujeto a lo largo de múltiples sesiones e incluyen valores como el ID del sujeto.

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

Eliminación de Variables

Eliminar variables debe hacerse con extrema precaución. Antes de eliminar una variable, asegúrate de que esta variable no se use en ninguna parte 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 las variables, por favor verifica también mirando en las diferentes tareas y marcos para ver si una variable realmente no se está usando antes de eliminarla.

Si no estás 100% seguro de que una variable no se está usando, se recomienda desactivar la grabación 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 ejecución de prueba. De esta manera, puedes ver cómo funcionará el estudio sin esa variable.

¡SI SE ELIMINA UNA VARIABLE QUE TODAVÍA SE ESTÁ USANDO EN ALGÚN LUGAR (P. EJ. 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.

Balanceo Entre Sujetos

Imagina un estudio que tiene 10,000 imágenes, pero solo 100 imágenes se muestran 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 no se han mostrado todavía. Esto asegura que el Participante 2 no vea ninguna de las imágenes que vio el Participante 1. Esto balancea los estímulos entre sujetos en base a estímulos. Para prevenir un desequilibrio por participantes que se retiran, la variable puede configurarse para solo grabar una imagen como vista después de que el participante realiza su respuesta. Esto asegura una respuesta usable para cada imagen, independientemente de si un participante terminó el estudio o no. Por lo tanto, un estudio resultará en datos aleatorios, balanceados y completos.

Estudios Multi-Sesión (Longitudinales)

Las variables compartidas se pueden usar para asegurarse de que el sujeto use (o no use) 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 mismo participante a través de las sesiones. Sin embargo, esto no funcionará si el sujeto usa un navegador privado o tiene un dispositivo dañado.

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 son seleccionadas aleatoriamente de un corpus de 10,000 imágenes. Puedes seleccionar números aleatoriamente y guardarlos en un array para que cada sujeto elija las imágenes, luego recuperar ese array en la siguiente sesión para asegurarte de que no sean seleccionadas una segunda vez.

Estudios Multi-Usuario

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

Recuerda el ejemplo anterior de un estudio que tiene 10,000 imágenes, pero solo 100 imágenes se muestran 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 no se han mostrado aún. Para este ejemplo, se deberían seleccionar números aleatorios en la inicialización del estudio y escribirlos en un array. 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 Ejemplo

Imagina un estudio de ejemplo en el que tu inteligencia se compara 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 dar retroalimentación en tiempo real al participante.

Usando variables compartidas, la puntuación de un participante puede ser empujada a un array lleno de valores. El array puede ser promediado y el valor percentil enviado de vuelta al participante al final del estudio. De esta forma, 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.