Variables de Data Frame

Une variable de data frame contient des données tabulaires dans une structure similaire à une feuille de calcul : les lignes sont des entrées et les colonnes sont des variables, chacune pouvant contenir des valeurs de type chaîne, numérique, booléen ou fichier. Les data frames ne sont pas peuplés par les réponses des participants. Vous téléchargez un fichier .csv pour y charger des données, et l'expérience les lit à l'exécution en utilisant le système d'événements.

Les data frames sont l'outil standard dans Labvanced pour gérer les entrées structurées : listes de stimuli, horaires de contrebalancement, mappages de fichiers vers images, et tout autre scénario où vous devez alimenter des lignes de données préparées dans votre expérience un essai à la fois.

Quand utiliser un data frame

Utilisez un data frame chaque fois que votre expérience a besoin de charger des données structurées pré-préparées plutôt que de collecter des valeurs auprès des participants.

• Vous avez une liste de mots, phrases, images ou fichiers audio de stimuli qui doivent apparaître essai par essai
• Vous devez contrebalancer les conditions entre participants
• Vous souhaitez mélanger l'ordre des essais au début d'une expérience et ensuite lire les entrées séquentiellement
• Vous chargez des invites OpenAI, des messages personnalisés ou d'autres données sous forme de chaîne à partir d'un fichier préparé

Configuration d'un data frame

Créer un data frame prend trois étapes : préparez votre CSV, créez la variable et importez le fichier.

Formatage de votre CSV

Chaque colonne de votre CSV devient une variable (colonne) dans le data frame. Chaque ligne est une entrée. Si votre première ligne contient des noms de colonnes, activez Use first row as header lors de l'importation.

Pour les stimuli basés sur des fichiers (images, audio), placez les noms de fichiers dans la colonne pertinente. Vous pouvez ensuite utiliser Map strings to files lors de l'importation pour lier ces noms aux fichiers téléchargés dans votre étude.

Création de la variable data frame

1. Ouvrez votre étude et allez dans l'onglet Variables dans le panneau de gauche, ou ouvrez l'onglet Variables dans l'éditeur de tâches.
2. Cliquez sur + New Variable et définissez Data Type sur Data Frame.
3. Cliquez sur Save. La boîte de dialogue Data Frame s'ouvre.

Téléchargement de votre CSV

Dans la boîte de dialogue Data Frame, cliquez sur Upload 2D CSV Data. Un sélecteur de fichiers s'ouvre. Après avoir sélectionné votre fichier, la boîte de dialogue d'Options d'importation apparaît.

Cliquez sur Ok pour importer. Le data frame est peuplé avec le contenu de votre CSV.

Édition d'un data frame

Une fois qu'un data frame est créé, vous pouvez l'étendre avec de nouvelles colonnes, éditer directement les valeurs des cellules individuelles, ou remplacer tout le contenu par un nouveau téléchargement CSV.

Ajout de colonnes

Pour ajouter une nouvelle colonne après l'importation initiale, cliquez sur Add variable / Column en haut de la boîte de dialogue Data Frame. Cela ajoute une colonne vide que vous pouvez nommer et configurer. Si la nouvelle colonne contient des noms de fichiers, cliquez sur Map all strings to files dans la boîte de dialogue par la suite pour les lier aux fichiers téléchargés dans votre étude.

Édition des valeurs des cellules

Pour éditer directement les valeurs des cellules individuelles, activez la case à cocher Edit Values dans la boîte de dialogue Data Frame. Les cellules deviennent éditables en place. Désactivez la case pour revenir à la vue en lecture seule.

Utilisation des data frames dans le système d'événements

Les data frames sont lus et écrits à travers le système d'événements. Deux actions dans la catégorie Opérations sur les Data Frames gèrent cela.

Action Lire depuis / Écrire vers Data Frame

Utilisez cette action pour lire une ligne ou une colonne du data frame dans une variable de tableau, ou pour écrire des valeurs.

Paramètres clés :

Le motif le plus courant est : maintenir une variable de compteur numérique qui s'incrémente à chaque essai, l'utiliser comme variable d'indice, et lire la ligne correspondante dans un tableau. Chaque élément du tableau correspond alors à une colonne de cette ligne.

Action Mélanger les Entrées du Data Frame

Utilisez cette action pour randomiser l'ordre des lignes ou des colonnes dans le data frame. Exécutez-la une fois au début de l'expérience (déclenchée par un événement de début de session) avant que n'importe quel essai ne commence.

Paramètres :

Un flux de travail courant : liste de stimuli par essai

Une configuration typique pour lire une ligne de stimuli par essai :

1. Téléchargez un CSV avec une ligne par essai et des colonnes pour chaque attribut de stimulus (par exemple, word, condition, correct_response).
2. Créez une variable numérique trial_index avec une valeur de départ de 0 et Reset at Trial Start désactivé.
3. Au début de l'expérience, ajoutez une action Shuffle Data Frame Entries sur votre data frame (par lignes).
4. Au début de chaque essai, ajoutez une action Read from / Write to Data Frame : lire par ligne, variable d'indice = trial_index, variable de sortie = une variable de tableau (par exemple, current_trial_data).
5. Après la lecture, incrémentez trial_index de 1 en utilisant une action arithmétique Set / Record Variable.
6. Utilisez les éléments de la variable de tableau pour définir les propriétés des objets ou conduire la logique d'événement pour cet essai.

Pour aller plus loin

Opérations sur les Data Frames

Les actions du système d'événements pour lire, écrire et mélanger des data frames à l'exécution.

Types de Variables

Une référence pour tous les six types de variables et quand utiliser chacun d'eux.

Propriétés des Variables

Une référence complète pour chaque paramètre de variable : type de données, échelle, format, valeur de départ, comportement de réinitialisation, et options d'enregistrement.

Modèles de Data Frame

Comment appliquer des data frames à des conceptions de recherche courantes : présentation séquentielle des stimuli, contrebalancement, et stimuli basés sur des fichiers.

Randomisation et Contrebalancement

Comment utiliser des data frames, le système d'essais, et les événements pour contrebalancer et randomiser votre étude.

Travailler avec des Variables

La page hub pour la section travailler avec des variables : types, propriétés, options d'enregistrement, et data frames.