データフレームパターン
データフレームは、Labvancedにおける実験の入力側を管理するための最も多用途のツールの1つです。このページでは、これを3つの一般的な研究デザインシナリオに適用する方法を説明します。データフレームを作成および構成するための技術的な参考については、データフレーム変数を参照してください。
逐次刺激提示
データフレームの最も一般的な使用法は刺激リストです: 各トライアルに対して1行、各属性（単語、画像ファイル名、条件、正しい応答）ごとに列があります。セッション開始時に行をシャッフルしてトライアルの順序をランダム化します。次に、各トライアルで現在の行を配列変数に読み込み、その値を使用してオブジェクトのプロパティを設定します: 表示されるテキスト、表示される画像、期待される応答。
主要なコンポーネント:
- 各トライアルに対して1行のデータフレーム
trial_index変数が1から始まり、Reset at Trial Startが無効になっている- セッション開始イベントが
Shuffle Data Frame Entries（行ごとに）を実行する - トライアル開始イベントが
Read from / Write to Data Frameを実行する: 行ごとに読み込み、インデックス変数 =trial_index, 配列変数に出力 - 読み込み後のインクリメントアクション:
1をtrial_indexに追加
出力配列の各要素は、その行の1列に対応します。次に、Set Object Propertyアクションが各値をフレーム上の関連するオブジェクトに割り当てます。
カウンターバランスのトライアル順序
Shuffle Data Frame Entriesはセッション開始時に実行され、シャッフルは毎回異なるため、すべての参加者が同じセットから引き出されたユニークなトライアル順序を目にします。これは、繰り返しなしの参加者内ランダム化です。
特定の条件順序が参加者間で均等に分配されることを確実にしたい場合は、Labvancedのグループ割り当てをデータフレームと組み合わせて使用します。各カウンターバランス順序のために別のグループを作成し、各グループのデータフレームをその条件シーケンスに合わせて前もって順序付けします。参加者は回転でグループに割り当てられ、サンプル間の順序を均衡させます。
グループベースのカウンターバランスに関する完全なドキュメントについては、ランダム化とバランスの取れた実験設計を参照してください。
ファイルベースの刺激
刺激がテキストではなく画像や音声ファイルである場合、ファイル名をデータフレームの列に保存し、インポート時にMap strings to filesを使用して各名前をアップロードされたファイルにリンクします。実行時には、Read from / Write to Data Frameアクションがファイル名を返し、Set Object Propertyアクションが画像や音声要素によって表示されるファイルを交換するためにそのファイル名を使用します。
このアプローチは、刺激の定義（CSV）と刺激の提供（イベントロジック）を分離し、新しいCSVをアップロードすることで刺激セットを簡単に更新することができます。
手順:
- ファイル名を含む列を持つCSVを準備します（例:
image_file）。画像ファイルを別に研究にアップロードします。 - データフレーム変数を作成し、CSVをアップロードします。インポート時に
Map strings to filesとUse first row as headerを有効にします。 - 各トライアルで
Read from / Write to Data Frameを使用してファイル名を配列変数に読み込みます。 - 画像要素をターゲットにした
Set Object Propertyアクションを追加します: そのソースをファイル名を保持している配列要素に設定します。
