データフレームパターン
データフレームは、実験の入力側を管理するためにLabvancedで最も多用途なツールの1つです。このページでは、一般的な3つの研究デザインシナリオにそれらを適用する方法を説明します。データフレームの作成および構成に関する技術的リファレンスについては、データフレーム変数を参照してください。
シーケンシャル刺激提示
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：試行ごとに1行、各属性（単語、画像ファイル名、条件、正しい応答）のための列。セッション開始時に、行をシャッフルして試行順序をランダム化します。その後、各試行で現在の行を配列変数に読み込み、その値をオブジェクトプロパティ（表示されるテキスト、表示される画像、期待される応答）を設定するために使用します。
主要なコンポーネント：
- 試行ごとに1行のデータフレーム
trial_index変数は0から始まり、Reset at Trial Startは無効- セッション開始イベントが
Shuffle Data Frame Entries（行ごとに）を実行 - 試行開始イベントが
Read from / Write to Data Frameを実行：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列にマッピングされます。次に、Set Object Propertyアクションが各値をフレーム上の関連オブジェクトに割り当てます。
カウンターバランス試行順序
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、すべての参加者は同じセットから抽出されたユニークな試行順序を目にします。これは、繰り返しのない参加者内ランダム化です。
特定の条件が参加者間で均等に分配されるようにするための参加者間カウンターバランスの場合は、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に対して別々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のために事前に順序付けします。参加者はローテーションでグループに割り当てられ、サンプル全体で順序がバランスされます。
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デザイン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または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。ランタイムでは、Read from / Write to Data Frameアクションがファイル名を返し、Set Object Propertyアクションが画像または音声要素によって表示されるファイルを切り替えるためにこのファイル名を使用します。
このアプローチは刺激定義（CSV）を刺激提供（イベントロジック）から分離し、イベントシステムに触れずに新しいCSVをアップロードすることで刺激セットを簡単に更新できるようにします。
手順：
- ファイル名を含む列を持つCSVを準備します（例：
image_file）。画像ファイルは別途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およびUse first row as headerを有効にします。 - 各試行で
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する配列要素に設定します。