変数の概要

説明

「変数」セクションでは、研究のすべての変数がタイプごとに分類された一つのリストに表示されます。最も重要な変数の特性（名前、スケール、データタイプ、データフォーマット、記録されるか、リセットされるか）が表示されます。各変数は選択可能で、変数の特性が表示され、画面の右側で編集できます。

重要な注意: 研究を公開し、データ記録を開始する前に、すべての変数の特性をレビュー / 検査することを推奨します（例：すべての関連変数が記録されているか確認するなど）。

変数の種類

変数の概要では、変数はその主要なタイプによって分けられています。主な変数のタイプは4つです：

カスタム変数： ユーザーが作成したすべての変数。
オブジェクト変数： （質問票）オブジェクトと共に作成されたすべての変数（例：チェックボックス、スライダーなど）。
ファクター変数： 試行群内で因子として機能するすべての変数。
システム変数： 自動的に作成されたすべての変数（Labvancedによって事前に作成された）。

変数はそれぞれの範囲によっても分類されます：

試行変数： 試行ごとに記録される変数。通常はユーザーが作成したもので、反応時間や参加者の選択などの例があります。
セッション変数： セッションごとに一度だけ記録される変数で、主にLabvancedによって作成されたものです。例としては、ブラウザタイプ、スクリーンサイズ、研究の開始/終了時間などがあります。
被験者変数： 各被験者ごとに一度だけ記録される変数で、Labvancedによって作成されます。これらの変数は、複数のセッションを跨いでも同じ被験者に対しては変わらず、被験者IDのような値が含まれます。

研究者は通常、試行変数とセッション変数のみを見ます。被験者変数は縦断研究に便利です。

変数の削除は極めて注意をもって行う必要があります。変数を削除する前に、研究内でその変数が使用されていないことを確認してください。変数の使用状況は、画面の右下部分に現在選択されている変数のプロパティに表示されます（スクロールが必要な場合もあります）。Labvancedはこれらの変数の使用状況を更新しようとしますが、削除する前にさまざまなタスクやフレームをチェックして、その変数が本当に未使用であるかどうかを確認してください。

もしその変数が使用されていないことが100%確実でない場合は、変数の録音を無効にすることをお勧めします。これにより、変数はデータビューに表示されなくなりますが、研究に対するリスクはありません。もう一つの選択肢は、研究のコピーを作成することです（すべての変数とオブジェクトなどをコピーします）、次に問題の変数をそのコピーから削除し、テスト実行を行います。これにより、その変数がない状態で研究がどのように機能するかを確認できます。

もしまだどこかで使用されている変数が削除されると（例：イベントやオブジェクト内）、あなたの研究に取り返しのつかない損害を引き起こす可能性があります！注意してください！

共有変数

共有変数は、セッションや被験者間で共有できる動的変数です。変数はLabvancedサーバーに保存されます。

被験者間のバランス

10,000枚の画像がある研究を想像してみてくださいが、各参加者には100枚の画像しか表示されません。しかし、1万枚のすべての画像は、ランダムな順序で少なくとも一度は表示される必要があります。したがって、研究を完了するには100人の参加者が必要です。

共有変数を使用して、まだ表示されていない画像の番号を保存する配列に書き込むことができます。これにより、参加者2は参加者1が見た画像を何も見ないようになります。これは、刺激を被験者間で刺激単位でバランスさせます。ドロップアウトする参加者による不均衡を防ぐため、変数は参加者が反応を示した後に画像が表示されたと記録するように設定できます。これにより、参加者が研究を終了しているかどうかにかかわらず、各画像に対して usableな反応が確保されます。したがって、研究はランダム化され、バランスが取れ、完全なデータをもたらします。

マルチセッション（縦断的）研究

共有変数を使用すると、被験者が縦断的研究の各セッションで同じデバイスを使用しているかどうかを確認できます。

この場合、共有変数の別のバージョンを使用できます。この方法では、共有変数は参加者のデバイスにローカルに保存され、参加者自身とセッション間でのみ共有されます。ただし、これは被験者がプライベートブラウザを使用している場合や、デバイスが破損している場合には機能しません。

別の例として、各参加者にはセッションが2回ある研究を考えてみてください。各セッションでは100枚の画像が表示されますが、2つのセッション間でまったく異なります。画像は10,000枚のコーパスからランダムに選ばれます。ランダムに番号を引き、その番号を各被験者のための配列に保存し、次のセッションでその配列を取得して再度選ばれないようにします。

マルチユーザー研究

これらの変数は、複数の参加者が関与する研究で、値を一人から別の人に送信するために使用されます。この方法は、サーバーストレージを使用して、被験者間で変数を分配します。

例えば、10,000枚の画像がある研究を思い出してみてくださいが、各参加者には100枚の画像しか表示されません。1万枚のすべての画像は、ランダムな順序で少なくとも一度は表示される必要があります。

再度、共有変数を使用してまだ表示されていない画像の番号を保存する配列に書き込むことができます。この例においては、研究の初期化時にランダムな番号を引き、配列に書き込みます。次に、その配列にはマルチユーザー研究内の各参加者が見た画像が含まれます。これにより、参加者2は現在参加者1が見ている画像と同じ画像を見ないことが保証されます。

サンプル研究

あなたの知性が平均100ポイントの集団と比較されるサンプル研究を想像してみてください。あなたのスコアは、他の人と比較したときにのみ関連する相対値です。この比較を行うために、研究者は事後分析を行うか、参加者にライブフィードバックを提供することができます。

共有変数を使用すると、参加者のスコアを値の配列にプッシュできます。次に、その配列を平均化し、研究の終了時に参加者にパーセンタイル値をプッシュバックできます。このようにして、共有変数は、より多くの個人が研究に参加するにつれて動的に更新されますが、分析は研究中に行われ、事後分析ではありません。