変数タブ

説明

「変数」セクションでは、すべての研究変数がタイプ別に分類され、1 つのリストに表示されます。最も重要な変数のプロパティ（名前、スケール、データ型、データ形式、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、画面の右側にその変数のプロパティが表示されて編集できます。

重要な注意: 研究を公開し、データ記録を開始する前に、すべての変数プロパティを確認/検査することをお勧めします（例: 関連するすべての変数が記録されているかどうかを確認など）。

変数の種類

変数の概要では、変数がその主要なタイプによって分けられています。主な変数タイプは 4 つあります。

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（例: チェックボックス、スライダーなど）とともに作成されたすべての変数。
ファクター変数: 試行グループ内で要因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）。

変数はそのスコープによっても分類されます：

試行変数: これらは試行ごとに記録される変数です。典型的に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: これらの変数はセッションごとに 1 回だけ記録され、主に Labvanced によって作成されたものです。例としては、ブラウザの種類、画面のサイズ、研究の開始/終了時刻などがあります。
被験者変数: これらの変数は被験者ごとに 1 回だけ記録され、Labvanced によって作成されます。これらの変数は、複数のセッションにわたって同じ被験者に対して同じ値を保持し、被験者 ID のような値を含みます。

研究者は通常、試行変数とセッション変数のみを見ます。被験者変数は縦断的研究に役立ちます。

変数の削除は慎重に行うべきです。変数を削除する前に、その変数が研究のどこにも使われていないことを確認してください。変数の使用状況は、現在選択されている変数のプロパティの右下部分に表示されます（スクロールダウンが必要な場合があります）。Labvanced はこれらの変数の使用状況を更新しようとしますが、変数を削除する前に、異なるタスクやフレームを見て、実際に変数が未使用であるかどうかを確認してください。

変数が未使用であることに 100% 確信が持てない場合は、その変数の記録を無効にすることをお勧めします。こうすることで、変数はデータビューに表示されなくなりますが、研究に損害を与えるリスクはありません。別のオプションは、研究をコピー（すべての変数やオブジェクトなどをコピー）し、コピーした研究から該当の変数を削除し、テスト実行を行うことです。これにより、その変数がない場合に研究がどのように機能するかを確認できます。

他の場所でまだ使用されている変数が削除された場合（例: イベントやオブジェクト内）、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！十分に注意してください！

共有変数

共有変数 は、セッションや被験者間で共有可能な動的変数です。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 の画像がある研究を想像してくださいが、各参加者には 100 の画像しか表示されません。しかし、1 万の画像のそれぞれが、ランダムな順序で少なくとも 1 回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。

共有変数は、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ために使用できます。これにより、参加者 2 は参加者 1 が見た画像を見ないことが保証されます。これは、刺激を刺激ベースで被験者間でバランスを取ることを意味します。ドロップアウト参加者による不均衡を防ぐために、変数は参加者が応答を行った後にだけ画像が見ら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たかどうかに関係なく、各画像に対して使用可能な応答が保証されます。したがって、研究はランダム化され、バランスが取れ、完全なデータを生成します。

複数セッション（縦断的）研究

共有変数は、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する（またはしない）ことを保証するために使用できます。

この場合、別のバージョンの共有変数が使用されます。この方法では、共有変数が参加者のデバイスにローカルに保存され、セッションを通じて参加者自身とのみ共有されます。ただし、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、参加者ごとに 2 回のセッションがある研究を想像してください。各セッションでは 100 の画像が表示されますが、2 回のセッション間でまったく異なる画像になります。画像は 10,000 の画像のコーパスからランダムに選択されます。ランダムに番号を引き、それを配列に保存して各被験者が画像を選択し、次のセッションでその配列を取得して、2 回目に選ばれないようにします。

複数ユーザー研究

これらの変数は、複数の参加者を含む研究で、ある人から別の人に値を送信するために使用されます。この方法は、被験者間で変数を分配するためにサーバーストレージを使用します。

上記の例を思い出してください。10,000 の画像がある研究ですが、各参加者には 100 の画像しか表示されません。すべての 1 万の画像は、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。

再び、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。この例では、研究の初期化時にランダムな数字を引き、配列に書き込む必要があります。配列には、複数ユーザー研究における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 が見ているのと同じ画像を見ないことが保証されます。

サンプル研究

あなたの知能が、平均知能が 100 ポイントである集団の中で比較されるサンプル研究を想像してください。あなたのスコアは、他者との相対的な値としてのみ関連します。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することができます。配列はその後平均化され、研究の最後に参加者にパーセンタイル値がプッシュされます。このように、共有変数は、研究に参加する個体が増えるにつれて動的に更新されますが、分析は研究の最中に行われ、事後ではありません。