変数タブ

説明

「変数」セクションでは、研究のすべての変数がタイプ別に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、データタイプ、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、右側の画面にその変数のプロパティが表示され、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することをお勧めします（例：すべての関連変数が記録されているかどうかを確認してください）。

変数の種類

変数の概要では、変数はその主なタイプによって分けられています。主な変数の種類は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: （質問紙）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。
因子変数: 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: 自動的に作成されるすべての変数（Labvancedによって事前に作成）。

変数はまた、スコープによって分類されます：

試行変数: これらは試行ごとに記録される変数です。通常はユーザーが作成したもので、例として反応時間や参加者の選択などがあります。
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によって作成されます。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のために同じままであり、被験者IDなどの値が含まれます。

研究者は通常、試行変数とセッション変数のみを考慮します。被験者変数は縦断的研究に便利です。

変数の削除は非常に注意して行う必要があります。変数を削除する前に、その変数が研究内でどこにも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、画面の右下部分で現在選択されている変数のプロパティに表示されています（スクロール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、削除する前に異なるタスクやフレームを見て、変数が本当に未使用であるかどうかを確認することもしてください。

変数が使用されているかどうか100%確信が持てない場合は、変数の記録を無効にすることをお勧めします。この方法では、変数はデータビューに表示されませんが、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、研究のコピーを作成し（すべての変数やオブジェクトなどをコピー）、そのコピーから対象の変数を削除しテスト実行を行うことです。この方法を使用すると、その変数なしで研究がどのように実行されるかを見ることができます。

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）、研究に不可逆的な損害を与える可能性があります！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調整

10,000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の画像しか表示されません。ただし、1万枚の画像はすべて、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、研究を完了するためには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うことができます。これにより、参加者2は参加者1が見た画像を見ないようになります。これは、刺激を刺激に基づいて被験者間でバランスを取ります。ドロップアウトした参加者による不均衡を防ぐために、変数は参加者が反応を示した後に画像が見られたことを記録するだけに設定できます。これにより、参加者が研究を終えたかどうかにかかわらず、各画像に対して有効な反応が得られます。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、縦断的研究の各セッションで被験者が同じデバイスを使用していること（または使っていないこと）を確認するために使用できます。

この場合、もう1つのバージョンの共有変数を使用できます。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、セッション間で参加者自身とだけ共有されます。ただし、これには参加者がプライベートブラウザを使用したり、デバイスが壊れている場合は機能しません。

別の例を考えてみてください。参加者ごとに2つのセッションがある研究です。それぞれのセッションでは100の画像が表示されますが、2つのセッションでは全く異なります。画像は10,000の画像のコーパスからランダムに選ばれます。番号をランダムに引いて、各被験者が画像を選ぶ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、同じ画像が2回選ばれないようにすることができます。

複数ユーザー研究

これらの変数は、複数の参加者が関与する研究で、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、サーバーストレージを使用して変数を被験者間で配布します。

再度、10,000の画像がある研究を考えてみてくださいが、各参加者には100の画像しか表示されません。1万枚の画像はすべて、ランダムな順序で少なくとも1回表示される必要があります。

再び、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。この例では、研究の初期化時にランダムな数値を引いて配列に書き込む必要があります。配列には、複数ユーザーの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は参加者1が現在見ている画像を見ません。

サンプル研究

平均知能が100ポイントの集団とあなたの知能を比較す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、他の人と比較した相対的な値としてのみ重要です。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ことで、参加者のスコアを値の配列にプッシュできます。その配列は平均化され、研究の最後にパーセンタイル値が参加者に返されます。このように、より多くの個人が研究に参加するにつれて共有変数は動的に更新されますが、分析は研究中に行われるため、事後にはなりません。