データフレーム変数

データフレーム変数は、スプレッドシートのような構造で表形式のデータを保持します：行はエントリであり、列は変数で、それぞれは文字列、数値、真偽値、またはファイル値を保持することができます。データフレームは参加者の応答を通じて populate されることはありません。.csvファイルをアップロードしてデータをロードし、実験はイベントシステムを使用してそれらからランタイムで読み取ります。

データフレームは、Labvancedで構造化された入力を管理するための標準ツールです：刺激のリスト、対照バランスのスケジュール、ファイルから画像へのマッピング、及び準備されたデータの行を1回の試行で実験に供給する必要がある他のシナリオ。

データフレームを使用するタイミング

参加者から値を収集するのではなく、事前に準備された構造化データをロードする必要がある場合は、データフレームを使用します。

• 刺激の単語、文、画像、またはオーディオファイルのリストがあり、それが試行ごとに表示される必要がある
• 参加者間で条件を対照バランスする必要がある
• 実験の最初に試行の順序をシャッフルし、その後エントリを順次読み取る
• 準備されたファイルからOpenAIプロンプト、カスタムメッセージ、または他の文字列データをロードする

データフレームの設定

データフレームを作成するには3つのステップが必要です：CSVを準備し、変数を作成し、ファイルをインポートします。

CSVのフォーマット

CSVの各列はデータフレーム内の1つの変数（列）になります。各行は1つのエントリです。最初の行に列名が含まれている場合は、インポート時にUse first row as headerを有効にします。

ファイルベースの刺激（画像、オーディオ）の場合、関連する列にファイル名を入れます。次に、インポート時にMap strings to filesを使用して、それらの名前を研究にアップロードされたファイルにリンクします。

データフレーム変数の作成

1. 研究を開き、左パネルの変数タブに移動するか、タスクエディタのVariablesパネルタブを開きます。
2. + New Variableをクリックし、Data TypeをData Frameに設定します。
3. Saveをクリックします。データフレームダイアログが開きます。

CSVのアップロード

データフレームダイアログでUpload 2D CSV Dataをクリックします。ファイルピッカーが開きます。ファイルを選択すると、インポートオプションダイアログが表示されます。

Okをクリックしてインポートします。データフレームはCSVの内容で埋められます。

データフレームの編集

データフレームが作成されると、新しい列を追加したり、個々のセル値を直接編集したり、すべての内容を新しいCSVのアップロードで置き換えたりできます。

列の追加

初回インポート後に新しい列を追加するには、データフレームダイアログの上部でAdd variable / Columnをクリックします。これにより、名前を付けて構成できる空の列が追加されます。新しい列にファイル名が含まれている場合は、その後ダイアログでMap all strings to filesをクリックして、それらを研究にアップロードされたファイルにリンクします。

セル値の編集

個別のセル値を直接編集するには、データフレームダイアログでEdit Valuesチェックボックスを有効にします。セルはその場で編集可能になります。チェックボックスを無効にすると、読み取り専用ビューに戻ります。

イベントシステムでのデータフレームの使用

データフレームはイベントシステムを通じて読み書きされます。「データフレーム操作」カテゴリの2つのアクションがこれを処理します。

データフレームからの読み取り / データフレームへの書き込みアクション

このアクションを使用して、データフレームから配列変数に行または列を読み込むか、値を書き戻します。

主要パラメータ：

最も一般的なパターンは、数値カウンタ変数を維持してそれを各試行でインクリメントし、インデックス変数として使用し、それに対応する行を配列に読み取ることです。その配列の各要素は、その行の1つの列に対応します。

データフレームエントリをシャッフルするアクション

このアクションを使用して、データフレームの行または列の順序をランダム化します。試行が始まる前に実験の最初に1回実行してください（セッション開始イベントによってトリガーされます）。

パラメータ：

一般的なワークフロー：試行ごとの刺激リスト

試行ごとに1行の刺激を読み取るための典型的なセットアップ：

1. 各試行ごとに1行、各刺激属性用の列を持つCSVをアップロードします（例：word, condition, correct_response）。
2. 開始値が0でReset at Trial Startが無効な数値変数trial_indexを作成します。
3. 実験開始時に、データフレームにShuffle Data Frame Entriesアクションを追加します（行ごとに）。
4. 各試行開始時にRead from / Write to Data Frameアクションを追加します：行ごとに読み取り、インデックス変数= trial_index、出力変数=配列変数（例：current_trial_data）。
5. 読み取り後にtrial_indexを1でインクリメントします（Set / Record Variable算術アクションを使用）。
6. 配列変数の要素を使用して、その試行のオブジェクトプロパティを設定したり、イベントロジックを駆動したりします。

さらなる情報

データフレーム操作

実行時にデータフレームを読み取り、書き込み、シャッフルするためのイベントシステムアクション。

変数タイプ

すべての6つの変数タイプとそれぞれを使用するタイミングのリファレンス。

変数プロパティ

データタイプ、スケール、フォーマット、開始値、リセット動作、記録オプションのすべての変数設定の完全なリファレンス。

データフレームパターン

連続刺激提示、対照バランス、ファイルベースの刺激にデータフレームを適用する方法。

ランダム化と対照バランス

データフレーム、試行システム、イベントを使用して、研究の対照バランスとランダム化を行う方法。

変数の操作

変数の操作セクションのハブページ：タイプ、プロパティ、記録オプション、データフレーム。