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、列は変数であり、それぞれは文字列、数値、ブール、またはファイルの値を保持できます。データフレームは参加者の反応を通じて populated されることはありません。あなたは .csv ファイルをアップロードしてデータを読み込み、実験はランタイム中にイベントシステムを使用してそれらから読み取ります。

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的なツールです：刺激のリスト、逆順配置のスケジュール、ファイルと画像のマッピング、および実験に準備されたデータを1回の試行ずつ供給する必要があるその他のシナリオ。

データフレームを使用する時期

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読み込む必要があるときは、データフレームを使用してください。

• 試行ごとに表示されるべき刺激単語、文、画像、または音声ファイルのリストを持っている
• 参加者間で条件を逆順配置する必要がある
• 実験の開始時に試行順序をシャッフルし、その後エントリを順次読み込みたい
• 準備されたファイルからOpenAIのプロンプト、カスタムメッセージ、またはその他の文字列データを読み込む

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、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、音声）の場合は、該当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 populated されます。

データフレームの編集

データフレームが作成されたら、新しい列を追加したり、個々のセル値を直接編集したり、または新しいCSVのアップロードで全内容を置き換えたりできます。

列の追加

初期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にある Add variable / Column をクリックします。これにより、命名および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、ダイアログの後で Map all strings to files をクリックして、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

個々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内で Edit Values チェックボックスを有効にします。セルが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。

イベントシステム内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 カテゴリ内の2つのアクションがこれを処理します。

データフレームアクションからの読み取り / 書き込み

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取るか、値を再度書き込みます。

主要なパラメータ：

最も一般的なパターンは、各試行でインクリメントされる数値カウンター変数を維持し、それをインデックス変数として使用して、対応する行を配列に読み込むことです。配列の各要素は、その行の1つの列にマッピングされます。

データフレームエントリのシャッフルアクション

このアクションを使用して、データフレーム内の行または列の順序をランダム化します。試行が開始される前に（セッション開始イベントによってトリガーされ）実験の開始時に1回実行します。

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行の刺激を読み込むための典型的なセットアップ：

1. 試行ごとに1行、各刺激属性（例：word, condition, correct_response）ごとに列を持つCSVをアップロードします。
2. 開始値 0 で数値変数 trial_index を作成し、Reset at Trial Start を無効にします。
3. 実験開始時に、データフレーム上に Shuffle Data Frame Entries アクションを追加します（行ごとに）。
4. 各試行の開始時に、Read from / Write to Data Frame アクションを追加します：行で読み取り、インデックス変数 = trial_index、出力変数 = 配列変数（例：current_trial_data）を設定します。
5. 読み取り後、trial_index を 1 だけインクリメントします、Set / Record Variable 算術アクションを使って。
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させたりします。

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