knitr::opts_chunk$set(
    message = FALSE,
    warning = FALSE,
    include = FALSE
)
library(tidyverse)

  • 本機執行OpenSesame腳本實驗，預設輸出格式為csv。logger預設儲存所有變項。

  • JATOS執行OpenSesame腳本，預設輸出格式為JASON，必須轉換為csv格式。考慮網路傳輸延遲，使用者要在腳本logger物件自行設定儲存變項。

JATOS系統變項欄位

  • 輸出資料檔內有以下欄位，記錄參與者端的顯示器硬體設定、作業系統及瀏覽器設定，JATOS伺服器版本，實驗腳本頁首資訊(OpenSesame General properties)，以及參與者登入日期時間等資訊。如果實驗條件與這些資訊有關，可列入資料分析。

  • 以下是JATOS 3.7.3版匯出的系統變項，下載資料後將這些變項資料另存檔案，可區分系統資訊與實驗資料欄位。請注意，未來JATOS版本更新後，可能會有變動。

browser_codename, browser_name, browser_version, date_startdate, date_startdateUTC, date_starttime, experiment_debug, experiment_parameters, experiment_pilot, experiment_taskname, experiment_taskversion, jatosStudyResultId, jatosVersion, screen_availableHeight, screen_availableWidth, screen_colorDepth, screen_height, screen_pixelDepth, screen_screenX, screen_screenY, screen_width, system_os

實驗變項設定與資料處理

  • 實驗獨變項變項必須在實驗迴圈表格(table)設定，並在logger元件內設定，才能紀錄在JATOS伺服器。

  • 任何參與者的反應輸入預設儲存變項是”response”，必須在logger元件設定”response”變項，才能紀錄在JATOS伺服器。

  • 任何序列及迴圈的作業目標可能不同，反應輸入預設儲存變項都是”response”。在每個迴圈表格(table)設定標記變項，有助區隔不同區塊的原始資料。

  • 有設定keyboard_response元件，必須在logger元件 設定”response_time”變項，才能在JATOS伺服器紀錄反應時間資料。

  • 反應正誤在迴圈表格內指定變項設定(預設”correct_response”)，必須在logger元件 設定”correct”變項，才能在JATOS伺服器紀錄反應正誤資料。

  • 設定實驗完成碼需要使用javascript，產生隨機代號，存於”identifier”變項。只要是線上實驗，不論如何招募參與者，建議都要生成實驗完成碼，在最後畫面呈現，才能確認參與者有按照步驟完成實驗。

以下R程式碼示範原始資料前置處理，實際使用需依正式實驗程序修改程式碼。

## 匯入原始資料csv檔
rawdata <- read_csv("test/test_results.csv")
## 選定系統資訊變項及實驗完成碼，建立sys_data
sys_data <- select(rawdata, c("identifier",sys_cols))
## 選定非系統資訊變項之其他資料，建立response_data
response_data <- select(rawdata, -sys_cols)

## 選定來自練習段落的反應資料
response_Prac <- filter(response_data,Task=="Prac")
## 過濾不屬於練習段落的變項欄位
response_Prac <- response_Prac[,which(colSums(response_Prac!="None",na.rm = TRUE) != 0)]
## 預覽練習段落的反應資料
glimpse(response_Prac)


## 選定來自實驗段落的反應資料
response_Exp <- filter(response_data,Task=="SP")
## 過濾不屬於實驗段落的變項欄位
response_Exp <- response_Exp[,which(colSums(response_Exp!="None",na.rm = TRUE) != 0)]
## 預覽實驗段落的反應資料
glimpse(response_Exp)

## 選定來自出口調查的反應資料
response_Exit <- filter(response_data,Task=="Post")
## 過濾不屬於出口調查的變項欄位
response_Exit <- response_Exit[,which(colSums(response_Exit!="None",na.rm = TRUE) != 0)]
## 預覽出口調查的反應資料
glimpse(response_Exit)

進階範例

(mathotConductingLinguisticExperiments2021?) 以語言學習實驗為例，展示如何設計及部署線上實驗，透過Prolific徵求參與者，以及分析實驗資料。

上一步：JATOS部署與測試


參考文獻
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