這個部分使用線上問卷展示的示範問卷及實驗，示範如何處理完成研究的資料。

上線前建議

  • 除了測試問卷/實驗的執行程序的任何步驟符合計畫，檢查輸出資料是否符合資料分析需要也是必要的。
  • 測試結束要正式上線前，建議先刪除測試資料，避免混雜正式收集的資料。

  • 使用測試資料準備分析程序，有助減少處理正式資料的時間，降低失誤機會。以下使用R做些展示。

範例實驗及資料

示範問卷及實驗的測試資料壓縮檔可由此下載，壓縮檔內檔案展示如下：

## path to the latest downloaded raw data
downloaded_rawdata <- "includes/scripts/i_gen_data.zip"
## Check the downloaded data files
datafiles <- unzip(downloaded_rawdata, list = TRUE)
## List files in zip file
datafiles %>%
  rmarkdown::paged_table()
  • survey.txt ~ 問卷腳本文字檔
  • data.csv,data.xlsx ~ 儲存所有參與紀錄的寛表單，逐欄紀錄各題作答資訊。問卷反應原始資料。
  • data_times.csv,data_times.xlsx ~ 儲存所有參與紀錄的寛表單，逐欄紀錄各題作答時間，以毫秒為單位。可依此判斷參與者完成某部分的題目是否符合計劃預期。
  • s.開頭檔案 ~ 每位參與者的問卷填答紀錄的長表單，自正式登入第一題網頁起，逐行紀錄開啓網頁日期時間、停留毫秒數、題目資訊、做答反應。
  • Simon_circle開頭檔案 ~ 每位參與者的實驗反應資料。實驗反應原始資料。

問卷反應原始資料處理

  • data.csv,data.xlsx的欄位標題依腳本的標籤(l)命名。多選題、量表題組等不只一個欄位，建議事先根據欄位設定資料編碼簿，各欄位資料的處理方式。

  • data.csv,data.xlsx的共有欄位”participant”,“TIME_start”,“TIME_end”,“TIME_total”可做為合併的基準，或先由data.csv移除”TIME_start”,“TIME_end”,“TIME_total”。

## Import data
datarows <- read_csv(unz(downloaded_rawdata,filename = "data.csv"))
datarows  %>%
  rmarkdown::paged_table()
## Import data time
datatimes <- read_csv(unz(downloaded_rawdata,filename = "data_times.csv")) 
datatimes %>% 
  rmarkdown::paged_table()

實驗反應原始資料

  • 線上實驗展示如何預覽一位參與者資料，正式實驗的資料必須先合併複數參與者的檔案，才能進行處理及分析。

  • 實驗置入問卷的好處：個別檔案名稱存於data.csv,data.xlsx題目欄位，合併檔案只要抓欄位資料，檔名也是參與者ID。

  • 個別資料檔是以空白分欄的格式化文字檔。每個欄位定義在實驗腳本save之後，處理時要自行加入欄位名稱。詳見線上實驗反應資料分析預覽。

  • R的合併實驗資料檔示範：

## 自問卷data.csv取得實驗資料檔案名稱
exp_datafiles <- datarows$`examplequestion6:1`
## 命名匯入資料的欄位名稱
col_names <- c("BLOCKNAME","circle_position","response_key","circle_circle","TABLEROW","KEY","correct","RT")
## 預備空白資料框架
df <- data.frame()

## 使用for迴圈匯入所有實驗資料檔案
for(file in exp_datafiles) {
  df = bind_rows(df, 
## 使用實驗資料檔案名稱做為ID
            cbind(ID= gsub(file,pattern = ".txt",replacement = ""),
              read.table(unz(downloaded_rawdata,filename = file),header=FALSE,col.names=col_names))
              )
}
## 展示合併後的資料
df %>%
    rmarkdown::paged_table(options = list(rows.print = 5))

上一步：線上實驗

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