如何准备干净的分析文件
从原始响应迁移到分析 CSV、受访者文件、代码本和脚本。
简要回答
从原始响应迁移到分析 CSV、受访者文件、代码本和脚本。 在最终投放结束后打开 Results。 设置最终剔除规则。 导出原始响应用于审计记录。
适用对象
为 R、Stata、Python、SPSS、合作者或复现实验档案准备文件的研究人员。
步骤
- 在最终投放结束后打开 Results。
- 设置最终剔除规则。
- 导出原始响应用于审计记录。
- 导出用于画像层级 conjoint 分析的分析 CSV。
- 导出用于协变量的受访者层级干净 CSV。
- 导出代码本与入门脚本。
- 将所有文件存放在同一个复现实验文件夹中。
为何重要
干净的分析文件可在保留足够原始数据以便审计决策的前提下，维持画像层级 conjoint 的结构。对于没有 conjoint 任务的研究，Analysis CSV 导出每位完成受访者的受访者层级一行记录，包括所有非处理前回答、随机化的问卷-实验分组列，以及开放式文本题的 VADER/词数指标。
开展调查前
- 将原始文件与干净文件分开保存。
- 使用受访者 ID 做聚类。
- 保存代码本与脚本。
- 记录导出日期。
常见问题
本指南有什么用途？
为 R、Stata、Python、SPSS、合作者或复现实验档案准备文件的研究人员。
基本流程是什么？
在最终投放结束后打开 Results。 设置最终剔除规则。 导出原始响应用于审计记录。 导出用于画像层级 conjoint 分析的分析 CSV。
开展调查前应检查什么？
将原始文件与干净文件分开保存。 使用受访者 ID 做聚类。 保存代码本与脚本。 记录导出日期。
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