Tutorial · 3 min read
State-Space-Grid-Analyse mit INTERACT: Visualisierung dyadischer Interaktionen
Lernen Sie, wie Sie INTERACTs State-Space-Grid zur Visualisierung und Analyse von Ko-Okkurrenzen zwischen zwei kategorialen Variablen nutzen, die zeitlich synchronisiert sind.
Einführung
Das State-Space-Grid ist ein mächtiges analytisches Werkzeug in INTERACT, das Forschern ermöglicht, dynamische Interaktionen zwischen zwei kategorialen Variablen zu visualisieren. Dieses Tutorial demonstriert, wie grafische Landschaften dyadischer Interaktionen erstellt werden, die alle Ko-Okkurrenzen zwischen zwei Verhaltensklassen zeigen und bei der Identifizierung von Mustern in synchronisierten Verhaltensdaten helfen.
Was Sie lernen werden
- Einrichtung und Konfiguration der State-Space-Grid-Analyse für dyadische Daten
- Interpretation visueller Darstellungen gleichzeitig auftretender Verhaltensweisen
- Navigation zwischen verschiedenen Klassen und Anpassung von Anzeigeparametern
- Extraktion statistischer Maße aus Grid-Mustern
- Verwendung von Timeline-Kontrollen zur Analyse von Verhaltensänderungen über die Zeit
Video-Tutorial
Tutorial-Überblick
Dieses umfassende Tutorial führt das State-Space-Grid als analytisches Werkzeug zur Visualisierung von Beziehungen zwischen zwei kategorialen Variablen ein, die zeitlich synchronisiert sind. Das State-Space-Grid erstellt eine grafische Landschaft dyadischer Interaktionen, indem es alle Ko-Okkurrenzen zwischen zwei Verhaltensklassen anzeigt, was es besonders effektiv für die Identifizierung dynamischer Interaktionsmuster macht.
Das Tutorial beginnt mit der Erklärung der Datenanforderungen für die State-Space-Grid-Analyse. Ihre Datendatei muss mindestens zwei Klassenspalten mit Daten enthalten, und es ist entscheidend, dass sich Ereignisse mit Codes aus derselben Klasse zeitlich nicht überlappen. Wir demonstrieren dies anhand einer Demo-Datei mit Daten von zwei Hunden in verschiedenen Bereichen, die verschiedene Aktivitäten wie Gehen, Fressen, Trinken und Kratzen ausführen. Die Position jedes Hundes wird kontinuierlich in der ‘Area’-Klasse protokolliert, während Verhaltensweisen in der ‘Activities’-Klasse aufgezeichnet werden, wobei Codes innerhalb jeder Klasse sich gegenseitig ausschließen, aber klassenübergreifend überlappen können.
Wir erkunden, wie dieselben Daten völlig unterschiedlich aussehen, wenn sie auf einer traditionellen Timeline versus der State-Space-Grid-Darstellung betrachtet werden. Das Tutorial führt Sie durch den Zugriff auf das State-Space-Grid über den Dyadic-Bereich des Analysis-Tabs, die Konfiguration der Analyseparameter und die Auswahl geeigneter DataSets. Die Grid-Visualisierung zeigt Ko-Okkurrenzen als Kreise an, die dort positioniert sind, wo sich Zeilen und Spalten schneiden, wobei die Kreisgröße die Dauer der Überlappungen darstellt.
Das Tutorial behandelt erweiterte Funktionen einschließlich des Wechselns zwischen verschiedenen Klassenpaaren, dem Umgang mit Datenlücken, der Interpretation statistischer Maße über den Statistics Grid-Tab und der Verwendung von Timeline-Kontrollen zur Analyse von Verhaltensänderungen über spezifische Zeitperioden. Wir demonstrieren die Wiedergabefunktion zur Beobachtung, wie sich Interaktionen über die Zeit entwickeln, und erkunden verschiedene Anpassungsoptionen für Farben, Opazität und visuelle Elemente.
Schließlich untersuchen wir die praktischen Anwendungen der Zellenauswahl für fokussierte Analysen, Datenexport-Möglichkeiten und die Events-Tab-Struktur. Das Tutorial betont, wie das State-Space-Grid neue Ereignisse basierend auf Überlappungen anstatt ursprünglichen Ereignisgrenzen erstellt und damit eine einzigartige Perspektive auf Verhaltensdaten bietet, die traditionelle Analysemethoden ergänzt und Forschern mächtige Einblicke in dynamische Interaktionsmuster ermöglicht.
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