GSEQ行为序列分析软件学习汇总

0、问题描述:

  • 1、GSEQ软件是做什么的?
  • 2、GSEQ软件如何使用?
  • 2、GSEQ软件前期需要在“记事本”中编写“程式码”需要将所有行为数据编码之后,将编码行为序列粘贴到GSEQ软件中去,如果数据量很大,这个过程就非常繁杂了,是否可以简化这个数据处理流程?

1、GSEQ软件介绍:

在这里插入图片描述

  • GSEQ是一款交互序列分析软件,通过这款软件,我们可以将编码之后的交互行为之间的关系,通过力导向图绘制出来,这样就可以知道每个编码行为之间的相关性了,举例来说就是通过这款软件分析你提供的行为编码序列,就能分析出来某个行为之后大概率会出现哪个行为,因此这款软件常用于分析教学行为的相关性。

2、GSEQ软件的使用:

  • 建议观看B站簡淑芸博士的讲解视频,一共有4个,非常清晰,流程很细致,小白友好!(B站昵称:bili_30700546278)
  • 当然如果你的理解能力足够好,可以跳过上面的建议,我已经对讲解视频进行的总结,总结如下:
    • 1、将你的编码行为序列赋值到记事本中,格式如下:我下面的例子中一共有三个测试对象,注意最后一个测试对象编码行为序列结束后要加“/”还有就是其他测试对象编码行为序列结束后加";",这个步骤得到的就是往GSEQ中输入的程式码。
      在这里插入图片描述
    • 2、打开GSQE软件(注意使用期间不要最小化!否则可能会出现异常报错)
    • 3、在软件界面选择File➡New SDS,在弹出空白界面复制第1步记事本中的程式码(注意粘贴的时候是不识别ctrl+v快捷键的,要用右键鼠标粘贴)
    • 4、在软件界面选择Comple➡Complie to MDS,如果编译过程没有报错,则表明第一步往记事本中输入的程式码无误。否则请检查第程式码中是否出现格式错误。
    • 5、在软件界面选择Run➡Computer table stats,在跳出窗口中的Move codes to模块中选择givens,然后将中间最左边的需要分析的编码值全部选中,点击move select(向右单箭头)将编码行为移动到中间,然后Move codes to模块中选择targets,同样全选要分析的编码值,通过move select移动到右边。然后,在最右边勾选adjusted residual(残差分析),然后就可以点击左上角的绿色运行按钮了,运行结束后,将结果保存。
    • 6、把结果放到Excel中,通过条件单元格格式设置,将数值大于1.96的值全部标红(大于1.96表明这两个行为之间是强相关的),然后就可以通过ppt绘制行为转换图了。

★3、数据量过大,要用GSEQ软件分析,应该如何从excel中把数据粘贴到记事本中成为可以输入到GSEQ的程式码?:思路就是通过python的pandas库将excel表格数据读入到python容器中,然后将表格数据通过python文件的写操作,按照格式一条一条写到记事本中去,这种方法的好处就是只要python代码没问题,就可以通过excel表格生成记事本的程式码。

  • 首先在Excel中记录每一个测试对象的行为编码,截图如下:可以看到我这里表格中每个测试对象有37个行为,展示了部分测试对象。
    在这里插入图片描述

  • 然后写python代码

# 导包
import numpy as np
import pandas as pddata = pd.read_excel('./2test.xlsx') # 把你的excel文件读入data中data_copy = data.loc[:,'第1个行为':'第6个行为'].copy() # 通过筛选只保留行为序列
data_copy = data_copy.replace(0, 'No') # 因为行为序列可能参差不齐,所以将空数据在excel中用0表示,然后在代码中用No代替。# 通过python文件写操作,将结果保存为txt文件,按照指定格式
with open('output.txt', 'w') as f:f.write("Event\n($Action = A B C D E F G H I J K L No)\nType (Clinic Control);\n\n")for idx, row in data_copy.iterrows():f.write(f"% id#{idx}\n")formatted_row = '\t'.join(map(str, row))  # 将每个值转换为字符串,并且在每个元素之间添加制表符分隔f.write(f"{formatted_row};\n\n")

注意:这个代码运行结束之后,最后一条行为序列后面加的是“;”,要改成“/”,最后生成的程式码结果如下:
在这里插入图片描述


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