Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

@emily-wasserman

emily-wasserman/README.md

Last active June 26, 2017 01:16
Show Gist options
  • Save emily-wasserman/7484232d7571400f14e9f4fda2481a4f to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save emily-wasserman/7484232d7571400f14e9f4fda2481a4f to your computer and use it in GitHub Desktop.
Download ZIP
False-belief Task Performance Under Cognitive Load
Raw
README.md

A visualization of how working memory load impacts a Theory of Mind task. Subjects viewed 20 false belief trials, of which 6 sets were "load" trials. "Load" trials were interspersed with letters, and subjects were asked to recall the letters at the end of the set.

Data visualization

Displays average score (percent correct) in load/no load sets for each of 53 participants. Horizontal lines indicate overall mean score for load (red) and no load (blue). Cognitive load did not have any significant effect on false belief performance.

This project lives at the Open Science Framework.

Raw
data_false_belief_means.csv
subject_id mean_noload mean_load
0 1 0.5 0.6666666666666666
1 2 0.8333333333333334 0.6666666666666666
2 3 0.4166666666666667 0.6666666666666666
3 4 0.25 0.6666666666666666
4 5 0.6666666666666666 0.16666666666666666
5 6 0.6666666666666666 1.0
6 7 0.8333333333333334 0.8333333333333334
7 8 0.4166666666666667 0.6666666666666666
8 9 0.75 0.6666666666666666
9 10 0.6666666666666666 1.0
10 11 0.9166666666666666 0.8333333333333334
11 12 0.9166666666666666 0.16666666666666666
12 13 0.9166666666666666 0.8333333333333334
13 14 0.6666666666666666 0.6666666666666666
14 15 0.6666666666666666 1.0
15 16 0.8333333333333334 1.0
16 17 0.5 0.6666666666666666
17 18 0.8333333333333334 0.6666666666666666
18 19 0.9166666666666666 0.8333333333333334
19 20 0.8333333333333334 1.0
20 21 1.0 1.0
21 22 0.3333333333333333 0.8333333333333334
22 23 0.75 0.6666666666666666
23 24 0.9166666666666666 1.0
24 25 0.6666666666666666 0.6666666666666666
25 26 0.4166666666666667 0.5
26 27 0.75 0.6666666666666666
27 28 0.5 0.6666666666666666
28 29 0.6666666666666666 0.8333333333333334
29 30 0.8333333333333334 1.0
30 31 0.9166666666666666 1.0
31 32 0.75 0.8333333333333334
32 33 0.9166666666666666 0.8333333333333334
33 34 0.8333333333333334 0.6666666666666666
34 35 0.75 0.5
35 36 0.5 0.3333333333333333
36 37 0.5 0.8333333333333334
37 38 0.9166666666666666 0.6666666666666666
38 39 0.3333333333333333 0.3333333333333333
39 40 0.9166666666666666 0.8333333333333334
40 41 0.6666666666666666 0.5
41 42 0.5833333333333334 0.3333333333333333
42 43 0.8333333333333334 0.16666666666666666
43 44 0.5833333333333334 0.6666666666666666
44 45 0.9166666666666666 0.5
45 46 0.9166666666666666 0.8333333333333334
46 47 0.5 0.5
47 48 0.75 0.6666666666666666
48 49 0.8333333333333334 1.0
49 50 0.5833333333333334 0.5
50 51 0.9166666666666666 0.6666666666666666
51 52 0.5833333333333334 0.8333333333333334
52 53 0.75 0.5
Raw
index.html
<html>
<style>
.bar1 {fill: steelblue;}
.bar2 {fill: red;}
text {font-family: sans-serif;}
</style>
<div id="chart_cont">
<script src="http://d3js.org/d3.v4.min.js"></script>
<script type="text/javascript">
var margin = {left: 50, top: 100, bottom: 50};
var width = 800 - margin.left,
height = 600 - margin.top - margin.bottom;
var svg = d3.select("body")
.append("svg")
.attr("width", 800)
.attr("height", 600);
svg.append("text")
.text("False Belief Scores (%) Under Cognitive Load")
.attr("y",margin.top/4)
.attr("x",margin.left/2)
.style("font-size","30px");
var legend = svg.append("g")
.attr("class","legend")
.attr("transform","translate("+margin.left+','+margin.top/2+")");
legend.append("rect")
.attr("width",15)
.attr("height",15)
.attr("fill","steelblue")
.attr("opacity",0.5);
legend.append("rect")
.attr("width",15)
.attr("height",15)
.attr("fill","red")
.attr("transform","translate(150,0)")
.attr("opacity",0.5);
legend.append("text")
.text("No load")
.attr("transform","translate(20,13)");
legend.append("text")
.text("Load")
.attr("transform","translate(170,13)")
var x = d3.scaleBand().rangeRound([0, width]).padding(0.1),
y = d3.scaleLinear().rangeRound([height, 0]);
var g = svg.append("g")
.attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");
d3.csv("./data_false_belief_means.csv",function(data) {
x.domain(data.map(function(d) { return d.subject_id; }));
y.domain([0, 1]);
g.append("g")
.attr("class", "axis axis--x")
.attr("transform", "translate(0," + height + ")")
.call(d3.axisBottom(x));
g.append("g")
.attr("class", "axis axis--y")
.call(d3.axisLeft(y));
svg.append("text")
.attr("text-anchor","middle")
.attr("transform","translate(" + (margin.left/3) + "," + (margin.top + height/2) + ")rotate(-90)")
.text("Mean Score (%)");
svg.append("text")
.attr("text-anchor","middle")
.attr("transform","translate(" + (margin.left + width/2) + "," + (height + margin.top + margin.bottom/1.5) + ")")
.text("Subject ID");
svg.append("line")
.attr("x1",""+margin.left)
.attr("y1",margin.top+(height-y(1-0.70)))
.attr("x2","800")
.attr("y2",margin.top+(height-y(1-0.70)))
.attr("stroke","red");
svg.append("line")
.attr("x1",""+margin.left)
.attr("y1",margin.top+(height-y(1-0.71)))
.attr("x2","800")
.attr("y2",margin.top+(height-y(1-0.71)))
.attr("stroke","steelblue");
var barg = g.selectAll(".bar")
.data(data)
.enter().append("g")
barg.append("rect")
.attr("class", "bar1")
.attr("x", function(d) { return x(d.subject_id); })
.attr("y", function(d) { return y(+d.mean_noload); })
.attr("width", x.bandwidth())
.attr("height", function(d) { return height - y(+d.mean_noload); })
.attr("opacity",0.5);
barg.append("rect")
.attr("class", "bar2")
.attr("x", function(d) { return x(d.subject_id); })
.attr("y", function(d) { return y(+d.mean_load); })
.attr("width", x.bandwidth())
.attr("height", function(d) { return height - y(+d.mean_load); })
.attr("opacity",0.5);
});
</script>
</div>
</html>
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment