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问卷制作
问卷发布
数据下载
数据处理
问卷制作据说MTurk自带的问卷不是很好用，所以我们选择在Qualtrics制作问卷。
新建project创建新问卷：
左侧有很多格式与功能，不一一赘述了，例如常用的Matrix table：
设置为必答题：
最重要的一步！设置survey code！
在Qualtrics做问卷获得一个code，工人把code填回MTurk才能将二者关联起来，证明自己填写了问卷 // 实践中发现有工人填错了code，但是通过其他信息的对比也能核实其身份，虽然很麻烦，但善（怕）良（事）的我还是支付了工资。
选择左侧的survey flow，再点击下面绿色的Add a New Element Here
选择Embedded Data
命名为Random ID
设置值
设置随机数，例如在10000到99999的整数，Insert
鼠标放在Move上，把它拖拽到survey flow的顶部并保存，survey code就设置好了
最后我们需要再操作一番在问卷的尾部显示这个survey code
先添加一个text question，修改一下文本
Here is your ID: Copy this value to paste into Mturk. When you have copied this ID, please click the next button to submit.选择Piped Text - Embedded Data Field - Random ID - Insert
问卷就会变成这样，每次都会出现随机的survey code
问卷发布首先需要在Qualtrics发布问卷，然后将问卷链接粘贴到MTurk
这里应该有MTurk操作步骤，但是因为账号问题暂时上不去了，下次一定..
数据下载
Qualtrics:
选择 Export & Import 下载csv格式的数据
MTurk:
选择 Download csv 下载数据
数据处理
由于Qualtrics包含问卷作答结果，Mturk包含问卷approved或reject的状态，二者共同拥有的信息是Random ID，即上文所设置的survey code，这是连接两个表的关键标识。
方法一：excel的vlookup函数
若想根据学号把上面的两个表合并，选中第一个表的绿框位置的单元格，点击fx选择vlookup函数。
第一个参数，你想搜什么，比如A2的值
第二个参数，你想从哪里搜索第一个参数，从某区域。建议在数据源区域中按F4添加绝对引用，具体原因参照 vlookup 2张表 显示na_vlookup返回#N/A的四种解决办法_weixin_39833469的博客-CSDN博客
第三个参数，你想在当前单元格里展示什么，比如2代表数据表选中区域（上一步）的第二列
最后一个参数，最简单易懂，图里有说明，一般设置为FALSE即可
下拉复制公式，可以得到所有人成绩。#N/A表示没有搜索到。
但是！注意这个大坑——
如果交换第二个表的列顺序，我们需要检索的学号不在第一列，就会出现下图这种奇怪的#N/A
不太清楚这个函数具体机制，所以！强烈安利使用python！
方法二：python的pandas
import pandas as pd# 导入mturk下载的csv文件，只保留survey code和status两列data_mturk = pd.read_csv('/Users/ici/Desktop/low_m.csv')data_mturk = data_mturk.loc[:,['Answer.surveycode','AssignmentStatus']]# 导入qualtrics下载的csv文件，因为前几行包括了问卷问题等信息，所以进行一下切片处理data_qualtrics = pd.read_csv('/Users/ici/Desktop/low_q.csv')data_qualtrics = data_qualtrics.loc[2:]# 将mturk的Answer.surveycode和qualtrics的Random ID转换成相同的数据类型data_qualtrics['Random ID'] = data_qualtrics['Random ID'].astype(int)data_mturk['Answer.surveycode'] = data_mturk['Answer.surveycode'].astype(int)# 合并combine_file = pd.merge(data_qualtrics, data_mturk, left_on='Random ID', right_on='Answer.surveycode')# 仅保留状态为Approved的数据combine_file = combine_file.loc[combine_file['AssignmentStatus'] == 'Approved']# 生成并导出新csv文件combine_file.to_csv('/Users/ici/Desktop/new.csv')舒服了，下次只需要修改代码的文件路径就能轻松合并两个csv文件了～～～