lab.jsで作成した調査・実験で出力されるデータの読み込みとExcelでの前処理について紹介します。なお，Rを使える方はRを使ったやり方がオススメです。
lab.jsでは実施する方法によって出力されるファイル形式が異なります。
データ構造とは，どのような形式でデータが保存（格納）されているかを意味します。データ構造には様々な分類がありますが，lab.jsに関連する分類としてWide型とLong型があります。画像に対する評定を行った2名分の架空データに対して，ほぼ同一の内容をWide型とLong型で以下に示しています。
Wide型 Wide型では，列名に見出しを与え，参加者番号（ID），年齢（Age），それぞれの画像名（1.jpg〜4.jpg）についての各参加者のデータを格納しています。特徴的なのは，1名につき，1行を割り当てるという点です。測定内容（変数）が増えれば増えるほど，横に広がっていきます。
Long型 一方で，Long型は，列名に見出しを与える点はWide型と同様ですが，参加者の横ではなく，縦に並べています。参加者番号（ID）を繰り返し表記することで，どこまでが1名分のデータかを示しています。測定内容（変数）が増えると，縦に伸びていく特徴がありますが，データの種類が増えると横にも伸びていく場合もあります。
直感的にはWide型の方が我々人間には理解しやすいことが多いはずです。1名分が1行なので全体的な傾向を掴むことが容易です。一方で，Wide型では見出しが何を示しているのかが不明な事態が起こります。画像評定課題のデータであることを知っていれば，Wide型のデータが何を意味するのかはわかりますが，データだけでは，画像ファイルと値が何を意味するのかわかりません。一方で，Long型はデータが冗長になりやすいため，人間には理解しにくいです。しかし，変数ごとに見出しが与えられているため，どのような変数が格納されているのかはわかります。コンピュータはWide型よりもLong型の処理が得意です。
一般に実験にせよ，調査にせよ，プログラムは時間や反応とともに段々と進行していきます。多くのプログラムでは時間情報（各処理の開始時間など）も含んで，データを段々と出力します。このような場合，Wide型では1名につき1行であるため，時間情報をうまく格納することができません。したがって，プログラムの出力としてはLong型の方が適しています。実際に大半の実験プログラムでデータはLong型で格納されます。先に述べたようにlab.jsの出力もLong型ですので，ここまでで説明したLong型の特徴を覚えておきましょう。
lab.jsから出力されたcsv形式のファイルExcelで読み込む場合は注意が必要です。lab.jsで出力されるcsvにはBOMという情報が書き込まれていないため，Excelでそのまま開いたり，インポートするだけではデータに含まれる日本語が文字化けしてしまいます。これはエンコード形式を指定しても直りません。そのため，Excelで読み込む場合には以下の手続きを取ってください。
エディタ（Windowsはメモ帳; Macはmiなどをインストール）でcsvを開き，（そのまま）上書き保存
UTF-8かShift-JISで保存しないとダメかもしれません
↑で上書き保存したcsvを通常のcsvと同じようにExcelに読み込む or インポート
インポートする際には「区切り記号付き」で，「元のファイル」には「Unicode（UTF-8）」を選び，区切り文字には「カンマ」を選びましょう。
データ読み込み後には前処理といって，分析前に不要なデータを削除したり，整えたりします。ここでの重要なルールはローデータと解析用データを分けるということです。lab.jsから出力されたローデータとは別途，解析用データを用意してください。ローデータは必ずバックアップを取った上で保存しておきましょう。