Klíčové důkazy a čísla
| Skupina v mobilní studii | Průměr WPM | Kontext |
|---|---|---|
| Celý vzorek | 36.17 | SD 13.22; přepis anglického textu |
| Věk 10–19 | 39.6 | Srovnání věkových skupin, nikoli podélná změna |
| Věk 20–29 | 36.5 | Stejná studie |
| Věk 40–49 | 28.9 | Stejná studie |
| Věk 50–59 | 26.3 | Stejná studie |
Celkové hodnoty jsou uvedeny ve výsledcích a v tabulce 3; hodnoty podle věku jsou v tabulce 4. Průměrný věk vzorku byl 24.1 let a nábor probíhal online. Mladší dobrovolníci a lidé zvyklí psát anglicky byli výrazně zastoupeni, takže tabulka by se neměla používat k tomu, aby se každý člověk určitého věku označil za pomalého nebo rychlého. Palin et al., 2019
Je telefon vždy pomalejší než klávesnice?
Autoři porovnali své mobilní výsledky s velkou studií na počítači, která používala podobnou metodu. Průměr v této studii byl 51.56 WPM. To je užitečný kontext, ale nejde o randomizované srovnání každého účastníka na obou zařízeních. Odečtení průměrů nepředpovídá, o kolik rychleji byste po přechodu psali vy osobně. Palin et al., 2019 Dhakal et al., 2018
Liší se i každodenní postupy. Výzkum snímání pohybu ukazuje, že samouci na fyzické klávesnici mohou podávat dobré výkony, aniž by dodržovali jeden předepsaný vzor prstů. Mobilní zadávání přidává cílení na dotykovou obrazovku a funkce nápovědy, takže pravidlo deseti prstů pro počítač není vhodným měřítkem pro telefon. Feit et al., 2016 MacKenzie and Soukoreff, 2002
Co znamená procento chyb?
Hodnota 2.34 % se týká chyb, které v přepsaném výstupu zůstávají podle metriky studie. Nejde o podíl všech chybných dotyků, protože některé chyby byly opraveny. Metodika zadávání textu rozlišuje konečné chyby a úsilí vynaložené na opravy a ani jedno by se nemělo skrývat tím, že se uvádí jen rychlost. Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001
Co to ovlivňuje?
Vliv věku, pohlaví a jazyka je třeba chápat v kontextu
Průměry žen a mužů v celém mobilním vzorku byly 36.0, respektive 36.1 WPM, a to i přes statistický rozdíl ve velkém souboru dat. Praktický rozdíl mezi těmito průměry celého vzorku je nepatrný. Americký podsoubor ukázal jiný vzor, což ilustruje, proč jsou statistická významnost výsledku a jeho zobecnitelnost odlišné otázky. Palin et al., 2019
Rodilí mluvčí angličtiny dosáhli ve stejné tabulce průměru 37.8 WPM. Tato souvislost není důkazem, že změna jazykového nastavení telefonu způsobí konkrétní zlepšení. Úkol vyžadoval přepis anglického textu a rozdíly ve zvyklostech mohou ovlivnit čtení i zadávání předloženého textu. Palin et al., 2019 Salthouse, 1986
Pomáhá automatická oprava a predikce slov?
V tomto souboru dat byla automatická oprava pozitivně spojena s rychlostí, zatímco výběr predikovaných slov byl spojen negativně. Studie byla observační, takže tyto souvislosti nedokazují, že zapnutí jedné funkce přinese stejný zisk každému uživateli. Lidé si funkce vybírají z různých důvodů, včetně svých stávajících dovedností a vzorců chyb. Palin et al., 2019
Pro užitečné osobní srovnání udržujte stejné rozložení klávesnice, nastavení nápovědy, jazyk a typ úkolu. Zaznamenávejte správnost i WPM. Konverzace v aplikaci pro zasílání zpráv, zapamatovaná věta a neznámý text k přepisu měří různé kombinace jazykové produkce a motorického zadávání. MacKenzie and Soukoreff, 2002 Soukoreff et al., 2003
Praxe může zlepšit dovednost v konkrétním úkolu, ale výzkum každodenního psaní neposkytuje zaručený tréninkový plán pro telefon. Realistickým cílem je přesnější a pohodlnější zadávání za podmínek, které používáte, hodnocené srovnatelným materiálem, nikoli slibovaný percentil nebo univerzální cíl WPM. Keith et al., 2007 Feit et al., 2016
Vyzkoušejte související bezplatný test
Test rychlosti psaní
Vyzkoušejte test psaní v režimu dotykové obrazovky a pozdější výsledky na telefonu porovnávejte s tímto režimem. Výsledky na fyzické klávesnici patří do samostatného srovnání. Zveřejněné hodnoty poskytují kontext úkolu; nejsou percentily hráčů Helibrain.
Časté otázky
Je 36 WPM normální pro každého uživatele telefonu?
Je to přibližný průměr tohoto dobrovolnického vzorku, nikoli reprezentativní norma pro každý věk, zemi nebo klávesnici. Palin et al., 2019
Jsou ženy nebo muži rychlejší na telefonech?
Průměry celého vzorku byly téměř shodné, zatímco vzorce v podskupinách se lišily. Tato data neospravedlňují obecné pravidlo o jednotlivci. Palin et al., 2019
Měl bych vypnout predikci?
Observační souvislost neurčuje, jaké nastavení je pro vás nejlepší. Než rozdíl přisoudíte nějaké funkci, porovnejte rovnocenné úkoly a správnost. Palin et al., 2019 Soukoreff et al., 2003
Zdroje
- Dhakal et al. (2018). Pozorování psaní ze 136 milionů stisků kláves.
- Palin et al. (2019). Jak lidé píší na mobilních zařízeních?.
- Feit et al. (2016). Jak píšeme.
- Soukoreff et al. (2003). Metriky pro výzkum zadávání textu.
- Soukoreff et al. (2001). Měření chyb v úlohách zadávání textu.
- MacKenzie a Soukoreff (2002). Zadávání textu pro mobilní výpočty: modely a metody, teorie a praxe.
- Salthouse (1986). Percepční, kognitivní a motorické aspekty přepisovacího psaní..
- Keith et al. (2007). Výklad psaní založený na záměrné praxi u každodenních pisatelů..