Evidencia y cifras clave
| Grupo en el estudio sobre móviles | WPM medio | Contexto |
|---|---|---|
| Muestra completa | 36.17 | DE 13.22; transcripción en inglés |
| 10–19 años | 39.6 | Comparación por grupo de edad, no cambio longitudinal |
| 20–29 años | 36.5 | Mismo estudio |
| 40–49 años | 28.9 | Mismo estudio |
| 50–59 años | 26.3 | Mismo estudio |
Los valores generales aparecen en los resultados y en la tabla 3; los valores por edad están en la tabla 4. La edad media de la muestra era de 24.1 años y el reclutamiento se hizo en línea. Predominaban los voluntarios jóvenes y las personas cómodas escribiendo en inglés, así que la tabla no debería usarse para etiquetar como lenta o rápida a toda persona de una edad determinada. Palin et al., 2019
¿Un teléfono siempre es más lento que un teclado?
Los autores compararon sus resultados en móviles con un gran estudio de escritorio que usaba un método relacionado. La media del estudio de escritorio era de 51.56 WPM. Es un contexto útil, pero no una comparación aleatorizada de cada participante en ambos dispositivos. Restar las medias no predice cuánto más rápido escribirías tú personalmente tras cambiar de dispositivo. Palin et al., 2019 Dhakal et al., 2018
Las técnicas cotidianas también varían. La investigación con captura de movimiento muestra que los usuarios autodidactas de teclados físicos pueden rendir bien sin seguir un único patrón de dedos prescrito. La entrada en móviles añade selección táctil y funciones de asistencia, por lo que la regla de los diez dedos en escritorio no es una referencia adecuada para un teléfono. Feit et al., 2016 MacKenzie y Soukoreff, 2002
¿Qué significa el porcentaje de error?
El valor de 2.34% se refiere a los errores que quedan en el texto transcrito según la métrica del estudio. No es la fracción de todos los toques que fueron erróneos, porque algunos errores se corrigieron. La metodología de entrada de texto distingue entre errores finales y esfuerzo de corrección, y ninguno de los dos debería ocultarse informando solo la velocidad. Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001
¿Qué factores influyen?
Los efectos de la edad, el sexo y el idioma necesitan contexto
Las medias femenina y masculina de la muestra móvil completa fueron 36.0 y 36.1 WPM, respectivamente, pese a una diferencia estadística en el gran conjunto de datos. La diferencia práctica entre esas medias de la muestra completa es mínima. La submuestra estadounidense mostró un patrón distinto, lo que ilustra por qué la significancia de un resultado y su generalizabilidad son cuestiones separadas. Palin et al., 2019
Los usuarios nativos de inglés promediaron 37.8 WPM en la misma tabla. Esa asociación no demuestra que cambiar el idioma del teléfono provoque una mejora concreta. La tarea requería transcripción en inglés, y las diferencias de familiaridad pueden afectar la lectura y la introducción del texto proporcionado. Palin et al., 2019 Salthouse, 1986
¿Ayudan el autocorrector y la predicción de palabras?
En este conjunto de datos, el uso de la autocorrección se asoció positivamente con la velocidad, mientras que seleccionar palabras predichas se asoció negativamente. El estudio era observacional, así que esas asociaciones no demuestran que activar una función vaya a producir la misma mejora en cada usuario. Las personas eligen funciones por motivos distintos, incluidos su habilidad actual y sus patrones de error. Palin et al., 2019
Para una comparación personal útil, mantén constantes la distribución del teclado, los ajustes de asistencia, el idioma y el tipo de tarea. Registra la corrección además de los WPM. Una conversación de mensajería, una frase memorizada y un pasaje de transcripción desconocido miden combinaciones distintas de producción lingüística y entrada motora. MacKenzie y Soukoreff, 2002 Soukoreff et al., 2003
La práctica puede mejorar la competencia específica de la tarea, pero la investigación sobre la escritura cotidiana no ofrece un programa de entrenamiento telefónico garantizado. Un objetivo realista es una entrada más precisa y cómoda en las condiciones que usas, evaluada con material comparable en lugar de un percentil prometido o una meta universal de WPM. Keith et al., 2007 Feit et al., 2016
Prueba el test gratuito relacionado
Test de velocidad de escritura
Prueba el test de escritura con el modo de pantalla táctil y compara las pruebas posteriores en el teléfono con ese modo. Los resultados de teclado físico corresponden a una comparación aparte. Los valores publicados ofrecen contexto sobre la tarea; no son percentiles de los jugadores de Helibrain.
Preguntas frecuentes
¿Son 36 WPM normales para cualquier usuario de teléfono?
Es la media aproximada de esta muestra de voluntarios, no una norma representativa de cada edad, país o teclado. Palin et al., 2019
¿Son más rápidas las mujeres o los hombres en el teléfono?
Las medias de la muestra completa eran casi idénticas, mientras que los patrones por subgrupos diferían. Esos datos no justifican una regla general sobre una persona. Palin et al., 2019
¿Debería desactivar la predicción?
La asociación observacional no establece cuál es el mejor ajuste para ti. Compara tareas equivalentes y la corrección antes de atribuir una diferencia a una función. Palin et al., 2019 Soukoreff et al., 2003
Fuentes
- Dhakal et al. (2018). Observaciones sobre la escritura a partir de 136 millones de pulsaciones de teclas.
- Palin et al. (2019). ¿Cómo escribe la gente en dispositivos móviles?.
- Feit et al. (2016). Cómo escribimos.
- Soukoreff et al. (2003). Métricas para la investigación de entrada de texto.
- Soukoreff et al. (2001). Medición de errores en tareas de entrada de texto.
- MacKenzie y Soukoreff (2002). Entrada de texto para computación móvil: modelos y métodos, teoría y práctica.
- Salthouse (1986). Aspectos perceptuales, cognitivos y motores de la transcripción mecanografiada..
- Keith et al. (2007). Una explicación basada en la práctica deliberada de la competencia mecanográfica en mecanógrafos cotidianos..