Время простой реакции

Лабораторная работа

По дисциплине «Инженерная психология»

Выполнил:

студент группы

Проверил:

Волгоград 2013

Цель работы:

- изучить влияние ПФК на эффективность производственной деятельности

Задачи:

1. Провести исследование ПФК человека

2. Определить статистические параметры распределения экспериментальных данных (рассчитать коэффициент вариации, статистическое отклонение, определить закон распределения)

3. Построить гистограмму распределения данных и отложить на ней границы интервалов: X±3

4. Оценить уровень своих психофизиологических качеств в сравнении с группой АТ-414

Экспериментальные данные

Таблица 1

Фамилия	ВПР	ВСР	νвср	ВСРсП	П	Кк	Ку	Раст. переезд., %	Память, %
Копалкин А.Ф	0,253	0,432	0,24	0,509	0,077	1,249	0,2023	-1,2
Акимов Д.В.	0,218	0,452	0,132	0,482	0,03	1,214	1,3521	-1,133
Ананьев А.Г.	0,277	0,694	0,211	0,508	-0,126	0,793	0,9643	-1,512
Коваленко М.А.	0,213	0,499	0,183	0,417	-0,002	1,132	1,1018	-2,333
Евдокимов Е.А.	0,206	0,562	0,277	0,442	0,12	1,023	0,6904	-1,633
Хоанг Ань	0,259	0,493	0,106	0,457	-0,026	1,143	1,4797	-3
Хоритонов И.А.	0,226	0,436	0,286	0,408	-0,028	1,212	0,694	-0,499
Канатов А.А.	0,205	0,485	1,101	0,514	-0,05	1,04	1,225	-2,21
Берекенов А.С.	0,281	0,734	0,26	0,609	-0,125	0,724	0,788	-0,044
Овечкина Т.Н.	0,226	0,721	0,112	0,459	-0,262	0,746	1,4509	-1,555
Икленкова Н.А.	0,27	0,5	1,3	0,5	-0,1	1,2	1,1	-0,3
Сулеменов Р.Д.	0,225	0,533	0,25	0,409	-0,177	0,853	1,2	-3,353
Бушнева К.С.	0,253	0,433	0,235	0,503	0,138	1,203	0,923	-1,21
Солодунова Л.А.	0,236	0,512	0,222	0,508	-0,183	1,01	1,13	-2,1
Сенкин Д.В.	0,246	0,489	0,302	0,498	-0,123	0,98	0,998	-1,8
Нгуен Х.Х.	0,263	0,536	0,24	0,499	-0,176	0,76	1,11	-2,4
Сокова И.В.	0,218	0,489	0,194	0,501	-0,124	0,97	1,1	-2,3
Холмуминов М.А.	0,237	0,441	0,211	0,398	-0,18	0,999	0,995	-1,555
Шмаль Д.А.	0,225	0,478	0,21	0,341	-0,145	0,988	0,999	-1,667
Ахундов Э.Н.	0,338	0,465	0,234	0,582	-0,143	0,76	0,998	-1,773
Макарчук А.В.	0,212	0,533	0,222	0,533	-0,028	1,04	1,203	-1,21
Исса Ф.К.	0,22	0,54	0,25	0,54	-0,1		1,2	-1,2

Определение статистических параметров распределения экспериментальных данных

Время простой реакции

Для определения оптимальной величины интервала h используют формулу Стерджеса:

h = ,

где ВПР_max, ВПР_min-максимальное и минимальное значение времени простой реакции в исследуемом вариационном ряду, с.;

N- общее число наблюдений. N=22.

h = = =0,024 с.

h = 0,03 c.

V_ср = 0,241 сек;

Построение интервального вариационного ряда.

Таблица 2

Границы интервалов, с.	Середины интервалов Vci, с.	Опытные частоты, mi*	Опытные частости, Pi*	Накопленные частости, F(v)	mi* *Vci,	mi* *V2ci,	(Vci, - Vср)3 * Pi*	(Vci, - Vср)4 * Pi*
0,190-0,220	0,205		0,272727	0,272727	1,23	0,25215	-0,000014	0,000001
0,220-0,250	0,235		0,363636	0,636364	1,88	0,4418	0,000000	0,000000
0,250-0,280	0,265		0,272727	0,909091	1,59	0,42135	0,000003	0,000000
0,280-0,310	0,295		0,045455	0,954545	0,295	0,087025	0,000007	0,000000
0,310-0,340	0,325		0,045455		0,325	0,105625	0,000026	0,000002
Сумма	-				5,32	1,30795	0,00002267	0,00000312

Рисунок 1- Интервалы ВПР

Значение ВПР студента Соковой входит в первый интервал.

Из графика видно, что данное распределение близко к нормальному.

Рассчитаем статистические параметры:

Математическое ожидание:

=

_впр = = = 0,2418 сек;

Статистиеская дисперсия:

(V) = - ;

(V)_впр= - = - = 0,000976;

Несмещенная оценка дисперсии:

D(V) = * (V)_впр;

D(V)_впр = *0,000976 = 0,0010;

Стандартное среднеквадратическое отклонение:

= ;

= = 0,03198 сек;

Коэффициент вариации:

ν= *100%;

ν_впр= * 100% =13,2%;

Коэффициент вариации характеризует относительную меру отклонения измеренных значений от среднеарифметического:

Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений. Если коэффициент вариации меньше 10%, то изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, от 10% до 20% относится к средней, больше 20% и меньше 33% к значительной и если коэффициент вариации превышает 33%, то это говорит о неоднородности информации и необходимости исключения самых больших и самых маленьких значений.

В данном случае коэффициент вариации менее 33%, следовательно это говорит об однородности информации.

Асимметрия:

= ∑ * ;

A_sвпр = *0,000026= 0,693;

Если распределение симметрично относительно средней, то показательасимметрии равен нулю.

Если показатель асимметрии больше 0, то наблюдается правосторонняя асимметрия. Если же показатель асимметрии меньше 0, налицо левосторонняя асимметрия.

В данном случае видно, что распределение правостороннее.

Эксцесс:

EK= *Pi – 3;

EK_впр = * 0,00000312– 3 = -0,0167;

Показатель эксцесса характеризует степень колеблемости исходных данных.

Он показывает, насколько острую вершину имеет плотность вероятности по сравнению с нормальным распределением. Если коэффициент эксцесса больше нуля, то распределение имеет более острую вершину, если меньше нуля, то более плоскую.

Данный график распределения имеет более плоскую вершину.