实验-流动墨迹速度感知实验数据分析

研究问题（核心问题）

[if !supportLists]1.     [endif]三种流动风格中，测试者对哪种风格的感受一致性最好？

拓展问题

[if !supportLists]1.     [endif]三种流动风格中，人们对哪种风格的速度感受更符合事实情况？

[if !supportLists]1.     [endif]在不同的扭曲方式下（旋转、镜像），测试者感受到的速度大小/方向有多大差异性？

[if !supportLists]1.     [endif]测试者评价用的时长对其评价结果有哪些影响？

实验方法

从张旭作品《古诗四帖》中摘选一个字”丘“作为样本，制作3种不同的流动墨迹效果，并且通过随机的旋转+镜像的方式，对每种效果产生8个扭曲版本。测试者要在目测6个标记点（ABCDEF)的流动速度，通过拖动箭头的方式评估流动方向和速率。

3种墨迹风格：

风格1：

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风格2(风格1逆向流动）：

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风格3：

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8种显示方向：

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实验数据

对测试数据进行整理筛选后，匿名存放于共享表格《流动墨迹速度感知实验数据》

数据说明：

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方向基准如下（对于8种随机显示方向，均依据为下图方位为基准来计算角度）

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实验研究问题

核心问题

三种流动风格中，测试者对哪种风格的感受一致性最好？

拓展问题

三种流动风格中，人们对哪种风格的速度感受更符合事实情况？

实验数据分析

一致性的解读：我对一致性的理解即使大多数（绝大多数）人有着相同或者相似的答案，这就要求数据的集中性好，且每种数据的波动幅度不能太大。

      为了明显的看出数据的分布情况，先将所有的数据进行展示，三种流动风格的数据中只有速率和方向两项数据才能体现出不同的同学对一致性的差别的感受。

速率方面

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      之所以选用条形图可以很直观的看到各组数据的差异，一般应用于数据个体间的比较。堆积柱状图支持二维数据的分析，一个维度用于比较，一个维度用于展示。而堆积柱状图的数据分析和展示能力更加突出，既可以比较不同个体的差异，也同时能够展示一个大分类包含的小分类以及小分类的占比情况。这就能很明显的体现出数据的分布情况和粗略的分布情况。

       有了堆积柱状图之后，就要进一步的对数据进行分析，分析采用了每个具体小项的算数平均值和标准差。

算术平均数（ arithmetic mean），又称均值，是统计学中最基本、最常用的一种平均指标，分为简单算术平均数、加权算术平均数。它主要适用于数值型数据，不适用于品质数据。根据表现形式的不同，算术平均数有不同的计算形式和计算公式。

标准差（Standard Deviation），中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

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可视化

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需要说明的是：从堆积柱状图中可以直观的看到不管是哪种风格，总有一两项数据和大部分数据的偏差非常大。为了让这些极端数据影响我的分析，我在处理这些数据的时候把这几个数据（样本数据足够大，删掉这几项数据没影响）作为非有用数据给屏蔽掉了。（下面的方向测试做了类似处理）

具体有速率测试中  风格一的第65、98项数据，风格二的第93、100项数据，风格三的第51和57项数据。

方向测试中          风格一的第11、12、27、47项数据，风格三的第30、36和117项数据。

数据分析：在不同速率的平均值中，风格一的曲线较为平直，这说明风格一的各个点的速率都近乎相同，这一点跟明显是不符合实际的。而风格二和风格三对每一点的速率都不一样，且相近。标准差方面三种风格的标准差曲线的走势都相近，但是风格三的标准差更小，数据更集中。由此说明在速率方面风格三要更加贴合一致性。

方向方面

 

同样计算其平均值和标准差

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可视化

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数据分析 ：从平均图上看，风格一和风格三几乎完全贴合，这说明同学们对风格一和风格三的方向判断几乎是一模一样的，而风格二的曲线走势和风格一、近乎相反，这也正印证了风格二和风格一的流动方向相反这一题设。从不同风格的标准差图上看风格三的标准差一直几乎贴近于0,。所以从方向上看，风格三更加贴合一致性。

      实验结论：测试者对风格三的感受一致性最好。

对比实验的给定数据

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对比这几项数据可以发现，测试数据更加贴合墨迹风格二，更加符合真实值。

结论：墨迹风格二，更加符合真实值。

总结

通过以上的分析，核心问题三种流动风格中，测试者对风格3的感受一致性最好。拓展问题三种流动风格中，人们对风格2的速度感受更符合事实情况，对风格3的方向感受更符合事实情况，但综合来看还是风格2更符合事实。