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 ВПРmax, ВПРmin-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.
Vср = 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%;
νвпр= * 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:
= ∑ * ;
Asвпр = *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;
EKвпр = * 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.