与えられたデータについて、フィッツ、ウォルフォード、シャノンモデルのうちどのモデルが最も適しているかを知る方法
regression graph(R^2)に基づいて、どのモデルが_Fitts', Walford's and Shannon Model_の中でより優れているかを識別する方法。タッピングアプリケーションを使用して実行するタスクを指定し、average movement of time(MT)およびaverage distance of cursor from center to target(MD)を計算した後、_Fitts', Walford's and Shannon model_の値を計算しました。以下の表で確認できます。 
これで、次のようなグラフも実装しました。 
今、私はどのモデルが最良であるかを知る必要がある値に基づいて混乱しています。 IDe value(Index of difficulty)が低いほど、モデルが最適であることを確認する必要があるかどうか。または、_R^2_の値が高いほど、モデルは最適です。このことを理解してください。ありがとうございました。
「どちらのモデルが最適か」と尋ねると、何を探しているのかわかりません。 3つのモデルすべてが同じことを伝えています。
「IDe値が低いほど、モデルは最適です」または「R ^ 2値が高いほど、モデルは最適です」と言っても、正確ではありません。
- 公式内のIDeは、特定の被験者のグラフ上のバイアスポイントを表します。
- 公式内のより高い回帰値が基準を表します。 Fittsの場合、これはMTです。
特定のモデルは、状況に対してより予測可能性があります。それを決定する方法は、より多くの研究を実行し、結果を回帰と比較することです。
1つの定式化を指して「それが最高」と言うことはできません。
フィッツのモデルはオリジナルであり、多くの条件下で適用されることが示されています。
ウェルフォードモデルは、2因子変動であり、ターゲットdistanceおよびターゲットwidthインフルエンサーとして、そのをフィッツの1因子方程式と直接比較することはできません。フィッツとウェルフォードを同じグラフにプロットして、2つの線を単純に比較することはできません。幅を個別の影響として実際に計算した場合、データを見るとこれが行われたかどうかはわかりませんが、Welfordのモデルは通常、より大きな予測力を提供します。
シャノンモデルは別のバリエーションです。人間とコンピュータの相互作用で作業する場合、間違いなく人気が高まっています。少なくとも一部はISO 9241がその使用を推奨しています。したがって、「公式の」国際標準のバリエーションを探している場合は、Shannonを使用してください。