Вычисление среднего значения «где находится» джойстика

#r #geometry #data-analysis

#r #геометрия #анализ данных

Вопрос:

Недавно я собрал данные с помощью инструмента NASA TLX, который включает в себя задачу отслеживания, в которой субъекты должны удерживать джойстик в мертвом центре, одновременно реагируя на несколько задач.

Исходные данные выглядят примерно так:

                     V2                      V5   V6
1   9:10:32.799614  TRACK   STATE   CURSOR  X   -0.005495149786872552                                                   
2   09:10:32.801598 TRACK   STATE   CURSOR  Y   0.11168536804754137                                                 
3   09:10:32.805621 TRACK   STATE   CURSOR  X   -0.005616917142611262                                                   
4   09:10:32.807115 TRACK   STATE   CURSOR  Y   0.11102381417330846
 

Координата x показывает, насколько далеко от объекта находился объект по координате x, тогда как y показывает ось y.

Теперь для моего анализа я решил использовать

   df_track <- df_all %>%
  filter(V2 == "TRACK") %>%
  group_by(Proband, Teil, V5) #%>% 
  summarise(Precisetrack = median(abs(as.numeric(V6)), na.rm = T)) 

  for (i in 1:nrow(df_track)) {if(i %% 2!=1) {
  df_track$Avgs[i]<-
                     (df_track$Precisetrack[i] df_track$Precisetrack[i-1])/2
    }
  }
 

Просматривая свой код и просматривая свои результаты, я наткнулся на среднее геометрическое и некоторые разногласия по поводу того, следует ли мне использовать медиану или среднее значение. Есть ли кто-нибудь, кто, возможно, мог бы дать мне некоторое представление о том, является ли мой анализ несколько достоверным?

Комментарии:

1. Обсуждение того, следует ли использовать медиану или среднее значение, на самом деле не является конкретным вопросом программирования, который подходит для переполнения стека. Если вам нужна помощь в выборе методов для вашего анализа, вам следует вместо этого задать в Cross Validated where статистические вопросы по теме.

2. @MrFlick спасибо за предложенное редактирование, а также за ссылку на перекрестную проверку!