Historia okulografii. Historia okulografii. Historia okulografii. Historia okulografii
|
|
- Adrian Morawski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Eyetracking = Okulografia Co to jest? Krótka historia Metoda badania Zastosowania Okulografia (ang. Eyetracking) - metoda polegająca na śledzeniu ruchu gałki w celu określenia punktu, na który patrzy osoba badana Historia okulografii 1879 lusterka i mikrofon (Javal) Sakkada przejście ( ms) Fiksacja bezruch ( ms) Historia okulografii 1898 gips i kokaina : nasadka z otworem mocowana do znieczulonej gałki ocznej, przenosząca jej poziome ruchy przy pomocy drutu na bęben kimografu (Delabarre) Historia okulografii 1935 technika rozszczepiania wiązki światła, rejestrująca dwuwymiarową ścieżkę dla pojedynczego oka (Buswell) 1963 pierwsza soczewka kontaktowa wyposażona w cewki, pracujące w polu e-m generowanym wokół głowy badanego Historia okulografii 1965 podciśnieniowo mocowane przyssawki z lusterkiem lub markerem (Fender, Yarbus) 1 2 Obraz Nieoczekiwany gość I.J.Repina Ścieżki uzyskane odpowiednio podczas: zwykłego przeglądania (1) próby oceny statusu majątkowego rodziny (2) 1
2 Historia okulografii 1965 technika Yarbusa badanie sposobu rozpoznawania twarzy Współczesne metody rejestracji soczewki kontaktowe z lusterkami lub cewkami indukcyjnymi elektrookulografia lata 70 użycie kamer i oprogramowania (Merchant i Morrisette Oculometer) rejestracja i komputerowa obróbka sygnału wideo Budowa ludzkiego oka Metoda obróbki sygnału wideo Śledzenie wzajemnego położenia źrenicy i 1. punktu Purkyniego A. Źrenica B. Źrenica w promieniowaniu podczerwonym C. Odbicie rogówkowe (1. punkt Purkyniego) Eye tracker - model ASL 6000 Aparatura badawcza 2
3 Eye tracker - model ASL 6000 Model SMI RED500 Kalibracja 3
4 Użyteczność wg normy ISO 9241 Użytkownik wynik zamierzony CELE Mierniki zadanie wyposażenie Użyteczność: stopień w jakim są osiągane cele w sposób skuteczny, wydajny(efektywny) i z zadowoleniem skuteczność środowisko kontekst użytkowania produkt wynik uzyskany efektywność zadowolenie miary użyteczności Mierniki Mierniki Czasowe Przestrzenne Just i Carpenter (1976): podczas realizacji zadań wzrokowych lokalizacja fiksacji oznacza świadome widzenie Goldberg, Kotval (1999): wskaźniki Punkty zatrzymania wzroku Czas przebywania w AOI Czas realizacji ścieżki Czas pierwszego punktu zatrzymania wzroku w AOI Gęstość przejść Długość ścieżki Powłoka wypukła ścieżki skanowania Gęstość przestrzenna Udział fiksacji w AOI w ogólnej liczbie fiksacji Liczba fiksacji Fiksacje Sakkady Iloraz fiksacji do sakkad Czas trwania fiksacji Liczba fiksacji w AOI Liczba sakkad Czas trwania sakkad Liczba fiksacji Liczba sakkad Im większa tym mniejsza efektywność poszukiwania wzrokowego Fiksacje przypadkowe i celowe Czas trwania fiksacji Im dłuższa tym większe zainteresowanie i/lub trudność zadania Im większa tym gorsza organizacja przestrzenna informacji Aktywność wzrokowa w AOI Area of Interest obszar zainteresowania definiowany przez badacza Im dłuższa tym większe zainteresowanie i/lub ważność AOI 4
5 Długość ścieżki Im krótsza ścieżka tym większa efektywność poszukiwania informacji Wskaźnik długości ścieżki Powłoka wypukła ścieżki skanowania (convex hull area) Powierzchnia powłoki wypukłej zawierającej wszystkie zarejestrowane punkty ścieżki poszukiwania Relacja ścieżki rzeczywistej do idealnej (najkrótszej) Gęstość przestrzenna (spatial density) Równomierność rozkładu punktów zatrzymania wzroku Gęstość macierzy przejść Powiązania między parami obiektów np. AOI Gęstość - stosunek pełnych komórek do wszystkich Im mniejsza tym bardziej skoncentrowane ścieżki poszukiwań Im większa tym większa trudność poszukiwania Średnica źrenicy Rozpoznawanie emocji Wskaźnik fizjologiczny Zależna od: procesów poznawczych emocji 5
6 Eksperyment naukowy Przebieg eksperymentu naukowego 1. Problem 2. Hipoteza 3. Przedmiot badań 4. Plan eksperymentu 5. Parametry kontrolne parametry i zmienne 6. Wykonanie eksperymentu rejestracja danych 7. Wykonanie obliczeń, tabel, rysunków oraz ocena błędów i niepewności pomiarów 8. Dyskusja- analiza i interpretacja danych 9. Wnioski końcowe Definicje Metoda naukowa uporządkowany proces przeprowadzania eksperymentu/dowodu/analizy problemu. Hipoteza wymyślona idea, która może tłumaczyć dane zjawisko/doświadczenie Projektowanie eksperymentu wymyślenie i zaplanowanie doświadczenia Kontrolne parametry elementy podmiotu badań niezmienne w czasie wykonania eksperymentu. Zmienne parametry parametry mające wpływ na wynik doświadczenia, a ich kontrolowana zmiana daje informację o ich wpływie na obiekt Dane zestawy liczb i informacji zebranych podczas eksperymentu Analiza przegląd informacji w poszukiwaniu wzorców lub nowych rozwiązań Interpretacja wnioskowanie z danych Wnioski zestawienie wyników doświadczenia i ich szersza ocena Hipoteza Hipoteza musi być zweryfikowana Prosta np. uogólnienie obserwacji Złożona - przewiduje zależności i skutki powiązań. Synteza - składanie prawdy z małych jej fragmentów, z uwzględnieniem ich wzajemnych relacji i oddziaływań Analiza rozkład złożonej rzeczywistości na części, upraszczanie zagadnień składowych np. obraz 2D zamiast 3D metoda zgodności: jeśli okoliczności prowadzące do zdarzenia miały jednakowy lub wspólny czynnik, to można sądzić, że ten czynnik należy do grupy przyczyn, metoda różnicy: jeśli w dwóch zespołach okoliczności różniących się tylko jednym czynnikiem, zespół z tym czynnikiem prowadzi do zdarzenia, a drugi zespół nie, to ten czynnik może być przyczyną zdarzenia, metoda jednoczesnej zmienności: jeśli zmienność natężenia danego czynnika wywołuje podobną zmienność skutku, to czynnik ten może być przyczyną. Przykład 4. Przetwarzanie przeduwagowe 6
7 Modele Visual Search sterowanie uwagą (Posner hipoteza SPOTLIGHT) Modele Visual Search sterowanie uwagą (Posner hipoteza SPOTLIGHT + Guided Search Theory, Wolfego) Fix 1 Spot3 Fix 2 Fix 1 Spot2 Spot1 Spot2 Fix 2 Spot1 Modele Visual Search sterowanie uwagą (Zoom lens model, Ericksen i St James 1986) Modele Visual Search preatentywizm na poziomie neuronów Bichot (2000, 2005) Fix 1 Fix 2 - Science, Kwiecień Małpki macaque - Aktywność pojedynczych neuronów - Udowodnili na poziomie fizjologicznym istnienie procesów preatentywnych Modele Visual Search - preatentywizm (Treismann, Wolfe) Cele badania Odbiór informacji wzrokowej 1. Przetwarzanie przeduwagowe strukturalizacja Cechy obrazu: Kolor Ruch Orientacja Kształt Wzór Wyjaśnienie wpływu koloru rozmieszczenia koloru na charakterystykę poszukiwania wzrokowego 2. Procesy uwagowe 7
8 Uczestnicy Zmienne niezależne 10 osób (9 wyników) Bez wad wzroku Podstawowa znajomość obsługi komputera i przeglądarki internetowej Bez wynagrodzenia za udział Kolor tła obiektu graficznego (KTO): czerwony (R), zielony (G) i niebieski (B). czerwono-niebieskie (RB) czerwono-zielone (RG) zielono-niebieskie (GB) Wzorzec kolorystyczny panelu (WKP). uporządkowany (OR) szachownica nieuporządkowany (UO) - losowy Zmienne zależne KTO (tło) WKP (wzorzec) Panel czas wykonania zadania badawczego charakterystyki aktywności wzrokowej RG OR uczestnika ilość fiksacji GB UO zmienność kierunku wyszukiwania RB OR Zadanie badawcze Wyniki 8 7 Zadanie testowe 6 paneli ok. 20 min Najszybszy układ: RB_UO Najwolniejszy układ: RG_UO Średnia ilość fiksacji RB_OR RB_UO RG_OR RG_UO GB_OR GB_UO Typ panelu Hipoteza? Istotne różnice dla różnych KTO Średni czas wykonania zadania (s) RB_OR RB_UO RG_OR RG_UO GB_OR GB_UO Typ panelu 8
9 Wyniki bardziej ogólne Równanie regresji y = 0,455x + 0,383 R 2 = 95,7% Średni czas wykonania zadania (s) Średnia ilość fiksacji Przykład 4. Wskaźniki aktywności wzrokowej Badanie Porównanie 4 stron www księgarni internetowych Uczestnicy 30 studentów PWr Wiek lat Bez wynagrodzenia Brak okularów lub soczewek Zadania dwóch typów: 1. Wyszukiwanie linków, 2. Przeszukiwanie tabel Porównanie wskaźników aktywności wzrokowej z czasem wykonania zadania Liczba fiksacji Długość ścieżki Czas na slajdzie Łączny czas trwania fiksacji Czas trwania fiksacji procentowo Średni czas trwania fiksacji Gęstość macierzy przejść Fixation centre Y (pixels) Results: Link search visual processing indicators Link search First fixations Fixation centre X (pixels) Fixation centre Y (pixels) Link search Third fixations Fixation centre X (pixels) 9
10 Korelacje między wskaźnikami Rozkład przejść dla 100 obszarów w wyszukiwaniu linków Wskaźniki Liczba fiksacji Długość ścieżki Czas na slajdzie Łączny czas fiksacji Gęstość macierzy przejść Liczba fiksacji Długość ścieżki Czas na slajdzie Łączny czas fiksacji Gęstość macierzy przejść Przykład 5. Projekt opakowania Plan eksperymentu Projekt opakowania smartfona Neutralne kolory Typowe elementy Dwa czynniki: Zaokrąglenie krawędzi T/N Wizerunek produktu T/N Czynnik Krawędzie Wyniki badania preferencji Obraz Średnia ocena (SD) 3. Zaokrąglone Tak.3162 (.0508) 1. Ostre Tak.2724 (.0456) 4. Zaokrąglone Nie.2199 (.0391) 2. Ostre Nie.1915 (.0375) Aktywność wzrokowa: AOI definitions ,4 1,2 Mean preference weights Is picture No picture Is picture No picture Sharp Rounded 10
11 Aktywność wzrokowa: wyniki Mean time (ms) No Fixated Dwell Yes Picture Mean fixation count No Yes Picture Podsumowanie ograniczenia stosowania eyetrackera Sztuczne środowisko laboratoryjne Unieruchomienie postawy ciała Obserwator Dla badań mobilnych urządzenie na twarzy Niewielka próba Widzenie peryferyjne Żmudna analiza danych Zastosowania eyetrackingu Detekcja błędów w projektach reklam Percepcja reklamy prasowej Badania outdoor np. pole widzenia kierowcy Konsument w sklepie 11
Historia okulografii. Historia okulografii. Historia okulografii. Historia okulografii. Historia okulografii. Eyetracking = Okulografia
Eyetracking = Okulografia 1879 lusterka i mikrofon (Javal) Sakkada przejście (30-120 ms) Fiksacja bezruch (200-300 ms) Co to jest? Krótka historia Metoda badania Zastosowania www.ergonomia.ioz.pwr.wroc.pl
Bardziej szczegółowoBadania marketingowe. - Konspekt wykładowy
Badania marketingowe - Konspekt wykładowy Badania marketingowe w logistyce Zakres materiału do egzaminu: 1. Wprowadzenie do przedmiotu - istota, przesłanki oraz użyteczność badań marketingowych 2. Informacja
Bardziej szczegółowo> Wprowadzenie > Pojęcie przetwarzania przeduwagowego zostało wprowadzone w pracy Treisman (1982).
This paper should be cited as : Michalski, R., Grobelny, J., & Jach, K. (2007). Wskaźniki aktywności wzrokowej w analizie przetwarzania przeduwagowego w procesach interakcyjnych. Proceedings of the Conference:
Bardziej szczegółowoGrupa: Elektrotechnika, sem 3, wersja z dn. 03.11.2015 Technika Świetlna Laboratorium
6-965 Poznań tel. (-61) 6652688 fax (-61) 6652389 Grupa: Elektrotechnika, sem 3, wersja z dn. 3.11.2 Technika Świetlna Laboratorium Ćwiczenie nr 3 Temat: BADANIE POLA WIDZENIA Opracowanie wykonano na podstawie:
Bardziej szczegółowowprowadzenie do badań eyetrackingowych
wprowadzenie do badań eyetrackingowych prezentacja BCMM badania marketingowe sp. z o.o. 21 stycznia 2015 r. BCMM badania marketingowe sp. z o.o., 40-048 Katowice, ul. Kościuszki 23; NIP: 954-00-22-369;
Bardziej szczegółowoEyetracker śledzi ruchy gałki ocznej. Empiryczne potwierdzenie znanej zalety prasa angażuje bardziej.
Prasa angażuje Eyetracker śledzi ruchy gałki ocznej. Empiryczne potwierdzenie znanej zalety prasa angażuje bardziej. Korzyść dla reklamodawcy prasa przekazuje bardziej złożony komunikat marketingowy. 2
Bardziej szczegółowoŚledzenie wzroku w badaniach jakości użytkowej oprogramowania. Historia i mierniki
This paper should be cited as: Grobelny, J., Jach, K., Kuliński, M., & Michalski, R. (2006). Śledzenie wzroku w badaniach jakości użytkowej oprogramowania. Historia i mierniki. Unpublished paper presented
Bardziej szczegółowoMobilne Aplikacje Multimedialne
Mobilne Aplikacje Multimedialne Technologie rozszerzonej rzeczywistości Krzysztof Bruniecki Rozszerzona rzeczywistość W odróżnieniu od rzeczywistości wirtualnej użytkownik NIE jest całkowicie zanurzony
Bardziej szczegółowoBadania marketingowe. Omówione zagadnienia
Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie Badania marketingowe Wykład 6 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Omówione zagadnienia Rodzaje badań bezpośrednich Porównanie
Bardziej szczegółowoREGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoCZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA ZABURZENIA POSTRZEGANIA DROGI
LVI Techniczne Dni Drogowe SITK RP CZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA ZABURZENIA POSTRZEGANIA DROGI Lesław Bichajło Politechnika Rzeszowska leszbich@prz.edu.pl Przetwarzanie informacji wzrokowej Dystraktory uwagi
Bardziej szczegółowo17. Który z rysunków błędnie przedstawia bieg jednobarwnego promienia światła przez pryzmat? A. rysunek A, B. rysunek B, C. rysunek C, D. rysunek D.
OPTYKA - ĆWICZENIA 1. Promień światła padł na zwierciadło tak, że odbił się od niego tworząc z powierzchnią zwierciadła kąt 30 o. Jaki był kąt padania promienia na zwierciadło? A. 15 o B. 30 o C. 60 o
Bardziej szczegółowoMetodologia badań psychologicznych
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoDr inż. Krzysztof Petelczyc Optyka Widzenia
Literatura: Dr inż. Krzysztof Petelczyc Optyka Widzenia http://webvision.med.utah.edu/book A. Valberg Light Vision Color D. Atchison, G. Smith Optics of Human eye M. Zając Optyka okularowa Plan wykładu
Bardziej szczegółowoJeden z narządów zmysłów. Umożliwia rozpoznawanie kształtów, barw i ruchów. Odczytuje moc i kąt padania światła. Bardziej wyspecjalizowanie oczy
I CO MU ZAGRAŻA Jeden z narządów zmysłów. Umożliwia rozpoznawanie kształtów, barw i ruchów. Odczytuje moc i kąt padania światła. Bardziej wyspecjalizowanie oczy pozwalają np. widzieć w ciemności. Zewnętrzne
Bardziej szczegółowodr inż. Jarosław Forenc
Technologie informacyjne Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny semestr I, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2016/2017 Pracownia nr 10 (05.12.2016) Rok akademicki 2016/2017, Pracownia
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz.5 I rok socjologii miary związków między zmiennymi jakościowymi
Zadania ze statystyki cz.5 I rok socjologii miary związków między zmiennymi jakościowymi Zadanie 1 Zdaniem wielu komentatorów, kobiety częściej niż mężczyźni głosują na partię rządzącą. Wyniki badań przedstawia
Bardziej szczegółowoNowoczesne Metody Obserwacyjne. więcej niŝ deklaracje.
Nowoczesne Metody Obserwacyjne więcej niŝ deklaracje. Obserwuj, by wiedzieć więcej Nie tylko deklaracje, ale i rzeczywiste zachowania oraz reakcje respondentów powinny być poddawane wnikliwym analizom
Bardziej szczegółowo- 1 - OPTYKA - ĆWICZENIA
- 1 - OPTYKA - ĆWICZENIA 1. Promień światła padł na zwierciadło tak, że odbił się od niego tworząc z powierzchnią zwierciadła kąt 30 o. Jaki był kąt padania promienia na zwierciadło? A. 15 o B. 30 o C.
Bardziej szczegółowoWpływ języka oryginału na czytanie napisów filmowych
Wpływ języka oryginału na czytanie napisów filmowych Monika Laskowska 1, Agnieszka Szarkowska 1, Olga Pilipczuk 2, Andreu Oliver 3 1 Instytut Lingwistyki Stosowanej, Uniwersytet Warszawski 2 Wydział Nauk
Bardziej szczegółowoPrzyciągnij wzrok, a osiągniesz sukces!
Przyciągnij wzrok, a osiągniesz sukces! Eyetracking jako narzędzie badania internetowych klientów Poznań, 30 czerwca 2007 Plan prezentacji 1. O Symetrii 2. Śledzenie wzroku jak i po co 3. Zakres zastosowań
Bardziej szczegółowoRaport z badań. Dr GraŜyna Adamczyk
Raport z badań Dr GraŜyna Adamczyk Znaczenie raportu w procesie badania marketingowego Prezentacja (raport) jest faktycznym i materialnym produktem prac badawczych. Decyzje podejmowane przez kierownictwo
Bardziej szczegółowoS YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy
S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne Nazwa modułu: Moduł B - Statystyka z elementami matematyki Rodzaj modułu/przedmiotu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów Forma studiów
Bardziej szczegółowoDiagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu
Diagnostyka procesów przemysłowych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Diagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu 06.0-WE-AiRP-DPP Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące
Bardziej szczegółowo1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie
Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty
Bardziej szczegółowoKierowanie uwagi jak lepiej zrozumieć eye tracking. Wojtek Chojnacki
Kierowanie uwagi jak lepiej zrozumieć eye tracking Wojtek Chojnacki Plan 1. Ruchy oka a kierowanie uwagi 2. Rodzaje kierowania uwagi 3. Punkt(y) skupienia uwagi 4. Konsekwencje dla eye trackingu maj 09
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoRóżne sposoby widzenia świata materiał dla ucznia, wersja guided inquiry
CZĘŚĆ A CZŁOWIEK Pytania badawcze: Różne sposoby widzenia świata materiał dla ucznia, wersja guided inquiry Czy obraz świata jaki rejestrujemy naszym okiem jest zgodny z rzeczywistością? Jaki obraz otoczenia
Bardziej szczegółowoMETODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH
METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH Schemat poznania naukowego TEORIE dedukcja PRZEWIDYWANIA Świat konstrukcji teoret Świat faktów empirycznych Budowanie teorii Sprawdzanie FAKTY FAKTY ETAPY PROCESU BADAWCZEGO
Bardziej szczegółowoPROJEKT EWALUACJI PROGRAMU NAUCZANIA. Bożena Belcar
PROJEKT EWALUACJI PROGRAMU NAUCZANIA ETAPY PROCESU EWALUACJI I. Projektowanie II. Prowadzenie badań i gromadzenie danych III. Analiza danych oraz interpretacja wyników badań; wnioski IV. Raport ewaluacyjny
Bardziej szczegółowoDoskonalenie działalności marketingowej PRACA PROJEKTOWA I JEJ KONCEPCJA
Doskonalenie działalności marketingowej PRACA PROJEKTOWA I JEJ KONCEPCJA Praca projektowa Praca projektowa ma być rozwiązaniem problemu (marketingowego) Wykonanie prezentacji Odbiór i ocena Identyfikacja
Bardziej szczegółowoOferta badawcza. K2 User Experience. www.k2.pl/ux. Oferta badawcza K2 User Experience data utworzenia: 12 sierpnia 2009. k2-badania_ux-oferta.
Oferta badawcza K2 User Experience www.k2.pl/ux Tytuł dokumentu: k2-badania_ux-oferta.pdf Data: 21 sierpnia 2009 Przygotowany przez: Maciej Lipiec Maciej Lipiec User Experience Director 0 510 533 592 e-mail:
Bardziej szczegółowoNowa metoda pomiarów parametrów konstrukcyjnych hełmów ochronnych z wykorzystaniem skanera 3D
Nowa metoda pomiarów parametrów konstrukcyjnych hełmów ochronnych z wykorzystaniem skanera 3D dr inż. Marcin Jachowicz, CIOP-PIB 2016 r. Na wielu stanowiskach pracy, na których występuje ryzyko urazu głowy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Bardziej szczegółowoWyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności
Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego
Bardziej szczegółowoSPRZĘT. 2. Zestaw do przygotowania i prowadzenia badań eksperymentalnych: 2.1 E-Prime 2.0 Professional
SPRZĘT 1. Zestaw do rejestracji i treningu Biofeedback: Czujniki: - przewodności skóry, - zmienności rytmu serca, - oddychania, - temperatury, - powierzchniowej elektromiografii, - elektroencefalografii
Bardziej szczegółowoKoryna Lewandowska, Barbara Wachowicz dla. What if...?
Koryna Lewandowska, Barbara Wachowicz dla What if...? 4 Wprowadzenie Spośród dwóch rodzajów reklamy, które mają szerokie spektrum zastosowania baneru i product placement, za bardziej skuteczny, np. w
Bardziej szczegółowoMetody badań w naukach ekonomicznych
Metody badań w naukach ekonomicznych Tomasz Poskrobko Metodyka badań naukowych Metody badań ilościowe jakościowe eksperymentalne Metody badań ilościowe jakościowe eksperymentalne Metody ilościowe metody
Bardziej szczegółowoPorównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki
Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek między wierzchołkami grafu. Instytut Informatyki 22 listopada 2015 Algorytm DFS w głąb Algorytm przejścia/przeszukiwania w głąb (ang. Depth First
Bardziej szczegółowoPercepcja jako zmysłowy odbiór bodźców Procesy percepcji Percepcja jako proces Definicja percepcji/spostrzegania Odbiór wrażeń Percepcja rejestracja
Percepcja jako zmysłowy odbiór bodźców Wzrok Procesy percepcji wykład 5 Słuch Smak Węch Dotyk (czucie skórne) Zmysł równowagi Definicja percepcji/spostrzegania W wąskim znaczeniu odbiór wrażeń zmysłowych
Bardziej szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Bardziej szczegółowoWYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH:
WYKRESY SPORZĄDZANE W UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH: Zasada podstawowa: Wykorzystujemy możliwie najmniej skomplikowaną formę wykresu, jeżeli to możliwe unikamy wykresów 3D (zaciemnianie treści), uwaga na kolory
Bardziej szczegółowoUżyteczność stron internetowych
Użyteczność stron internetowych Użyteczność Użyteczność (ang. usability) jest to dziedzina wiedzy dotycząca interaktywnych urządzeń i aplikacji, która określa stopień, w jakim ludzie są w stanie wykonać
Bardziej szczegółowoAdam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych
Adam Korzeniewski adamkorz@sound.eti.pg.gda.pl p. 732 - Katedra Systemów Multimedialnych Zastosowania grafiki komputerowej Światło widzialne Fizjologia narządu wzroku Metody powstawania barw Modele barw
Bardziej szczegółowo7. Identyfikacja defektów badanego obiektu
7. Identyfikacja defektów badanego obiektu Pierwszym krokiem na drodze do identyfikacji defektów było przygotowanie tzw. odcisku palca poszczególnych defektów. W tym celu został napisany program Gaussian
Bardziej szczegółowoSztuka tworzenia prezentacji multimedialnej
Sztuka tworzenia prezentacji multimedialnej 1 Zasady dobrej prezentacji Zapoznaj słuchaczy z twoimi zamierzeniami Daj im szansę na rozłożenie uwagi Skup się na treści technika ma cię wspomagać, a nie przeszkadzać
Bardziej szczegółowoProces badawczy schemat i zasady realizacji
Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 23 października 2016 Metodologia i metoda naukowa 1 Metodologia Metodologia nauka o metodach nauki
Bardziej szczegółowoBadania eksperymentalne
Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach
Bardziej szczegółowoRóżne sposoby widzenia świata materiał dla ucznia, wersja z instrukcją
CZĘŚĆ A CZŁOWIEK Pytania badawcze: Różne sposoby widzenia świata materiał dla ucznia, wersja z instrukcją Czy obraz świata jaki rejestrujemy naszym okiem jest zgodny z rzeczywistością? Jaki obraz otoczenia
Bardziej szczegółowoWERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH I. TESTY PARAMETRYCZNE II. III. WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOŚCIACH ŚREDNICH DWÓCH POPULACJI TESTY ZGODNOŚCI Rozwiązania zadań wykonywanych w Statistice przedstaw w pliku
Bardziej szczegółowoEye Tracking w słuŝbie (nie tylko) badań uŝyteczności
Eye Tracking w słuŝbie (nie tylko) badań uŝyteczności Co robimy? Poznać consulting Badania e-rynku Kompleksowe audyty uŝyteczności stron WWW i reklam Analizy eye trackingowe layoutów, reklam, serwisów
Bardziej szczegółowoW8. Metody doboru próby w badaniach rynkowych
W8. Metody doboru próby w badaniach rynkowych 1 Wielkość próby a błąd pomiaru Statystyka matematyczna Centralne twierdzenie graniczne-średnia wielkość błędu estymacji jest odwrotnie proporcjonalna do pierwiastka
Bardziej szczegółowoPlan wykładów. Metody badań pedagogicznych prowadzący: dr Artur Stachura
Metody badań pedagogicznych prowadzący: dr Artur Stachura Cele zajęć: Nabycie umiejętności określania problemu badawczego i planowania badania Nabycie umiejętności z zakresu przygotowania i przeprowadzenia
Bardziej szczegółowoZasady tworzenia prezentacji multimedialnych
Zasady tworzenia prezentacji multimedialnych I. Główne zasady: prezentacja multimedialna powinna być ilustracją (uzupełnieniem) treści prezentowanych werbalnie; informacje zawarte na pojedynczym slajdzie
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoBadania oświetlenia na przejściu dla pieszych na ulicy Walerego Sławka w Warszawie
Badania oświetlenia na przejściu dla pieszych na ulicy Walerego Sławka w Warszawie Wyniki opracował: Dr inż. Piotr Tomczuk Wydział Transportu Politechniki Warszawskiej Zakład Systemów Informatycznych i
Bardziej szczegółowoZastosowanie stereowizji do śledzenia trajektorii obiektów w przestrzeni 3D
Zastosowanie stereowizji do śledzenia trajektorii obiektów w przestrzeni 3D autorzy: Michał Dajda, Łojek Grzegorz opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter I. O projekcie. 1. Celem projektu było stworzenie
Bardziej szczegółowoNazwisko i imię: Zespół: Data: Ćwiczenie nr 9: Swobodne spadanie
Nazwisko i imię: Zespół: Data: Ćwiczenie nr 9: Swobodne spadanie Cel ćwiczenia: Obserwacja swobodnego spadania z wykorzystaniem elektronicznej rejestracji czasu przelotu kuli przez punkty pomiarowe. Wyznaczenie
Bardziej szczegółowoBadania marketingowe
Wiesz już co chcesz osiągnąć w badaniu marketingowym i jak to (idealnie) zorganizować. Ale jakimi metodami? Skąd pewność, że będą efektywne? Ćwiczenie: jaką metodą zbadasz co koledzy/koleżanki na sali
Bardziej szczegółowoZarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością
Jakość produktu Pojęcie i zasady zarządzania System zarządzania Planowanie Metody i narzędzia projakościowe Doskonalenie Zarządzanie. jakości cią Wykład 05/07 Statystyczna kontrola procesu (SPC) 5.1 inspekcyjna
Bardziej szczegółowoTESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
Bardziej szczegółowoBartosz Kunka. Katedra Systemów Multimedialnych Politechnika Gdańska
Bartosz Kunka Katedra Systemów Multimedialnych Politechnika Gdańska Definicja: zespół metod i technik badawczych, przeznaczonych do pomiaru, rejestracji i analizy danych o położeniu i ruchach gałek ocznych
Bardziej szczegółowoODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI
ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ OBIEKTYWNA Ocena subiektywna OPIS RZECZYWISTOŚCI Odwzorowanie rzeczywistości zależy w dużej mierze od możliwości i nastawienia człowieka do otoczenia
Bardziej szczegółowoEwaluacja w polityce społecznej
Ewaluacja w polityce społecznej Dane i badania w kontekście ewaluacji metody ilościowe Dr hab. Ryszard Szarfenberg Instytut Polityki Społecznej UW rszarf.ips.uw.edu.pl/ewalps/dzienne/ Rok akademicki 2017/2018
Bardziej szczegółowoStatystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.
Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia statystyczne
Podstawowe pojęcia statystyczne Istnieją trzy rodzaje kłamstwa: przepowiadanie pogody, statystyka i komunikat dyplomatyczny Jean Rigaux Co to jest statystyka? Nauka o metodach ilościowych badania zjawisk
Bardziej szczegółowoMARKETINGOWY SYSTEM INFORMACJI
MARKETINGOWY SYSTEM INFORMACJI INFORMACJA MARKETINGOWA...... (jako specyficzny rodzaj informacji zarządczej) to wszelka informacja wykorzystywana w procesie marketingowego zarządzania przedsiębiorstwem,
Bardziej szczegółowoZestaw ćwiczeń laboratoryjnych z Biofizyki dla kierunku elektroradiologia w roku akademickim 2017/2018.
Zestaw ćwiczeń laboratoryjnych z Biofizyki dla kierunku elektroradiologia w roku akademickim 2017/2018. w1. Platforma elearningowa stosowana na kursie. w2. Metodyka eksperymentu fizycznego - rachunek błędów.
Bardziej szczegółowo7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej
7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej Definicja 1 n-elementowa losowa próba prosta nazywamy ciag n niezależnych zmiennych losowych o jednakowych rozkładach
Bardziej szczegółowoPropensity Score Matching
Zajęcia 2 Plan dzisiejszych zajęć 1 Doświadczenia Idealne doświadczenie Nie-idealne doświadczenia 2 Idealne doświadczenie Nie-idealne doświadczenia Plan idealnego doświadczenia (eksperymentu) Plan doświadczenia
Bardziej szczegółowoUrządzenia techniki komputerowej Identyfikacja i charakteryzowanie urządzeń zewnętrznych komputera. Budowa i zasada działania skanera
Urządzenia techniki komputerowej Identyfikacja i charakteryzowanie urządzeń zewnętrznych komputera Budowa i zasada działania skanera Cel zajęć W toku lekcji nauczysz się: budowy i zasad działania skanera
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych
Bardziej szczegółowoKraków, 07 sierpnia 2014 r. 1. Przedmiot zapytania:
Kraków, 07 sierpnia 2014 r. ZAPYTANIE OFERTOWE NR 3/2014 1. Przedmiot zapytania: GRUPA INTERIA.PL sp. z o.o. sp. k. (dawniej: INTERIA.PL spółka z ograniczoną odpowiedzialnością) z siedzibą w Krakowie,
Bardziej szczegółowoWyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności
Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego
Bardziej szczegółowoTemat: Budowa i działanie narządu wzroku.
Temat: Budowa i działanie narządu wzroku. Oko jest narządem wzroku. Umożliwia ono rozróżnianie barw i widzenie przedmiotów znajdujących się w różnych odległościach. Oko jest umiejscowione w kostnym oczodole.
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej
Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoJakość danych pomiarowych. Michalina Bielawska, Michał Sarafin Szkoła Letnia Gdańsk
Jakość danych pomiarowych Michalina Bielawska, Michał Sarafin Szkoła Letnia 22.09.2011 Gdańsk Weryfikacja wyników pomiarowych Celem weryfikacji wyników jest potwierdzenie poprawności wyników pomiarów.
Bardziej szczegółowoW poszukiwaniu sensu w świecie widzialnym
W poszukiwaniu sensu w świecie widzialnym Andrzej Śluzek Nanyang Technological University Singapore Uniwersytet Mikołaja Kopernika Toruń AGH, Kraków, 28 maja 2010 1 Podziękowania Przedstawione wyniki powstały
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoLaboratorium techniki laserowej Ćwiczenie 2. Badanie profilu wiązki laserowej
Laboratorium techniki laserowej Ćwiczenie 2. Badanie profilu wiązki laserowej 1. Katedra Optoelektroniki i Systemów Elektronicznych, WETI, Politechnika Gdaoska Gdańsk 2006 1. Wstęp Pomiar profilu wiązki
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji
Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji 1 Wstęp Obrazy rastrowe są na ogół reprezentowane w dwuwymiarowych tablicach złożonych z pikseli, reprezentowanych przez liczby określające ich jasność
Bardziej szczegółowoWyznaczenie długości fali świetlnej metodą pierścieni Newtona
Politechnika Łódzka FTIMS Kierunek: Informatyka rok akademicki: 2008/2009 sem. 2. Termin: 23 III 2009 Nr. ćwiczenia: 412 Temat ćwiczenia: Wyznaczenie długości fali świetlnej metodą pierścieni Newtona Nr.
Bardziej szczegółowoWykład 10 Zrandomizowany plan blokowy
Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy Staramy się kontrolować efekty zróżnicowania badanych jednostek eksperymentalnych poprzez zapewnienie ich ``jednorodności wewnątrz każdej grupy zabiegowej. Dzielimy
Bardziej szczegółowoOprogramowanie PTS w wersji 3.3
Oprogramowanie PTS w wersji 3.3 Przegląd Główne punkty oprogramowania PTS 3.3 EyeSee - zapis obrazu podglądu oka ZETA i ZETA Fast nowe algorytmy szacowania czułości pola widzenia DPA - Analiza progresji
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoSPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 11
SPIS TREŚCI PRZEDMOWA.... 11. 1. WPROWADZENIE.... 15 1.1. Geneza ergonomii jako dyscypliny naukowej.... 16 1.2. Rozwój techniki i ewolucja jej roli dla człowieka oraz społeczeństwa... 19 1.3. Organizacja
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Bardziej szczegółowoANALIZA WIELOPOZIOMOWA JAKO NARZĘDZIE WSPARCIA POLITYK PUBLICZNYCH
ANALIZA WIELOPOZIOMOWA JAKO NARZĘDZIE WSPARCIA POLITYK PUBLICZNYCH - Adrian Gorgosz - Paulina Tupalska ANALIZA WIELOPOZIOMOWA (AW) Multilevel Analysis Obecna od lat 80. Popularna i coraz częściej stosowana
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoWykład 12: Tablice wielodzielcze
Wykład 12: Tablice wielodzielcze Drosophila melanogaster Krzyżówka wsteczna (CcNn i ccnn) Kolor oczu czerwone fioletowe Rozmiar skrzydła normalne 39 11 mniejsze 18 32 Zródło:http://pl.wikipedia.org/wiki/Plik:Drosophila_melanogaster1.jpg
Bardziej szczegółowoRozkłady statystyk z próby
Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny
Bardziej szczegółowoPrzykłady prawidłowych zdjęć:
Zgodnie z regulacjami Unii Europejskiej od dnia 28 sierpnia 2006 roku państwa członkowskie UE mają obowiązek wydawania paszportów przystosowanych do zapisu i odczytu danych biometrycznych posiadacza paszportu
Bardziej szczegółowoSprawozdanie do zadania numer 2
Sprawozdanie do zadania numer 2 Michał Pawlik 29836 Temat: Badanie efektywności algorytmów grafowych w zależności od rozmiaru instancji oraz sposobu reprezentacji grafu w pamięci komputera 1 WSTĘP W ramach
Bardziej szczegółowoRozkłady dwuwymiarowe. Tablice dwudzielcze. Przykład (wstępny):
Rozkłady dwuwymiarowe Rozkłady brzegowe Rozkłady warunkowe Niezależność Kowariancja Współczynnik korelacji (Przykłady na tablicy) Tablice dwudzielcze Najprostsze tablice 2x2 : dwa rzędy i dwie kolumny
Bardziej szczegółowo