反应速度测试 — 在线测量你的反应时间
反应速度测试
计时使用 performance.now，它是单调递增的，不受系统时钟更改的影响。每轮之前的延迟在 1.2 到 5 秒之间随机，因为可预测的节奏会让你预判信号，而不是对信号作出反应。成年人的典型结果在 200 到 300 毫秒之间。
功能介绍
反应时间是指刺激到达与反应动作开始之间的间隔，它是实验心理学中重复性最高的测量指标之一，原因在于它既极短又受到非常严格的约束。它并不是智力测验，但确实是中枢神经系统处理速度的有效指标。健康成年人的简单视觉反应时间通常落在 200 到 300 毫秒之间，而这一数字可以分解成几个可识别的阶段：大约 60 到 100 毫秒用于信号从视网膜传至视觉皮层，约 100 毫秒用于皮层加工以及"该按按钮了"这一决策，剩余的 60 到 120 毫秒用于运动指令传至前臂肌肉并完成手指动作。由于外周环节相对缓慢，再怎么集中注意力也很难把视觉反应时间压到 200 毫秒以下。要诚实地测出这个下限，就必须控制若干混杂因素，本工具处理了其中最重要的几个。第一个是预判：如果等待时间是固定的，最优策略就变成按固定间隔点击而不是对信号作出反应，得到的成绩衡量的是跟节拍器的能力而非反射。1.2 到 5 秒的随机延迟正是为了消除这种规律性。第二个混杂因素是抢跑，工具的处理方式是判作废，而不是记录一个毫无意义的极短时间。第三个是测量精度，由 performance.now() 解决，它返回的是亚毫秒精度的单调计时，不受系统时钟调整或标签页休眠的影响。最后，单次试验毫无价值。反应时间是一个分布而不是一个量，而且它是右偏的：大多数试验聚集在快的一端，少数则慢得多，原因是注意力短暂涣散、一次眨眼或系统的微小噪声。也正因如此，结算表同时给出中位数和平均值——中位数对离群值远没有那么敏感——以及标准偏差本身，因为几十毫秒的波动说明测试者状态平稳而稳定，而接近一百毫秒的波动则提示疲劳或分心。这种依赖视觉提示的点击测试还属于信号检测论（signal detection theory）范式家族，在该框架下真正的问题从来不是原始速度，而是当你不确定信号是否已经出现时，你把"行动"的判定标准设在了哪里，这也是各类反应实验在设计上互不相同的关键所在。
使用方法
- 在开始之前用 Number of rounds 下拉框选择 3、5、7 或 10 轮。一旦记录了第一个结果该控件就会锁定，保证整轮测试口径一致。
- 当面板显示 Click to begin 时点击它一次。面板变为蓝色，并开始一段 1.2 到 5 秒之间的不可预测等待。
- 保持静止，盯着面板而不是数秒。当它闪绿并显示 Now! 时，尽快再按一次——被计时的正是这第二次按压。
- 如果在面板变绿之前就点击，该轮作废，会被记为一次提前点击，而本轮测试会从当前位置继续而不是重新开始。
- 用 Restart 按钮清空全部结果并开始一次全新的测试，或用 Next round 按钮跳过停顿、立即开始下一轮。
- 边跑边看每轮的 Results 列表，找出热身效应：第一轮通常最慢，而最后两三轮通常最快。
- 全部轮次结束后细看 Summary 表格：把 Best 与 Worst 对比，并结合 Mean 和 Median 判断是否有离群值把平均值拉偏。
- 在下结论庆祝低均值之前，先检查 Standard deviation 和 Rounds forfeited。均值很快但波动很大，通常只说明有两三次幸运点击，而不是你的神经系统真的更快。
计算示例
输入: 5 轮全部有效：218、244、231、402、226 毫秒
过程:
排序得 218/226/231/244/402；中位数取第 3 个；平均值 = 1321 / 5；标准差由各值离均差平方求和后除以 5 再开方结果: 最佳 218 毫秒，最慢 402 毫秒，平均 264 毫秒，中位数 231 毫秒，标准差 69 毫秒，作废 0 轮
输入: 10 轮含热身且全部有效：196、203、189、215、198、210、201、199、188、194 毫秒
过程:
平均值 = 1993 / 10 = 199.3；中位数取排序后第 6 个；标准差 = sqrt(652.1 / 10)结果: 最佳 188 毫秒，最慢 215 毫秒，平均 199 毫秒，中位数 199 毫秒，标准差 8 毫秒，作废 0 轮
输入: 3 轮，其中第 2 轮在变绿之前就点击了
过程:
那个 0 毫秒的记录被存为提前点击并剔除，剩下 2 个有效值：平均值 = 514 / 2，中位数取 2 个排序值中的第 2 个结果: 最佳 249 毫秒，最慢 265 毫秒，平均 257 毫秒，中位数 265 毫秒，标准差 8 毫秒，作废 1 轮
输入: 5 轮：233、0（点击过早）、251、268、240 毫秒
过程:
有效集合为 233/240/251/268；平均值 = 992 / 4 = 248；中位数取 4 个排序值中的第 3 个 = 251；标准差 = sqrt(698 / 4)结果: 最佳 233 毫秒，最慢 268 毫秒，平均 248 毫秒，中位数 251 毫秒，标准差 13 毫秒，作废 1 轮
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常见问题
普通人的反应时间大概是多少？
健康成年人的简单视觉反应时间通常在 200 到 300 毫秒之间。其中约 60 到 100 毫秒是信号传到视觉皮层，约 100 毫秒是皮层加工和"按下"这一决策，最后 60 到 120 毫秒是运动指令到达前臂并完成点击。由于外周环节相对缓慢，这个下限很难突破，无论你多专注都一样。因此任何远低于 180 毫秒的成绩都应当视为预判造成的假成绩，而不是超人的反应能力。
为什么面板要在变绿之前随机等待一段时间？
因为可预测的间隔会让人停止"反应"而改成"猜测"。如果面板总是精确地在两秒后闪烁，最优策略就是心里数拍子在第三拍点击，得到的成绩衡量的是跟节拍器的能力而不是反射。把延迟在 1.2 到 5 秒之间随机化就消除了节奏感，于是唯一可行的做法是对信号出现作出真正的反应，测出来的才是你真实的神经处理速度，而不是你的节奏感。
分数越低就一定越好吗？太快会不会有问题？
只有在反应真实的情况下越低越好。在面板变绿之前点击并不会得到一个更快的分数，而是判该轮作废，它会被记为一次提前点击，并且被完全排除在最佳、最慢、平均、中位数和标准差之外。它会作为作废轮数单独统计，好让"沉不住气"这件事变得清晰可见，而不是被藏进一个虚低的平均值里误导你，同时保留你已经完成的有效轮次。
为什么结算里同时给出平均值和中位数？
反应时间呈右偏分布，少数异常慢的轮次会把算术平均值明显拉高；而只取决于数值顺序的中位数则几乎不受影响。如果 Mean 与 Median 很接近，说明这一轮测试很稳定，平均值是可信的；如果均值明显高于中位数，说明至少有一轮是离群值，此时中位数才是对你典型反应更诚实的描述，也更适合拿来和别人的成绩比较。
标准偏差能告诉我什么？
它描述你各轮成绩的离散程度。标准偏差只有几十毫秒说明你状态平稳、均值足以代表你；如果接近一百毫秒，说明注意力在几轮之间发生了漂移，这在一次连做 10 轮时很常见。另外需要说明的是，本工具按总体标准差计算，即使用每一个有效轮次而没有做样本修正，对于这样一次短时个人测试来说这是恰当的做法，换成严谨的实验统计时则应改用样本标准差。
这个测试需要联网吗？结果会被传到什么地方？
都不会。整个测试在浏览器端（客户端）实现，计时来自浏览器自身的高精度单调时钟，而不是任何服务器。数据不会上传、不需要账号、分数也不会被保存。唯一需要留意的是，它测量的是你对某个显示设备和输入设备的视觉提示作出反应的速度，而不是纯粹的神经反应时间成分，所以换一台设备或改用鼠标与触控板，结果都可能略有不同，横向比较时务必把这些条件保持一致。
怎样做才算是在"合法地"提高成绩？
保证睡眠、在安静的房间、用鼠标而不是触控板，并让手指轻放在面板上，这样只有最后那一下按压会被计时。不要把手腕僵死固定，因为那会给测量结果掺入一个机械动作成分。另外比起一次连做 10 轮，更推荐分成几组 5 轮来做，因为注意力会随轮数累积而涣散，而且任何一次测试的前几轮都起到热身作用，因此最后一轮的最好成绩往往不是你的稳定水平。