真空吸尘器

真空吸尘器是否必须大声且沉重地清洁?

简短答案:不。

用吸尘器清理五彩缤纷的房间 来源:盖蒂图片社/ VitalyEdush

建议由审核的编辑独立选择。您通过链接购买的购买可能会获得佣金。

成长,我讨厌吸尘,而不仅仅是因为这是一个度过一个周末的无聊。我害怕吸尘,因为我们的旧罐真空吸尘器非常沉重和繁琐。

即使今天,当我不小心滚动罐时,我觉得疼痛的记忆也是晶体清晰的。从壁橱里取出它几乎是不可能的 - 它的重量太多了。此时,我将很喜欢它在我的背上安装,捉鬼敢死队-风格。

旧真空
信用:Flickr用户Joe Haupt

一看到这台老式吸尘器,我的后背和脚趾就会吓得蜷缩起来。

然而,一旦它从壁橱成功涌现,清洁能力令人惊叹;面包屑在其令人敬畏的吸力之前会逃离。我可以确定诅咒真空吸尘器作为我相信沉重的吸尘器意味着更好地毯清洁的原因。

毕竟,重型吸尘器=更重的电机=更强大的电机=更好的吸力=更好的清洁,这难道不是很合理吗?

无绳
来源:Getty Images / Jevtic

可疑的脸

事实证明,我错了。显然,我不喜欢错了,但这是一个特定的例子,我不介意这么多。随着真空测试数据的聚宝盆和一系列简单的统计分析,我能够向自己证明真空吸尘器不必疯狂地沉重,以完成工作。

不可否认,这两种技术和工程都非常先进,因为我是个孩子。建立的创新基本吸尘器组件允许制造商制作既有动机紧凑且强壮空气过滤器,显着减少过敏原和其他空中碎屑,轻量级真空设计优化空气流动。

例如,即使它只有16磅重。,eureka brackroll清洁AS3401A直立式吸尘器(现在以100美元购买),优于胜过Kenmore 81614.罐真空(现在购买250美元)她的体重惊人,达23磅。那on both deep and short carpet cleaning. To see how the rest of the data unfolded, read on.

相关内容

结果

我们使用了一系列简单的线性回归分析,总而言之R.2,观察真空吸尘器的重量与清洁性能是否相关。

让我们首先看清洁绩效。在我们的测试中,通过测量部分确定清洁性能100克泥土中有多少真空吸尘器可以去除。

压扁
信用:Review.com / Julia Macdougall

真空测试过程的一部分包括将污垢压到地毯上,这样我们就可以测量真空清除污垢的效果。

下面的图表比较了吸尘器的重量和从短绒地毯上去除的平均污垢:

短地毯线

用线性趋势线比较吸尘器重量和短地毯清除污垢的图。

有趣的!这R.2价值提示可以通过真空吸尘器重量来解释短地毯污垢去除中的一些可变性。通过添加更多数据或可能不是,可以加强这种暂定的相关性。然而,随着我们目前的数据集,我们不能得出结论,较重的真空去除短桩地毯中的更多污垢。

如果要清除厚厚的地毯上的灰尘呢?

深地毯线

用线性趋势线比较真空吸尘器的重量和清除深地毯的污垢。

OOF,AOFR.2数值接近于零意味着真空吸尘器的重量很可能解释了深绒地毯清洁度的变化。一般来说,这可能说明了清洁绒毛很深的地毯很困难,但没有证据表明用一个更重的吸尘器会帮助你清洁客厅里的绒毛地毯。

刚出于好奇心,我也将真空吸尘器的重量与真空吸尘器的喧嚣进行了比较了(我们在测试期间还测量了哪些),这是基于一个更重的真空会容纳更大更响的马达的假设:

真空噪声线

用线性趋势线将真空吸尘器重量和真空吸尘器噪声进行比较。

看起来真空吸尘器重量与产生的噪声之间没有明显的关系。这是有道理的,因为真空吸尘器产生的可听噪声更具设计和密封的功能,而不是多么重。

好!既然我们都有我们的日常剂量的统计数据,让我们总结一下:即使测试众多年的吸尘器在一段时间内,我们几乎没有数据支持这样的结论:重吸尘器清洁的工作做得更好(甚至他们吵着)比轻的真空吸尘器。也就是说,用手持吸尘器清洁你家的地毯可能不会让你满意,而且会浪费大量时间(双关)。

但下次您正在寻求购买真空吸尘器,请不要自动辞职以购买可能抛弃的东西。如果您想了解更多关于我们测试的真空,请查看我们的真空图书馆评论。如果您在机器人真空市场,我们也有关于那些人的想法。如果你仍然感到迷茫,我们也有为你挑选合适的吸尘器的建议。祝你好运,愿你永远不会发现用真空吸尘器跑过脚的感觉。


统计

在一个线性回归,将两个变量(即真空重量和在短地毯上清除的灰尘)相互绘制,并计算出最匹配的直线。如果更高的真空吸尘器重量与清洁性能的提高直接相关(即两者是线性相关的),那么x(即真空重量)和y(即清除污垢)数据将很好地符合一条线。判断x和y之间直接关系的一种方法是看R2最佳拟合线的价值。

R.2是用来描述一个变量如何预测另一个变量的指标。R.2值的范围从0到1,其中1是一条非常适合数据的线,0是一条非常不适合数据点的线。r的确切含义2根据您的数据类型的数据而变化很大,但总的来说,r2少于0.50的值并不重要 - 也就是说,x和y值之间没有强烈的相关性。

有许多不同类型的拟合线(多项式,指数,对数等),但直线是最简单的。


下一个