B1.01.4Fitts's law设计研究
定律描述的是平均趋势，不预测单次操作
别名: 平均运动时间 · 回归模型 · 个体变异
概念解释
菲茨定律（Fitts's law）说的是在相同类型任务上、多次观察后的平均运动时间如何随任务难度变化。它不是为一个具体用户的一次点击报时的公式。一次操作会受到起始姿势、注意状态、手部运动、设备延迟、是否误击和是否犹豫等随机因素影响。
机制
模型把大量动作中的共同约束压缩为一条趋势线：更高的运动难度通常需要更长的平均时间。每次动作却包含噪声和策略差异——有人快速冲刺后修正，有人缓慢接近；同一人也会在疲劳或分心时改变策略。平均能稳定地显露结构，单次值不能。
怎么研究
让每位参与者在每个条件下完成足够多次试验，预先定义如何处理练习、误击和极端值。除了总体回归，还应查看每位参与者和每个条件的分布、置信区间与残差。若目标是比较设计，采用配对条件和混合效应模型能避免把个体差异误认为布局效应。不要用少量演示点击拟合一条线再声称得到“定律”。
边界
平均趋势并不保证所有人同样受益。运动障碍、不同熟练度、不同设备和环境会改变参数甚至改变误差模式。具有严重长尾的真实任务（网络等待、偶发遮挡、任务中断）也不该与纯运动时间混为一谈。预测用于容量估算时要报告范围，不应假装有毫秒级确定性。
怎么落地
- 把模型用于比较方案的相对运动负担，不要用它承诺“用户将在某个精确秒数内完成”。
- 测试时每个关键路径收集多次重复，按人和条件查看中位数、分布与误击，而不只看一次成功演示。
- 上线后关注分位数和失败率；若平均值改善但一部分人仍频繁误击，继续修正命中区或布局。