用户体验度量 量化用户体验的统计学方法 原书第2版pdf电子书版本下载

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第1章 导论 1

1.1简介 1

1.2本书的组织结构 1

1.3如何使用本书 2

1.3.1应该使用何种检验 2

1.3.2我需要多大的样本量 5

1.3.3你不必手动计算 6

1.4本章要点 6

1.5本章思考题 6

1.6本章思考题答案 6

1.7参考资料 7

第2章 量化用户研究 8

2.1什么是用户研究 8

2.2用户研究的数据 8

2.3可用性测试 9

2.3.1样本量 9

2.3.2代表性和随机性 9

2.3.3用户研究的三种研究类型 11

2.3.4数据收集 11

2.3.5任务完成率 12

2.3.6可用性问题 12

2.3.7任务时间 13

2.3.8出错数 13

2.3.9满意度评分 14

2.3.10复合分数 14

2.4 A/B测试 14

2.5调查数据 15

2.5.1等级量表 15

2.5.2净推荐值 15

2.5.3评论和开放性数据 16

2.6需求收集 16

2.7本章要点 16

2.8参考资料 17

第3章 我们的估算到底有多准确 18

3.1简介 18

3.1.1置信区间=误差幅度的两倍 18

3.1.2置信区间提供了精确度和位置 19

3.1.3置信区间的三个组成要素 19

3.2完成率的置信区间 19

3.2.1置信区间的历史 20

3.2.2 Wald区间：对于小样本来说太不靠谱了 20

3.2.3精确置信区间 21

3.2.4 Wald校正区间：增加两次成功与两次失败 21

3.2.5完成率的最佳点估计 23

3.2.6遭遇可用性问题的置信区间 24

3.3等级量表和其他连续性数据的置信区间 25

3.3.1任务时长数据的置信区间 27

3.3.2任务时长均值还是任务时长中位数 28

3.3.3几何平均数 28

3.3.4大样本任务时长的置信区间 30

3.3.5围绕中位数的置信区间 30

3.4本章要点 32

3.5本章思考题 33

3.6本章思考题答案 33

3.7参考资料 34

第4章 我们达到或超过目标了吗 35

4.1简介 35

4.2单侧检验和双侧检验 38

4.3完成率与基准的比对 39

4.3.1小样本检验 39

4.3.2大样本检验 42

4.4满意度评分与基准的比对 43

4.5任务时间和基准的比对 47

4.6本章要点 51

4.7本章思考题 51

4.8本章思考题答案 52

4.9参考资料 55

第5章 不同设计之间有统计学差异吗 56

5.1简介 56

5.2比较两个平均值（等级量表和反应时） 56

5.2.1组内比较——配对t检验 57

5.2.2比较任务时长 59

5.2.3组间比较（双样本t检验） 61

5.2.4 t检验的假设 65

5.3比较完成率、转换率以及A/B测试 66

5.3.1组间比较 66

5.3.2组内比较 74

5.4本章要点 82

5.5本章思考题 84

5.6本章思考题答案 86

5.7参考资料 90

第6章 关于样本量大小的总结性研究 91

6.1简介 91

6.1.1我们为何要关注 91

6.1.2可用性研究的类型至关重要 92

6.1.3总结性可用性测试样本量预估的基本原则 92

6.2预估数值 93

6.3比较数值 99

6.4如何控制变异性 104

6.5二项置信区间样本量的估计 105

6.5.1大样本的二项样本量估计 105

6.5.2小样本的二项样本量估计 106

6.5.3与基准比例相比较的样本量 109

6.6卡方检验的样本量预估（独立比例） 111

6.7 McNemar精确检验的样本预估（配对比例） 114

6.8本章要点 117

6.9本章思考题 119

6.10本章思考题答案 120

6.11参考资料 123

第7章 关于样本量大小的形成性研究 125

7.1简介 125

7.2使用发现问题的概率模型来估计形成性用户研究的样本量 125

7.2.1著名方程：P（x≥1）=1-（1-p）n 125

7.2.2从1-（1-p）n中推导出样本量估计方程 127

7.2.3使用表格计划形成性用户研究样本量 129

7.3二项概率模型的假设 130

7.4模型的附加应用 131

7.4.1估计多重问题或其他事件的复合p值 131

7.4.2校正小样本p的复合评估值 132

7.4.3估计可发现的问题数和未被发现的问题数 136

7.5影响p值的是什么 138

7.6什么是合理的目标问题发现率 138

7.7调解“神奇的数字5”和“8还不够” 140

7.7.1一段历史——20世纪80年代 141

7.7.2又一段历史——20世纪90年代 141

7.7.3“神奇的数字5”的起源 142

7.7.4“8还不够”——一个调解方法 144

7.8更多关于二项概率公式及其小样本校正 147

7.8.1二项概率公式的起源 147

7.8.2紧缩校正是如何起作用的 149

7.9针对问题发现的其他统计模型 151

7.9.1对问题发现使用二项分布模型的批评 151

7.9.2扩展的二项分布模型 152

7.9.3捕获-再捕获模型 153

7.9.4在计划形成性用户研究时为什么不用其他模型 153

7.10本章要点 156

7.11本章思考题 158

7.12本章思考题答案 159

7.13参考资料 159

第8章 标准化的可用性问卷 163

8.1简介 163

8.1.1什么是标准化的问卷 163

8.1.2标准化可用性问卷的优点 163

8.1.3什么样的标准化可用性问卷是有用的 164

8.1.4标准化问卷的质量评估：信度、效度和灵敏度 165

8.1.5其他项目的特征 166

8.2后续研究的调查问卷 167

8.2.1 QUIS（用户交互满意度问卷） 168

8.2.2 SUMI（软件可用性测试问卷） 169

8.2.3 PSSUQ（整体评估可用性问卷） 170

8.2.4 SUS（系统可用性量表） 175

8.2.5 UMUX（用户体验的可用性指标） 186

8.2.6 UMUX-LITE（用户体验的可用性指标-简化版） 188

8.2.7整体评估可用性问卷的实验比较 189

8.3任务评估问卷 192

8.3.1 ASQ（场景后问卷） 192

8.3.2 SEQ（单项难易度问卷） 193

8.3.3 SMEQ（主观脑力负荷问题） 194

8.3.4 ER（期望评分） 194

8.3.5 UME（可用性等级评估） 196

8.3.6任务评估问卷的实验比较 198

8.4网站感知可用性的评估问卷 199

8.4.1 WAMMI（网站分析和测量问卷） 200

8.4.2 SUPR-Q（标准化的用户体验百分等级问卷） 201

8.4.3其他评估网站的问卷 203

8.5其他有趣的问卷 204

8.5.1 CSUQ（电脑系统可用性问卷） 204

8.5.2 USE（有用性、满意度、易用性） 206

8.5.3 HQ（享受性质量） 206

8.5.4 EMO（情绪指标结果） 207

8.5.5 ACSI（美国顾客满意度指数） 208

8.5.6 NPS（净推荐值） 208

8.5.7 CxPi（福雷斯特客户体验指数） 209

8.5.8 TAM（技术接受模型） 210

8.6本章要点 211

8.7本章思考题 212

8.8本章思考题答案 213

8.9参考资料 215

第9章 测量和统计的六大持久论战 221

9.1介绍 221

9.2对多重评分量表数据进行平均合理吗 222

9.2.1一方观点 222

9.2.2另一方观点 223

9.2.3我们的推荐 225

9.3需要测试至少30名用户吗 226

9.3.1一方观点 226

9.3.2另一方观点 226

9.3.3我们的推荐 228

9.4所有的实验都要进行双侧检验吗 228

9.4.1一方观点 228

9.4.2另一方观点 228

9.4.3我们的推荐 230

9.5当p＞0.05时，我们能拒绝原假设吗 230

9.5.1一方观点 230

9.5.2另一方观点 230

9.5.3我们的推荐 232

9.6能将各种可用性度量指标合并到一个分数中吗 234

9.6.1一方观点 234

9.6.2另一方观点 235

9.6.3我们的推荐 236

9.7假使你需要进行多次检验该怎么办 236

9.7.1一方观点 237

9.7.2另一方观点 238

9.7.3我们的推荐 239

9.8本章要点 242

9.9本章思考题 243

9.10本章思考题答案 244

9.11参考资料 246

第10章 相关性分析、回归分析和方差分析 248

10.1简介 248

10.2相关性分析 249

10.2.1如何计算相关性 250

10.2.2r的统计意义 252

10.2.3 r的置信区间 253

10.2.4解释r的大小 254

10.2.5 r的样本量评估 254

10.3决定系数（R2） 255

10.3.1与二进制数据的相关性 255

10.3.2计算phi相关性 256

10.4回归分析 258

10.4.1评估斜率和干扰性 258

10.4.2斜率和预测值的置信区间 259

10.4.3线性回归的样本量评估 262

10.5方差分析 264

10.5.1比较两个以上变量的方法 264

10.5.2评估交互 272

10.5.3方差分析的置信区间和样本量评估 275

10.6本章要点 275

10.7本章思考题 278

10.8本章思考题答案 279

10.9参考资料 284

10.10附录：回归分析中样本量公式的推导 285

第11章 总结 287

11.1简介 287

11.2更多信息 287

11.3好运 290

11.4本章要点 290

11.5参考资料 290

附录 A 基础统计概念速成 291