量化用户研究：可用性测试(2)
问卷整体可以抽取部分题目作为子测量表来作为单独的问卷有针对性的进行可用性和易学性测量，可用性由问卷中1-3、5-9题构成，易学性由问卷中4、10题构成。研究表明使用子测量表对量表的可信度的减低可忽略不计（0.92 → 0.91），并且使用子测量表可减少答题时间。
（4）分值计算
得分计算：范围在0-4，每题进行转化分值；奇数题（正面）：原始分减去1，（x-1）；偶数题（负面）：5减去原始分，（5-x）
SUS总分= 所有转化过的分值相加 * 2.5, 多样本算SUS总分均值。
可用性总分=所有转化过的可用性分数相加*3.125。
易用性总分=所有转化过的易用性分数相加*12.5。
3. 统计学描述方法可用性测试因为耗费时间较长，能够参与测试的用户资源稀缺，回收样本量小能够收集到的样本量一般会比较小。
样本量小的情况下这个样本量所能概括的整体是范围比较大的，会存在较大误差，那么在较为严谨的报告中，可能需要对所得分数和除测试样本外的分值预期进行描述，这时候会涉及到统计学中常用的描述方式，即通过置信度及置信区间来描述，根据置信区间的下边界看软件是否低于行业标准。
（1）相关概念
置信区间是指在一定概率下包含样本位置总体参数的这部分数值区间，通过计算置信区间来描述测试结果的概率。置信区间宽度和样本量之间是一个逆平方根的关系， 样本量越小，误差越大，未知样本数据可能所在的区间更大。
置信度就是说，你测得的均值，和总体真实情况的差距小于这个给定的值的概率，应该是1-α；换句话描述，即我们有1-α的信心认为，你测得的这个均值和总体的实际期望很接近了（测得的均值就是总体期望是很草率的，但是说，我有95%的把握认为我测得的均值，非常接近总体的期望了）。研究员可以选择0%-100%之间的任意数值的置信度，通常设为90%或95%（最常用）。
临界值是在原假设下，检验统计量在分布图上的点，这些点定义一组要求否定原假设的值。
（2）置信区间计算
置信区间= （样本平均值-误差幅度）～（样本平均值+误差幅度）=（x -（x-μ））～（x +（x-μ））
x = 样本平均值
误差幅度=临界值*（样本标准差/样本量的平方根），即：（x – μ） =α* （s / sqrt（n））
α=临界值（Excel函数=TINV（1-置信度，样本量-1））
μ=被检验的基准值（行业标准）
s=样本的标准差（Excel函数=STDEVP（N1，N2，..））
n=样本量
tips：临界值可以通过所设置信度和样本量在t分布表中查找相应的值。
（3）可用性测试策划应用
在做可用性测试前，需要进行很多准备，过程中也需要记录很多相关的信息，初步尝试的设计师可以参照以下步骤完成可用性测试的整个流程：
Step1：确定调研目标（目的、用户、时间、环境）。
Step2：确定测试任务（任务内容、测试方案、SUS问卷地址），任务内容可以通过抽取用户体验地图（User Journey Map）流程中的触点设计，保证流程的完整性和任务的关联性。
Step3：引导测试用户完成可用性测试，过程中记录测试时间、用户遇到的问题、发生的频率等等，记录类型可以根据测试测中点进行记录。
Step4：用户填写SUS问卷，回收问卷分数进行计算，得出SUS分数、可用性分数、易用性分数的均值作为本次测试的结论。
Step5：作为补充，可以计算SUS样本分数的置信区间，预期未被测到的目标用户对产品的评分可能落在的区间，区间下限可横向对比，看是否低于行业标准。可以描述为“样本分数标准误差约=5.34，置信区间为63.78～69.12；有95%的把握认为测得的均值接近总体期望，未测样本分值将落在63.78～69.12之间，符合行业标准预期”。
Step6：通过测试过程中观察用户行为，探讨用户提出或下意识忽略的问题，并进行问题的记录和分类。
Step7：用户访谈记录问题进行解析，对问题的严重程度进行评级，选出问题较多的部分并提供可能的解决办法进行优化。
Step8：根据以上结论对测试进行总结性分析。
Reference：
数据：文中数据为样例，非真实数据，仅作为演示用途
资料：《用户体验度量：量化用户体验的统计学方法》 — Jeff Sauro, Jame R Lewis
图片：
https://www.jianshu.com/p/d9346e4dd1b0
https://www.pianshen.com/article/4953599654/
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