用戶體驗度量：量化用戶體驗的統計學方法

定　價：￥69.00

作　者：	（美）Jeff Sauro James R. Lewis 著，殷文婧，徐沙，楊晨燕，等譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	程序設計計算機/網絡網站開發(fā)

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ISBN：	9787111459040	出版時間：	2014-04-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	284	字數：

內容簡介

　　《用戶體驗度量：量化用戶體驗的統計學方法》是使用統計學解決用戶研究中常見問題的指南。它包含了你每天都要面對的常見問題，例如：當前的產品是否比競爭者的產品更易用？我們能確信70%的用戶在第一次嘗試時就完成任務嗎？用戶在網站上購買商品需要花費多長時間？本書詳細闡述如何選擇統計檢驗方法，以及在應用這些方法時如何為統計理論和最佳實踐提供基礎。本書聚焦于可應用于實際用戶研究項目的方法，是作者實際工作經驗、調查研究，以及對最新的統計學、心理學、人因工程學的文獻資料研讀的結晶。它不只是對傳統統計學的復述，而是為當今從業(yè)者提供了全新和切題的解讀。為各種項目中可用性測試的統計問題提供操作指南，包括使用六西格瑪的項目。向從業(yè)者展示選擇哪種檢驗方法，其適用的原因以及應用中的最佳實踐，并為分析數據提供易于使用的Excel公式和網頁形式的計算器。向從業(yè)者推薦使用通俗易懂的語言與相關人員溝通結論的一些方法。

作者簡介

　　Jeff Sauro是一名接受過6 sigma培訓的統計分析師，也是Measuring Usability公司的主要創(chuàng)始人。15年來，他一直為諸如PayPal、Walmart、Autodesk和Kelley Blue Book這類公司進行可用性項目和統計分析，也曾在Oracle、Intuit和General Electric等公司工作。Jeff發(fā)表過超過15篇同行評審的研究文章，他也是《Journal of Usability Studies》的編輯委員。另外，Jeff也是人機交互（Computer Human Interaction，CHI）和可用性專家協會大會（Usability Professionals Associations，UPA）的常任演講者和講師。Jeff在斯坦福大學獲得了設計和技術專業(yè)的碩士學位，期間主要研習統計概念。在斯坦福大學之前，他在錫拉丘茲大學獲得了信息管理與技術專業(yè)以及電視廣播電影專業(yè)的雙學士學位。如今Jeff和他的妻子以及3個孩子生活在丹佛。James R.（Jim）Lewis博士是一名資深的人因工程師（1981年起在IBM工作），現今主要從事語音應用的設計和評估，他也是《Practical Speech User Interface Design》Jeff Sauro是一名接受過6 sigma培訓的統計分析師，也是Measuring Usability公司的主要創(chuàng)始人。15年來，他一直為諸如PayPal、Walmart、Autodesk和Kelley Blue Book這類公司進行可用性項目和統計分析，也曾在Oracle、Intuit和General Electric等公司工作。Jeff發(fā)表過超過15篇同行評審的研究文章，他也是《Journal of Usability Studies》的編輯委員。另外，Jeff也是人機交互（Computer Human Interaction，CHI）和可用性專家協會大會（Usability Professionals Associations，UPA）的常任演講者和講師。Jeff在斯坦福大學獲得了設計和技術專業(yè)的碩士學位，期間主要研習統計概念。在斯坦福大學之前，他在錫拉丘茲大學獲得了信息管理與技術專業(yè)以及電視廣播電影專業(yè)的雙學士學位。如今Jeff和他的妻子以及3個孩子生活在丹佛。James R.（Jim）Lewis博士是一名資深的人因工程師（1981年起在IBM工作），現今主要從事語音應用的設計和評估，他也是《Practical Speech User Interface Design》一書的作者。他是認證的人因專家，獲得了實驗心理學（語言心理學）的博士學位和工程心理學碩士學位，另外也是音樂理論和作曲專業(yè)的音樂碩士。Jim是國際公認的可用性測試和測量方面的專家。他（受邀）撰寫了《Handbook of Human Factors and Ergonomics》第3版和第4版的可用性測試章節(jié)，并在各種專家會議上演講關于可用性測試和度量指標的內容。Jim是IBM大師級的發(fā)明家，擁有77項美國專利局頒發(fā)的專利。他最近在《International Journal of Human-Computer Interaction》和《Journal of Usability Studies》的編輯委員會工作，同時也在老齡化與技術增強研究與交互中心（Center for Research and Education on Aging and Technology Enhancement，CREATE）的科學咨詢委員會工作。他也是可用性專家協會（Usability Professionals Association，UPA）、人因和工效學會（Human Factors and Ergonomics Society，HFES）、心理科學協會（Association for Psychological Science，APS）和美國心理協會（American Psychological Association，APA）的會員。另外，Jim還是跆拳道黑帶5級和美國跆拳道協會（American Taekwondo Association，ATA）的認證導師。

圖書目錄

第1章　導論1　1.1　簡介
1.2　本書的組織結構
1.3　如何使用本書
1.3.1　應該使用何種檢驗
1.3.2　我需要多大的樣本量
1.3.3　你不必手動計算
1.4　本章要點
1.5　本章思考題
1.6　參考資料
第2章　量化用戶研究
2.1　什么是用戶研究
2.2　用戶研究的數據
2.3　可用性測試
2.3.1　樣本量
2.3.2　代表性和隨機性
2.3.3　數據收集
2.3.4　任務完成率
2.3.5　可用性問題
2.3.6　任務時間
2.3.7　出錯數
2.3.8　滿意度評分
2.3.9　復合分數
2.4　A/B測試
2.5　調查數據
2.5.1　等級量表
2.5.2　凈推薦值
2.5.3　評論和開放性數據
2.6　需求收集
2.7　本章要點
2.8　參考資料
第3章　我們的估算到底有多準確
3.1　簡介
3.1.1　置信區(qū)間=誤差幅度的兩倍
3.1.2　置信區(qū)間提供了精確度和位置
3.1.3　置信區(qū)間的三個組成部分
3.2　完成率的置信區(qū)間
3.2.1　置信區(qū)間的歷史
3.2.2　Wald區(qū)間：對于小樣本來說就太不靠譜了
3.2.3　精確置信區(qū)間
3.2.4　Wald校正區(qū)間：增加兩個成功與兩個失敗
3.2.5　完成率的最佳點估計
3.2.6　遭遇可用性問題的置信區(qū)間
3.3　等級量表和其他連續(xù)性數據的置信區(qū)間
3.3.1　任務時長數據的置信區(qū)間
3.3.2　任務時長均值還是任務時長中位數
3.3.3　幾何均值
3.3.4　大樣本任務時長的置信區(qū)間
3.3.5　圍繞中位數的置信區(qū)間
3.4　本章要點
3.5　本章思考題
3.6　參考資料
第4章　我們達到或超過目標了嗎
4.1　簡介
4.2　單側檢驗和雙側檢驗
4.3　完成率與基準的比對
4.3.1　小樣本檢驗
4.3.2　大樣本檢驗
4.4　滿意度分數與基準的比對
4.5　任務時間和基準的比對
4.6　本章要點
4.7　本章思考題
4.8　參考資料
第5章　不同設計之間有統計學差異嗎
5.1　簡介
5.2　比較兩個平均值（等級量表和反應時）
5.2.1　被試內設計比較--配對t檢驗
5.2.2　比較任務時長
5.2.3　組間比較（雙樣本t檢驗）
5.2.4　t檢驗的假設
5.3　比較完成率、轉換率以及A/B測試
5.3.1　組間比較
5.3.2　組內比較
5.4　本章要點
5.5　本章思考題
5.6　參考資料
第一部分：總結性研究
第6章　我們需要多大的樣本量
6.1　簡介
6.1.1　我們?yōu)楹我P注
6.1.2　可用性研究的類型至關重要
6.1.3　總結性可用性測試樣本量預估的基本原則
6.2　預估數值
6.3　比較數值
6.4　如何控制變異性
6.5　二項置信區(qū)間樣本量的估計
6.5.1　大樣本的二項樣本量估計
6.5.2　小樣本的二項樣本量估計
6.5.3　與基準比例相比較的樣本量
6.6　卡方檢驗的樣本量預估（獨立比例）
6.7　MCNEMAR精確檢驗的樣本預估（配對比例）
6.8　本章要點
6.9　本章思考題
6.10　參考資料
第二部分：形成性研究
第7章　我們需要多大的樣本量
7.1　簡介
7.2　使用發(fā)現問題的概率模型來估計形成性用戶研究的樣本量
7.2.1　著名方程：P（x≥1）=1-（1-p）n
7.2.2　從1-（1-p）n中推導出樣本量估計方程
7.2.3　使用表格計劃形成性用戶研究樣本量
7.3　二項概率模型的假設
7.4　模型的附加應用
7.4.1　估計多重問題或其他事件的復合p值
7.4.2　校正小樣本p的復合估計值
7.4.3　估計可發(fā)現的問題數和未被發(fā)現的問題數
7.5　影響p值的是什么
7.6　什么是合理的目標問題發(fā)現率
7.7　調解"神奇的數字5"和"8還不夠"
7.7.1　一段歷史：20世紀80年代
7.7.2　又一段歷史：20世紀90年代
7.7.3　"神奇的數字5"的起源
7.7.4　"8還不夠"：一個調解方法
7.8　更多關于二項概率公式和其小樣本校正
7.8.1　二項概率公式的起源
7.8.2　緊縮校正是如何起作用的
7.9　針對問題發(fā)現的其他統計模型
7.9.1　對問題發(fā)現使用二項式模型的批評
7.9.2　擴展的二項式模型
7.9.3　Capture recapture模型
7.9.4　在計劃形成性用戶研究時為什么不用其他模型
7.10　本章要點
7.11　本章思考題
7.12　參考資料
第8章　標準化的可用性問卷
8.1　簡介
8.1.1　什么是標準化的問卷
8.1.2　標準化可用性問卷的優(yōu)點
8.1.3　什么樣的標準化可用性問卷是有用的
8.1.4　標準化問卷的質量評估：信度、效度和靈敏度
8.1.5　問卷的步距數
8.2　整體評估問卷
8.2.1　QUIS(用戶交互滿意度問卷)
8.2.2　SUMI（軟件可用性測試問卷）
8.2.3　PSSUQ
8.2.4　SUS(軟件可用性問卷)
8.2.5　可用性整體評估問卷的實驗比較
8.3　任務評估問卷
8.3.1　場景后問卷
8.3.2　單項難易度問卷
8.3.3　主觀腦力負荷問題
8.3.4　期望評級
8.3.5　可用性等級評估
8.3.6　任務評估問卷的實驗比較
8.4　網站感知可用性的評估問卷
8.4.1　網站分析和測量問卷
8.4.2　標準通用的百分等級問卷
8.4.3　其他評估網站的問卷
8.5　其他有趣的問卷
8.5.1　計算機系統可用性問卷
8.5.2　有用性、滿意度、易用性
8.5.3　用戶經驗的可用性度量
8.5.4　享受性質量
8.5.5　美國消費者滿意度指標
8.5.6　凈推薦值
8.5.7　福雷斯特客戶體驗指數
8.5.8　技術接受模型
8.6　本章要點
8.7　本章思考題
8.8　參考資料
第9章　測量和統計的六大持久論戰(zhàn)
9.1　介紹
9.2　對多點量表數據進行平均合理嗎
9.2.1　一方觀點
9.2.2　另一方觀點
9.2.3　我們的推薦
9.3　需要測試至少30名用戶嗎
9.3.1　一方觀點
9.3.2　另一方觀點
9.3.3　我們的推薦
9.4　所有的實驗都要進行雙側檢驗嗎
9.4.1　一方觀點
9.4.2　另一方觀點
9.4.3　我們的推薦
9.5　當p>0.05時，我們能拒絕原假設嗎
9.5.1　一方觀點
9.5.2　另一方觀點
9.5.3　我們的推薦
9.6　能將各種可用性度量指標合并到一個分數中嗎
9.6.1　一方觀點
9.6.2　另一方觀點
9.6.3　我們的推薦
9.7　假使你需要進行多次檢驗該怎么辦
9.7.1　一方觀點
9.7.2　另一方觀點
9.7.3　我們的推薦
9.8　本章要點
9.9　本章思考題
9.10　參考資料
第10章　總結
10.1　簡介
10.2　更多信息
10.3　好運
10.4　本章要點
10.5　參考資料
附錄A　基礎統計概念速成