用户体验度量

[美] 特里斯(Tullis.T.),[

文学

用户体验 交互设计 测量方法 互联网 可用性 产品 设计 UE

2009-8

机械工业

目录
译者序. 作者简介 前言 致谢 第1章 引言 1 1.1 本书架构 2 1.2 什么是可用性 3 1.3 可用性为什么重要 4 1.4 什么是可用性度量 6 1.5 可用性度量的价值 8 1.6 十个关于可用性度量的常见误解 9 第2章 背景知识 13 2.1 设计可用性研究 13 2.1.1 选择参加者 13 2.1.2 样本大小 14 2.1.3 组内或组间研究 15 2.1.4 平衡 16 2.1.5 自变量和因变量 17 2.2 数据类型 17 2.2.1 称名数据 18 .2.2.2 顺序数据 18 2.2.3 等距数据 19 2.2.4 比率数据 19 2.3 度量和数据 20 2.4 描述统计 20 2.4.1 集中趋势的测量 21 2.4.2 变异性的测量 22 2.4.3 置信区间 23 2.5 比较平均数 23 2.5.1 独立样本 24 2.5.2 配对样本 25 2.5.3 比较两个以上的样本 25 2.6 变量之间的关系 26 2.7 非参数检验 28 2.8 图形化呈现数据 29 2.8.1 柱状图或条形图 30 2.8.2 折线图 32 2.8.3 散点图 34 2.8.4 饼图 35 2.8.5 堆积条形图 36 2.9 小结 37 第3章 规划可用性研究 38 3.1 研究目标 38 3.1.1 形成式可用性 38 3.1.2 总结式可用性 39 3.2 用户目标 39 3.2.1 绩效 40 3.2.2 满意度 40 3.3 选择正确的度量:十种可用性研究 40 3.3.1 完成一次业务 41 3.3.2 比较产品 42 3.3.3 评估同一种产品的频繁使用 42 3.3.4 评估导航和(或)信息架构 42 3.3.5 提高知晓度 43 3.3.6 问题发现 44 3.3.7 使要害产品的可用性最大化 44 3.3.8 创造正面的用户体验 45 3.3.9 评估微小改动的影响 45 3.3.10 比较替代性的设计 46 3.4 其他研究细节 46 3.4.1 预算和时间表 46 3.4.2 评估方法 47 3.4.3 参加者 49 3.4.4 数据收集 50 3.4.5 数据整理 50 3.5 小结 51 第4章 绩效度量 53 4.1 任务成功 54 4.1.1 收集任一类型的成功度量 55 4.1.2 二分式成功 55 4.1.3 成功等级 59 4.1.4 测量任务成功中的问题 61 4.2 任务时间 62 4.2.1 测量任务时间的重要性 62 4.2.2 如何收集和测量任务时间 63 4.2.3 分析和呈现任务时间数据 65 4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题 67 4.3 错误 68 4.3.1 何时测量错误 68 4.3.2 什么构成了错误 69 4.3.3 收集和测量错误 70 4.3.4 分析和呈现错误 71 4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题 73 4.4 效率 73 4.4.1 收集和测量效率 74 4.4.2 分析和呈现效率数据 74 4.4.3 结合任务成功和任务时间的效率 76 4.5 易学性 78 4.5.1 收集和测量易学性数据 78 4.5.2 分析和报告易学性数据 79 4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题 80 4.6 小结 81 第5章 基于问题的度量 82 5.1 发现可用性问题 82 5.2 什么是可用性问题 83 5.3 如何发现可用性问题 84 5.3.1 面对面研究 85 5.3.2 自动式研究 86 5.3.3 问题的出现和结束 86 5.3.4 精细程度 86 5.3.5 需要多个观察者 87 5.4 严重性等级评估 87 5.4.1 基于用户体验的严重性等级评估 88 5.4.2 综合多种因素的严重性等级评估 88 5.4.3 严重性等级评估系统的应用 89 5.4.4 有关严重性等级评估的忠告 90 5.5 分析和报告可用性问题相关的度量 90 5.5.1 独特问题的频次 91 5.5.2 每个参加者遇到的问题频次 92 5.5.3 参加者的频次 93 5.5.4 问题归类 94 5.5.5 按任务区分问题 94 5.5.6 报告正面的问题 95 5.6 发现可用性问题时的一致性 95 5.7 发现可用性问题时的偏差 96 5.8 参加者数量 98 5.8.1 五个参加者足矣 98 5.8.2 五个参加者不够 99 5.8.3 我们的建议 99 5.9 小结 101 第6章 自我报告式的度量 102 6.1 自我报告数据的重要性 102 6.2 收集自我报告的数据 103 6.2.1 likert量表 103 6.2.2 语义差异量表 103 6.2.3 什么时候收集自我报告数据 104 6.2.4 如何搜集自我报告数据 104 6.2.5 收集自我报告数据中的偏差 105 6.2.6 评分量表的一般指导原则 105 6.2.7 分析自我报告数据 106 6.3 任务后评分 107 6.3.1 易用性 ..107 6.3.2 情景后问卷 107 6.3.3 期望测量 108 6.3.4 可用性数量估计 109 6.3.5 任务后自我报告度量的比较 110 6.4 测试后评分 113 6.4.1 合并单个任务的评分 113 6.4.2 系统可用性量表 113 6.4.3 计算机系统可用性问卷 114 6.4.4 用户界面满意度问卷 115 6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷 117 6.4.6 生成反应卡 118 6.4.7 测试后自我报告度量的比较 119 6.5 用sus比较各种设计 121 6.5.1 比较“老年人友好”网站 121 6.5.2 比较windows me和windows xp 121 6.5.3 纸质选票的比较 122 6.6 在线服务 124 6.6.1 网站分析和测量问卷 124 6.6.2 美国客户满意度指数 124 6.6.3 opinionlab 128 6.6.4 在线网站调查的问题 129 6.7 其他类型的自我报告度量 130 6.7.1 评估具体的属性 130 6.7.2 评估具体的元素 133 6.7.3 开放式问题 135 6.7.4 知晓度和理解 135 6.7.5 知晓度和有用度差距 136 6.8 小结 136 第7章 行为和生理度量 138 7.1 观察和编码外显的行为 138 7.1.1 言语行为 139 7.1.2 非言语行为 141 7.2 需要仪器才能捕获的行为 141 7.2.1 面部表情 141 7.2.2 视线跟踪 144 7.2.3 瞳孔反应 148 7.2.4 皮肤电反应和心率 150 7.2.5 其他测量方法 152 7.3 小结 154 第8章 合并和比较度量 156 8.1 单一可用性分数 156 8.1.1 根据预定目标合并度量 156 8.1.2 根据百分比合并度量 157 8.1.3 根据z分数合并数据 161 8.1.4 使用sum:单一可用性度量 163 8.2 可用性记分卡 165 8.3 与目标和专家绩效比较 167 8.3.1 与目标比较 167 8.3.2 与专家绩效比较 168 8.4 小结 169 第9章 专题 171 9.1 在线网站数据 171 9.1.1 服务器端的日志 171 9.1.2 点击率 172 9.1.3 弃用率 174 9.1.4 a/b研究 175 9.2 卡片分类数据 176 9.2.1 开放式卡片分类数据的分析 177 9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析 181 9.3 可达性数据 183 9.4 投资回报率数据 186 9.5 六西格玛 188 9.6 小结 190 第10章 案例研究 192 10.1 如何又快又省地对网站进行再设计 192 10.1.1 阶段1:对竞争对手的网站进行可用性测试 192 10.1.2 阶段2:对三种不同的设计概念进行测试 194 10.1.3 阶段3:对单独的设计方案进行测试 197 10.1.4 总结 198 10.1.5 个人简介 198 10.2 语音识别的ivr系统的可用性评估 198 10.2.1 方法 198 10.2.2 结果:基于任务的测量 199 10.2.3 pssuq 199 10.2.4 用户评论 200 10.2.5 可用性问题 200 10.2.6 样本量的合适性 201 10.2.7 基于用户行为和评价的建议 202 10.2.8 讨论 203 10.2.9 作者简介 203 10.2.10 参考文献 203 10.3 cdc.gov网站的再设计 203 10.3.1 可用性测试级别 204 10.3.2 基线测试 205 10.3.3 任务场景 206 10.3.4 定性分析的发现 206 10.3.5 绘制线框图与首次点击测试 207 10.3.6 最终原型测试 209 10.3.7 结论 211 10.3.8 个人简介 212 10.3.9 参考文献 212 10.4 可用性基准化:手机音乐和视频 212 10.4.1 项目目标和方法 213 10.4.2 定性和定量数据 213 10.4.3 研究范围 213 10.4.4 对比分析 213 10.4.5 调研实施:参加者的数量 214 10.4.6 招募参加者 214 10.4.7 数据收集 215 10.4.8 任务完成时间 215 10.4.9 任务完成与失败 215 10.4.10 尝试次数 215 10.4.11 感知性度量 216 10.4.12 定性发现 216 10.4.13 定量发现 216 10.4.14 总结性发现和sum度量 217 10.4.15 数据处理及可视化 217 10.4.16 讨论 217 10.4.17 基线调整和后续工作 218 10.4.18 个人简介 218 10.4.19 参考文献 219 10.5 测量“药品标签设计和相似性对药剂师操作行为的影响” 219 10.5.1 测试参加者 220 10.5.2 仪器与设备 220 10.5.3 实验刺激 221 10.5.4 实验程序 223 10.5.5 数据分析 223 10.5.6 结果和讨论 224 10.5.7 个人简介 227 10.5.8 参考文献 227 10.6 重视度量 227 10.6.1 onestart:印地安纳大学的门户网站项目 228 10.6.2 设计和执行研究 229 10.6.3 分析和解释结果 229 10.6.4 分享发现和建议 230 10.6.5 对影响进行反思 231 10.6.6 结论 232 10.6.7 致谢 232 10.6.8 个人简介 232 10.6.9 参考文献 233 第11章 推进 234 11.1 推销可用性和度量的作用 234 11.2 从小事做起,努力慢慢做起来 235 11.3 确保你有时间和经费 236 11.4 早计划,常计划 236 11.5 给你的产品确定基线 237 11.6 挖掘你的数据 238 11.7 说商业性的语言 238 11.8 呈现你的置信程度 239 11.9 不要误用度量 240 11.10 简化你的报告 240 参考文献 ...242
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内容简介
有效地测量任何产品的可用性都需要选择和使用正确的度量.并要有效地利用它所揭 示出来的信息。《用户体验度量》首次介绍了相关实用资料.可以使可用性从业人员和产品开发人员完成这种测量。作者把几十个种度量整理成六类:绩效、基于问题的、自我报告式的、Web导航、综合性的/派生的, 以及生理/行为的。他们对每一种度量都进行了考察,并认真考虑了收集、分析和呈现这些数据的最佳方法。他们对使用任何技术来测量任何类型产品的可用性都提供了步进式指导。
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热门评论
  • 整合研习社-海潮的评论
    有一种小时候背着书包快快乐乐回家的意思。《西方文明中的音乐》,买来感化自己的木脑子和木耳朵;《快思慢想》,台版,内地版叫《思想,快与慢》;《Spiral Dynamics》,一种意识系统论;《用户体验度量》,互联网产品相关;《洗脑术》,逛豆瓣逛来的闲书,声明,这里面木有不正当的东东~!
  • 淘宝北京UED的评论
    【资深用户体验研究员招聘】1、3年以上相关工作经验;2、了解、熟悉用户研究领域相关理论,掌握多种用户体验度量方法;3、具有丰富的定量研究经验,熟练掌握各种高级统计分析方法,且拥有敏锐的数据洞察和分析能力;4、良好的计划和协调能力,善于带领项目团队完成目标...网页链接
  • 百度搜索用户体验中心的评论
    #书籍推荐#《用户体验度量》——“我认为这个体验不太好,改成那样体验会强很多”从某些角度上来讲,用户体验是一个空泛的词,在没有找到可以量化的度量指标之前,不好轻易去对它进行评判,我们要设定明确的目标和预期,首先定义什么是好,其次来判定好的程度,这些都需要可量化的有效数据做支撑。
  • MR_Odin的评论
    【人人都是产品经理】启发一量化的衡量用户体验,可以参考《用户体验度量》,但关键是要持续做,光看一次的数据是没意义的,需要用同样的方法横向对比其他产品、纵向对比自己产品的发展。感受到... --发布到微刊《用户体验、界面与交互设计》人人都是产品经理
  • 蝈蝈_guoguo的评论
    推荐图书《用户体验度量》 网页链接
  • 吧嗒吧嗒96的评论
    “用户体验度量、别让我思考、情感化设计、交互设计精髓3,不是2,卡片分类、心智模型、怦然心动......不多,20到30本,没认真读过,别说你是交互设计师,哎,怎么说呢,你连一张卷子100分的标准都不知道,然后你答了它,按照你的标准你能得了90分了。”=。=|||
  • weihe可以懂的评论
    所以昨天Bill的用户体验度量肯定能让今天晚上听论坛会有另外的理解[偷笑]#UF2012#
  • 隐匿的L的评论
    2)后来阿姨把我带到旁边的大楼电梯,说要上23楼做调查,并且一个劲地保证绝对不骗人,我怀着忐忑的心情上了楼,原来是脉动在做调查,上面有模拟的超市,还让我见到了《用户体验度量》中说的视线跟踪仪,发现其实不是很准,最后拿了条清风的纸巾。总的来说,既平复了心情,又收获了知识和纸巾,挺爽。
  • 五花璐heron的评论
    Bill Albert主题讲座《用户体验度量》已经开始了,嘉宾们都听的很认真呢[奥特曼][奥特曼][奥特曼]
  • Testin_WangJun的评论
    应用性能管理(APM 网页链接)仍然处于起步阶段,通过真实用户监测(RUM)和最终用户体验(EUE)来度量。影响APM变化的因素有很多,包括:主机环境、规模、占空比、数据流、地理、更新的频率和范围。