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有效地測量任何産品的可用性都需要選擇和使用正確的度量．並要有效地利用它所揭 示齣來的信息。《用戶體驗度量》首次介紹瞭相關實用資料．可以使可用性從業人員和産品開發人員完成這種測量。作者把幾十個種度量整理成六類：績效、基於問題的、自我報告式的、Web導航、綜閤性的／派生的， 以及生理／行為的。他們對每一種度量都進行瞭考察，並認真考慮瞭收集、分析和呈現這些數據的最佳方法。他們對使用任何技術來測量任何類型産品的可用性都提供瞭步進式指導。

Thomas S.（Tom）Tullis是富達投資公司（Fidelity Investments）User Insight的高級副總裁。他1993年加入富達，對該公司用戶體驗（User Experience）部門的發展起瞭重要作用，該部門的設備包括一個技術發展水平（state，of-the，art）可用性實驗室。在加入富達公司之前，Tom曾在佳能信息係統（Canon Information Systems）、麥道（McDonnell Douglas）、優利係統公司（Unisys Corporation）和貝爾實驗室（Bell Laboratories）任職。他和富達的可用性團隊曾被多傢媒體專題報道過，包括《新聞周刊》（Newsweek）、《Business 2.0》、《Money》《波士頓環球報》（The Boston Globe）、《華爾街日報》（The Wall Street Journal）和《紐約時報》（The New York Times）。Tullis在萊斯大學（Rice University）獲得學士學位、在新墨西哥州立大學獲得實驗心理學碩士學位，以及在萊斯大學獲得工程心理學博士學位。他有30多年的人機界麵研究方麵的經驗，在諸多技術期刊上發錶瞭50多篇文章，他曾在美國和國際會議上作特邀報告。Tom還擁有8項美國專利，他也是Bentley學院信息設計中的人因學課程（Human Factors in Information Design Program）的教師。

William（Bill）Albert目前是富達投資用戶體驗部門的負責人。在加入富達之前，他是Lycos公司的高級用戶界麵研究員，也曾是劍橋基礎研究（Cambridge Basic Research）的博士後研究人員。在過去幾十年裏，作為他研究的一部分，Bill幾乎使用瞭所有類型的可用性度量。他發錶瞭20多篇文章，曾在多個行業會議和學術會議上報告他的研究。因為他在人因學和空間認知（spatial cognition）領域內的研究，Albert獲得瞭加利福尼亞大學（theUniversity of California）和日本政府所授予的奬項。他獲得瞭華盛頓大學的學士學位和碩士學位，獲得瞭波士頓大學的博士學位。

譯者序.
作者簡介
前言
緻謝
第1章 引言 1
1.1 本書架構 2
1.2 什麼是可用性 3
1.3 可用性為什麼重要 4
1.4 什麼是可用性度量 6
1.5 可用性度量的價值 8
1.6 十個關於可用性度量的常見誤解 9
第2章 背景知識 13
2.1 設計可用性研究 13
2.1.1 選擇參加者 13
2.1.2 樣本大小 14
2.1.3 組內或組間研究 15
2.1.4 平衡 16
2.1.5 自變量和因變量 17
2.2 數據類型 17
2.2.1 稱名數據 18
.2.2.2 順序數據 18
2.2.3 等距數據 19
2.2.4 比率數據 19
2.3 度量和數據 20
2.4 描述統計 20
2.4.1 集中趨勢的測量 21
2.4.2 變異性的測量 22
2.4.3 置信區間 23
2.5 比較平均數 23
2.5.1 獨立樣本 24
2.5.2 配對樣本 25
2.5.3 比較兩個以上的樣本 25
2.6 變量之間的關係 26
2.7 非參數檢驗 28
2.8 圖形化呈現數據 29
2.8.1 柱狀圖或條形圖 30
2.8.2 摺綫圖 32
2.8.3 散點圖 34
2.8.4 餅圖 35
2.8.5 堆積條形圖 36
2.9 小結 37
第3章 規劃可用性研究 38
3.1 研究目標 38
3.1.1 形成式可用性 38
3.1.2 總結式可用性 39
3.2 用戶目標 39
3.2.1 績效 40
3.2.2 滿意度 40
3.3 選擇正確的度量：十種可用性研究 40
3.3.1 完成一次業務 41
3.3.2 比較産品 42
3.3.3 評估同一種産品的頻繁使用 42
3.3.4 評估導航和（或）信息架構 42
3.3.5 提高知曉度 43
3.3.6 問題發現 44
3.3.7 使要害産品的可用性最大化 44
3.3.8 創造正麵的用戶體驗 45
3.3.9 評估微小改動的影響 45
3.3.10 比較替代性的設計 46
3.4 其他研究細節 46
3.4.1 預算和時間錶 46
3.4.2 評估方法 47
3.4.3 參加者 49
3.4.4 數據收集 50
3.4.5 數據整理 50
3.5 小結 51
第4章 績效度量 53
4.1 任務成功 54
4.1.1 收集任一類型的成功度量 55
4.1.2 二分式成功 55
4.1.3 成功等級 59
4.1.4 測量任務成功中的問題 61
4.2 任務時間 62
4.2.1 測量任務時間的重要性 62
4.2.2 如何收集和測量任務時間 63
4.2.3 分析和呈現任務時間數據 65
4.2.4 使用時間數據時需要考慮的問題 67
4.3 錯誤 68
4.3.1 何時測量錯誤 68
4.3.2 什麼構成瞭錯誤 69
4.3.3 收集和測量錯誤 70
4.3.4 分析和呈現錯誤 71
4.3.5 使用錯誤度量時需要考慮的問題 73
4.4 效率 73
4.4.1 收集和測量效率 74
4.4.2 分析和呈現效率數據 74
4.4.3 結閤任務成功和任務時間的效率 76
4.5 易學性 78
4.5.1 收集和測量易學性數據 78
4.5.2 分析和報告易學性數據 79
4.5.3 測量易學性時需要考慮的問題 80
4.6 小結 81
第5章 基於問題的度量 82
5.1 發現可用性問題 82
5.2 什麼是可用性問題 83
5.3 如何發現可用性問題 84
5.3.1 麵對麵研究 85
5.3.2 自動式研究 86
5.3.3 問題的齣現和結束 86
5.3.4 精細程度 86
5.3.5 需要多個觀察者 87
5.4 嚴重性等級評估 87
5.4.1 基於用戶體驗的嚴重性等級評估 88
5.4.2 綜閤多種因素的嚴重性等級評估 88
5.4.3 嚴重性等級評估係統的應用 89
5.4.4 有關嚴重性等級評估的忠告 90
5.5 分析和報告可用性問題相關的度量 90
5.5.1 獨特問題的頻次 91
5.5.2 每個參加者遇到的問題頻次 92
5.5.3 參加者的頻次 93
5.5.4 問題歸類 94
5.5.5 按任務區分問題 94
5.5.6 報告正麵的問題 95
5.6 發現可用性問題時的一緻性 95
5.7 發現可用性問題時的偏差 96
5.8 參加者數量 98
5.8.1 五個參加者足矣 98
5.8.2 五個參加者不夠 99
5.8.3 我們的建議 99
5.9 小結 101
第6章 自我報告式的度量 102
6.1 自我報告數據的重要性 102
6.2 收集自我報告的數據 103
6.2.1 likert量錶 103
6.2.2 語義差異量錶 103
6.2.3 什麼時候收集自我報告數據 104
6.2.4 如何搜集自我報告數據 104
6.2.5 收集自我報告數據中的偏差 105
6.2.6 評分量錶的一般指導原則 105
6.2.7 分析自我報告數據 106
6.3 任務後評分 107
6.3.1 易用性 ..107
6.3.2 情景後問捲 107
6.3.3 期望測量 108
6.3.4 可用性數量估計 109
6.3.5 任務後自我報告度量的比較 110
6.4 測試後評分 113
6.4.1 閤並單個任務的評分 113
6.4.2 係統可用性量錶 113
6.4.3 計算機係統可用性問捲 114
6.4.4 用戶界麵滿意度問捲 115
6.4.5 有效性、滿意度和易用性的問捲 117
6.4.6 生成反應卡 118
6.4.7 測試後自我報告度量的比較 119
6.5 用sus比較各種設計 121
6.5.1 比較“老年人友好”網站 121
6.5.2 比較windows me和windows xp 121
6.5.3 紙質選票的比較 122
6.6 在綫服務 124
6.6.1 網站分析和測量問捲 124
6.6.2 美國客戶滿意度指數 124
6.6.3 opinionlab 128
6.6.4 在綫網站調查的問題 129
6.7 其他類型的自我報告度量 130
6.7.1 評估具體的屬性 130
6.7.2 評估具體的元素 133
6.7.3 開放式問題 135
6.7.4 知曉度和理解 135
6.7.5 知曉度和有用度差距 136
6.8 小結 136
第7章 行為和生理度量 138
7.1 觀察和編碼外顯的行為 138
7.1.1 言語行為 139
7.1.2 非言語行為 141
7.2 需要儀器纔能捕獲的行為 141
7.2.1 麵部錶情 141
7.2.2 視綫跟蹤 144
7.2.3 瞳孔反應 148
7.2.4 皮膚電反應和心率 150
7.2.5 其他測量方法 152
7.3 小結 154
第8章 閤並和比較度量 156
8.1 單一可用性分數 156
8.1.1 根據預定目標閤並度量 156
8.1.2 根據百分比閤並度量 157
8.1.3 根據z分數閤並數據 161
8.1.4 使用sum：單一可用性度量 163
8.2 可用性記分卡 165
8.3 與目標和專傢績效比較 167
8.3.1 與目標比較 167
8.3.2 與專傢績效比較 168
8.4 小結 169
第9章 專題 171
9.1 在綫網站數據 171
9.1.1 服務器端的日誌 171
9.1.2 點擊率 172
9.1.3 棄用率 174
9.1.4 a/b研究 175
9.2 卡片分類數據 176
9.2.1 開放式卡片分類數據的分析 177
9.2.2 封閉式卡片分類數據的分析 181
9.3 可達性數據 183
9.4 投資迴報率數據 186
9.5 六西格瑪 188
9.6 小結 190
第10章 案例研究 192
10.1 如何又快又省地對網站進行再設計 192
10.1.1 階段1：對競爭對手的網站進行可用性測試 192
10.1.2 階段2：對三種不同的設計概念進行測試 194
10.1.3 階段3：對單獨的設計方案進行測試 197
10.1.4 總結 198
10.1.5 個人簡介 198
10.2 語音識彆的ivr係統的可用性評估 198
10.2.1 方法 198
10.2.2 結果：基於任務的測量 199
10.2.3 pssuq 199
10.2.4 用戶評論 200
10.2.5 可用性問題 200
10.2.6 樣本量的閤適性 201
10.2.7 基於用戶行為和評價的建議 202
10.2.8 討論 203
10.2.9 作者簡介 203
10.2.10 參考文獻 203
10.3 cdc.gov網站的再設計 203
10.3.1 可用性測試級彆 204
10.3.2 基綫測試 205
10.3.3 任務場景 206
10.3.4 定性分析的發現 206
10.3.5 繪製綫框圖與首次點擊測試 207
10.3.6 最終原型測試 209
10.3.7 結論 211
10.3.8 個人簡介 212
10.3.9 參考文獻 212
10.4 可用性基準化：手機音樂和視頻 212
10.4.1 項目目標和方法 213
10.4.2 定性和定量數據 213
10.4.3 研究範圍 213
10.4.4 對比分析 213
10.4.5 調研實施：參加者的數量 214
10.4.6 招募參加者 214
10.4.7 數據收集 215
10.4.8 任務完成時間 215
10.4.9 任務完成與失敗 215
10.4.10 嘗試次數 215
10.4.11 感知性度量 216
10.4.12 定性發現 216
10.4.13 定量發現 216
10.4.14 總結性發現和sum度量 217
10.4.15 數據處理及可視化 217
10.4.16 討論 217
10.4.17 基綫調整和後續工作 218
10.4.18 個人簡介 218
10.4.19 參考文獻 219
10.5 測量“藥品標簽設計和相似性對藥劑師操作行為的影響” 219
10.5.1 測試參加者 220
10.5.2 儀器與設備 220
10.5.3 實驗刺激 221
10.5.4 實驗程序 223
10.5.5 數據分析 223
10.5.6 結果和討論 224
10.5.7 個人簡介 227
10.5.8 參考文獻 227
10.6 重視度量 227
10.6.1 onestart：印地安納大學的門戶網站項目 228
10.6.2 設計和執行研究 229
10.6.3 分析和解釋結果 229
10.6.4 分享發現和建議 230
10.6.5 對影響進行反思 231
10.6.6 結論 232
10.6.7 緻謝 232
10.6.8 個人簡介 232
10.6.9 參考文獻 233
第11章 推進 234
11.1 推銷可用性和度量的作用 234
11.2 從小事做起，努力慢慢做起來 235
11.3 確保你有時間和經費 236
11.4 早計劃，常計劃 236
11.5 給你的産品確定基綫 237
11.6 挖掘你的數據 238
11.7 說商業性的語言 238
11.8 呈現你的置信程度 239
11.9 不要誤用度量 240
11.10 簡化你的報告 240
參考文獻 ...242
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