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第1章 引言1

1.1 什么是用户体验4

1.2 什么是用户体验度量6

1.3 用户体验度量的价值8

1.4 适用于每个人的度量方法9

1.5 用户体验度量的新技术10

1.6 十个关于用户体验度量的常见误解11

误解1：度量需要花太多的时间而难以收集11

误解2：用户体验度量要花费太多的钱12

误解3：当集中在细小的改进上时，用户体验度量是没有用的12

误解4：用户体验度量对我们理解原因没有帮助12

误解5：用户体验数据的噪声太多13

误解6：你只能相信你的直觉13

误解7：度量不适用于新产品13

误解8：没有度量适用于我们正在处理的问题14

误解9：度量不被管理层所理解或赞赏14

误解10：用小样本很难收集到可靠的数据14

第2章 背景知识16

2.1 自变量和因变量16

2.2 数据类型17

2.2.1 称名数据17

2.2.2 顺序数据18

2.2.3 等距数据18

2.2.4 比率数据19

2.3 描述性统计20

2.3.1 集中趋势的测量20

2.3.2 变异性的测量22

2.3.3 置信区间23

2.3.4 通过误差线来呈现置信区间25

2.4 比较平均数27

2.4.1 独立样本27

2.4.2 配对样本29

2.4.3 比较两个以上的样本30

2.5 变量之间的关系32

2.5.1 相关32

2.6 非参数检验33

2.6.1 卡方检验33

2.7 用图形化的方式呈现数据35

2.7.1 柱形图或条形图36

2.7.2 折线图38

2.7.3 散点图40

2.7.4 饼图或圆环图41

2.7.5 堆积条形图43

2.8 总结44

第3章 规划45

3.1 研究目标45

3.1.1 形成式可用性46

3.1.2 总结式可用性46

3.2 用户目标47

3.2.1 绩效47

3.2.2 满意度48

3.3 选择正确的度量：10种可用性研究48

3.3.1 完成一个业务50

3.3.2 比较产品50

3.3.3 评估同一种产品的频繁使用51

3.3.4 评估导航和／或信息架构51

3.3.5 提高知晓度52

3.3.6 问题发现53

3.3.7 使应急产品的可用性最大化53

3.3.8 创造整体的正向用户体验54

3.3.9 评估微小改动的影响55

3.3.10 比较替代性的设计方案55

3.4 评估方法56

3.4.1 传统（引导式）的可用性测试56

3.4.2 在线（非引导式）可用性测试57

3.4.3 在线调查60

3.5 其他研究细节61

3.5.1 预算和时间表61

3.5.2 参加者62

3.5.3 数据收集64

3.5.4 数据整理64

3.6 总结65

第4章 绩效度量67

4.1 任务成功69

4.1.1 二分式成功70

4.1.2 成功等级75

4.1.3 任务成功测量中存在的问题78

4.2 任务时间79

4.2.1 测量任务时间的重要性80

4.2.2 如何收集和测量任务时间80

4.2.3 分析和呈现任务时间数据83

4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题87

4.3 错误89

4.3.1 何时测量错误89

4.3.2 什么构成了错误90

4.3.3 收集和测量错误90

4.3.4 分析和呈现错误91

4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题93

4.4 效率93

4.4.1 收集和测量效率94

4.4.2 分析和呈现效率数据95

4.4.2 结合任务成功和任务时间的效率98

4.5 易学性100

4.5.1 收集和测量易学性数据101

4.5.2 分析和报告易学性数据102

4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题104

4.6 总结104

第5章 基于问题的度量106

5.1 什么是可用性问题107

5.1.1 真问题和假问题108

5.2 如何发现可用性问题108

5.2.1 面对面研究110

5.2.2 自动化研究110

5.3 严重性评估110

5.3.1 基于用户体验的严重性评估111

5.3.2 综合多种因素的严重性评估112

5.3.3 严重性等级评估系统的应用113

5.3.4 严重性等级评估系统的忠告114

5.4 分析和报告“可用性问题相关的度量”115

5.4.1 独特问题的频次115

5.4.2 每个参加者遇到的问题数量117

5.4.3 参加者人次118

5.4.4.问题归类119

5.4.5 按任务区分问题119

5.5 可用性问题发现中的一致性120

5.6 可用性问题发现中的偏差123

5.7 参与者数量125

5.7.1 五个参与者足够125

5.7.2 五个参与者不够127

5.7.3 我们的建议129

5.8 总结129

第6章 自我报告度量131

6.1 自我报告数据的重要性132

6.2 评分量表132

6.2.1 Likert量表133

6.2.2 语义差异量表134

6.2.3 什么时候收集自我报告数据134

6.2.4 如何收集自我报告数据135

6.2.5 自我报告数据收集中的偏差135

6.2.6 评分量表的一般指导原则136

6.2.7 分析评分量表数据137

6.3 任务后评分141

6.3.1 易用性141

6.3.2 情景后问卷（ASQ）141

6.3.3 期望测量142

6.3.4 任务后自我报告度量的比较143

6.4 测试后评分147

6.4.1 合并单个任务的评分147

6.4.2 系统可用性量表148

6.4.3 计算机系统可用性问卷150

6.4.4 用户界面满意度问卷152

6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷153

6.4.6 产品反应卡155

6.4.7 测试后自我报告度量的比较156

6.4.8 净推荐值158

6.5 用SUS比较设计159

6.6 在线服务160

6.6.1 网站分析和测量问卷160

6.6.2 美国客户满意度指数162

6.6.3 OpinionLab165

6.6.4 在线网站调查的问题167

6.7 其他类型的自我报告度量167

6.7.1 评估特定的属性167

6.7.2 具体元素的评估170

6.7.3 开放式问题172

6.7.4 知晓度和理解173

6.7.5 知晓度和有用性差距174

6.8 总结175

第7章 行为和生理度量177

7.1 自发言语表情的观察与编码177

7.2 眼动追踪179

7.2.1 如何进行眼动追踪179

7.2.2 眼动数据的可视化181

7.2.3 兴趣区184

7.2.4 常用眼动度量指标187

7.2.5 眼动分析技巧189

7.2.6 瞳孔反应190

7.3 情感度量191

7.3.1 Affectiva公司和 Q传感器192

7.3.2 蓝色泡沫实验室和Emovision194

7.3.3 Seren公司和Emotlv196

7.4 紧张和其他生理指标198

7.4.1 心率变异性198

7.4.2 心率变异性和皮肤电研究199

7.4.3 其他测量手段200

7.5 总结202

第8章 合并和比较度量204

8.1 单一可用性分数204

8.1.1 根据预定目标合并度量205

8.1.2 根据百分比合并度量206

8.1.3 根据z分数合并数据212

8.1.4 使用单一可用性度量（SUM）214

8.2 可用性记分卡216

8.3 与目标和专家绩效比较220

8.3.1 与目标比较220

8.3.2 与专家绩效比较223

8.4 总结224

第9章 专题226

9.1 实时动态网站数据226

9.1.1 基本的网站分析227

9.1.2 点击率230

9.1.3 弃用率231

9.1.4 A/B研究232

9.2 卡片分类数据235

9.2.1 开放式卡片分类数据的分析236

9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析242

9.2.3 树测试245

9.3 可及性数据247

9.4 投资回报率数据250

9.5 总结255

第10章 案例研究256

10.1 净推荐值与良好用户体验的价值256

10.1.1 方法257

10.1.2 结果258

10.1.3 在界面设计中对投入进行优先级设置259

10.1.4 讨论261

10.1.5 总结262

参考文献263

作者简介263

10.2 度量指纹采集的反馈效果264

10.2.1 方法264

10.2.2 讨论272

10.2.3 总结274

致谢274

参考文献274

作者简介275

10.3 Web体验管理系统的再设计275

10.3.1 测试迭代276

10.3.2 数据收集277

10.3.3 工作流程278

10.3.4 结果282

10.3.5 结论284

参考文献284

作者简介284

10.4 使用度量来改善大学招生简章网站285

10.4.1 样例1：可用性测试后决定行动286

10.4.2 样例2：网站追踪数据289

10.4.3 样例3：人物角色迭代的定位测量291

10.4.4 总结292

致谢293

参考文献293

作者简介293

10.5 利用生物测量技术测量可用性294

10.5.1 背景294

10.5.2 方法295

10.5.3 生物测量学的发现296

10.5.4 定性结果298

10.5.5 总结及给从业人员的建议299

致谢300

参考文献300

作者简介301

第11章 通向成功的10个关键点302

11.1 让数据活起来302

11.2 主动去度量304

11.3 度量比你想的便宜305

11.4 早计划306

11.5 给你的产品确定基线307

11.6 挖掘你的数据308

11.7 讲商业语言309

11.8 呈现你的置信程度309

11.9 不要误用度量310

11.10 简化你的报告311

参考文献313