下面的表格包含了我们一些与定量用户研究相关的文章和视频的链接。在每个部分中，资源按照推荐的阅读顺序排列。
定量与定性UX研究
在用户体验中，我们经常使用定性研究来收集关于用户的见解或观察。这种类型的研究对于发现问题和确定设计解决方案是有用的。(我们也有一个学习指南定性的可用性测试．)
和定量研究，我们的重点是不同的。我们收集UX指标 - 经验的不同方面的数值表示。定量研究非常适合确定设计问题的规模或优先级，以实验方式比较不同的设计替代品。
4分钟的视频:定量与定性UX研究
本文涉及的主题和方法
UX基准和投资回报（ROI）
用户体验基准测试指通过使用指标来评估产品或服务的用户体验，以衡量其相对性能的针对有意义的标准。团队使用基准测试以跟踪用户体验的改进或与竞争对手进行比较。
基准度量也经常用于计算投资回报率(ROI)用户体验的工作;这种计算方式可以帮助UX专业人士证明他们的价值，并争取更多的资源。
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链接 |
格式 |
描述 |
1 |
视频 |
跟踪你的设计在一段时间内的表现 |
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文章 |
标杆管理在高水平下是如何运作的 |
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3. |
文章 |
开始基准测试时要遵循的具体步骤 |
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视频 |
使用度量来估计设计变更的价值 |
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5 |
文章 |
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文章 |
人们在开始计算ROI时常犯的错误 |
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文章 |
对2006年以来基准趋势的分析，旨在为您的指标随时间的变化设定预期 |
想要更多深入的帮助，请查看我们的报告和全天课程。(与本学习指南中的文章和视频不同，这些资源不是免费的。)
报告：用户体验指标和ROI
全天的课程:测量UX和ROI
量化的可用性测试
在量化的可用性测试,研究人员在参与者执行任务时收集指标(如任务时间、成功率和满意度分数)。这个版本的可用性测试比定性的可用性测试需要更多的参与者和更严格的研究结构。
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链接 |
格式 |
描述 |
1 |
视频 |
如何确定何时需要进行定量研究 |
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2 |
文章 |
定量用户测试和(更常见的)定性可用性测试的区别 |
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3. |
文章 |
Quant用户测试的40-参与者指南之间的推理以及您可以看到其他建议的原则 |
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文章 |
为什么认为你可以在质量研究中收集量化指标是错误的 |
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文章 |
为什么定量和定性用户测试的样本量不同 |
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6 |
文章 |
量化任务和质量用户测试任务之间的区别以及为什么好的量化任务是具体而具体的 |
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文章 |
当你有多级成功时，如何分析任务完成情况 |
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8 |
文章 |
定量可用性研究不能取代定性研究的原因，以及定性研究如何补充定量研究的结果 |
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文章 |
在比较两种不同设计的量化可用性测试中，如何在两种可供选择的研究设置中进行选择 |
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10 |
文章 |
通过观察人们学习界面所花的时间，量化新用户需要一段时间才能学会的复杂产品的可学习性 |
分析和A/B测试
分析数据描述了人们与您的实时产品有什么作用 - 他们去的地方，他们点击的内容，他们使用的是哪些功能，他们来自哪些页面，他们决定离开网站或应用程序。此信息可以支持各种UX活动 - 它可以帮助您监控产品中各种内容，UI或功能的性能，并确定什么不起作用。
数字 |
链接 |
格式 |
描述 |
1 |
视频 |
比较从这两个用户体验定量度量来源获得的信息 |
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2 |
文章 |
如何避免在分析数据中感到丢失并使其有意义 |
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3. |
视频 |
如何同时使用高价值的用户操作(宏转换)和低价值、频繁的用户操作(微转换)作为分析指标来跟踪网站的性能并识别问题 |
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4 |
文章 |
为您的特定UX目标选择正确的分析指标的建议 |
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视频 |
将分析与定性研究结合起来，了解通过分析发现的问题背后的“原因” |
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6 |
视频 |
如何理解需要解释的分析指标 |
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7 |
视频 |
何时以及如何使用两个关键分析指标(时间花费和页面浏览量)来评估你的用户是否高效或参与度 |
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8 |
文章 |
为什么只会上升的指标(如总访问量)不是很有用，如何避免这些感觉良好的虚荣心指标 |
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9 |
文章 |
如何使用分析来发现产品信息架构中的潜在问题 |
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10 |
视频 |
人们经常混淆的两个度量之间的差异 |
虽然你可以使用分析指标来监控你的产品，你也可以创建实验来检测不同的UI设计是如何影响这些指标的——或者通过A / B测试或多变量测试．
数字 |
链接 |
格式 |
描述 |
1 |
视频 |
A/B测试是如何工作的 |
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2 |
文章 |
如何在研究中进行A/B测试实验，从而开发出有见地的设计变体 |
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3. |
视频 |
为什么只依靠A/B测试可能导致设计错误? |
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4 |
文章 |
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5 |
视频 |
当您需要多变量测试和A / B测试以及为什么多变量测试需要更多的流量 |
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6 |
文章 |
全天的课程:分析和用户体验
调查
定量调查包括询问大量用户回答一组标准化的问题。这些调查通常涉及选择一个评价量表的答复，并用于量化用户的看法。
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链接 |
格式 |
描述 |
1 |
文章 |
为什么用户满意度和性能指标(如任务执行时间)经常相关，但并不总是如此 |
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2 |
文章 |
偏见可能会导致你的调查数据出现问题 |
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3. |
文章 |
为什么在线调查必须很短才能收集到高质量的反馈 |
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文章 |
如何设计和完善自己的调查的一个例子 |
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5 |
文章 |
何时使用两种最流行类型的评级尺度 |
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视频 |
Jakob Nielsen对最受欢迎和最长的UX问卷之一的思考 |
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文章 |
净推动者得分（NPS）是一种流行的营销指标，对UX有限 |
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8 |
文章 |
一组问卷作为NPS的替代品 |
卡片分类和树测试
卡片分类和树测试都是评估和改进产品信息架构的有用方法。
在一个卡片分类研究，参与者是给予内容项目（有时写在索引卡上），并要求以对它们有意义的方式进行组和标记这些项目。该测试可以使用物理卡或远程使用卡排序平台进行此测试。卡分拣可以具有定性和定量组件。
在一个树的测试，参与者只使用网站的类别结构完成任务。它本质上是一种通过将信息架构与UI的所有其他方面隔离开来来评估信息架构的方法。
数字 |
链接 |
格式 |
描述 |
1 |
文章 |
什么是信息架构，以及它与网站导航的关系 |
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文章 |
卡片分类的介绍 |
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3. |
视频 |
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4 |
文章 |
您的卡片排序研究中有多少名参与者 |
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视频 |
如何在这两种卡片排序之间进行选择 |
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6 |
文章 |
介绍树木测试 |
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视频 |
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文章 |
如何根据树测试数据做出决策 |
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9 |
文章 |
一个团队在重新设计B2B站点的信息体系结构时如何使用树测试的示例 |
全天的课程:信息架构
定量数据分析
要得出结论和解释量化数据，您需要了解一些统计和学习设计概念。以下资源将向您介绍这些概念。
这些资源不会一步一步地指导您计算置信区间或统计显著性——这些太复杂了，不可能在一篇简短的文章中涵盖。如果你想学习这些分析程序，请参阅下面的全天课程。
数字 |
链接 |
格式 |
描述 |
1 |
文章 |
为什么有效性在用户体验研究中很重要 |
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2 |
视频 |
为什么要计算定量度量的置信区间 |
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3. |
文章 |
详细说明了这三个重要的分析概念 |
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4 |
视频 |
什么统计显着性意味着，为什么要在比较两个设计时应计算统计显着性 |
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5 |
文章 |
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6 |
视频 |
当你的发现没有统计学意义时，你该怎么办 |
一整天的课程:如何解释UX号码
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