下表包含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，参考资料按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.)
与定量研究，我们的重点是不同的。我们收集用户体验指标——体验的不同方面的数字表示。定量研究对于确定设计问题的规模或优先级、对经验进行基准测试或以实验的方式比较不同的设计方案非常有用。
4分钟的视频:定量与定性UX研究
本文涉及的主题和方法
用户体验基准测试和投资回报率(ROI)
用户体验基准测试指的是根据有意义的标准，使用指标来衡量产品或服务的相对性能，从而评估产品或服务的用户体验。团队使用基准测试来跟踪用户体验的改进，或者与竞争对手进行比较。
基准测试指标通常也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。
数量 |
链接 |
总体安排 |
描述 |
1 |
视频 |
跟踪你的设计在一段时间内的表现 |
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2 |
文章 |
标杆管理在高水平下是如何运作的 |
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3. |
文章 |
开始基准测试需要遵循的具体步骤 |
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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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6 |
文章 |
人们在开始计算ROI时常犯的错误 |
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7 |
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:用户体验指标和投资回报
全天的课程:测量用户体验和ROI
量化的可用性测试
在定量可用性测试，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）。与定性可用性测试相比，此版本的可用性测试需要更多的参与者和更严格的研究结构。
数量 |
链接 |
总体安排 |
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）定性可用性测试之间的差异 |
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3. |
文章 |
40人参与量化用户测试的指导原则和为什么你可能会看到其他建议之间的原因 |
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4 |
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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5 |
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 |
quant与qual用户测试任务之间的差异以及为什么好的quant任务是具体的 |
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7 |
文章 |
当您有多个成功级别时，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qual研究如何补充定量研究的发现 |
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9 |
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对你的产品做了什么——他们去了哪里，他们点击了什么，他们使用了什么功能，他们来自哪里，他们决定在哪个页面离开网站或应用程序。这些信息可以支持各种各样的UX活动它可以帮助您监视产品中各种内容、ui或功能的性能，并识别出哪些部分不起作用。
数量 |
链接 |
总体安排 |
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迷失自我，并使其变得有意义 |
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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 |
为你的UX目标选择正确的分析参数的建议 |
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5 |
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 |
为什么只有上升的指标（如总访客）不是很有用，以及如何避免这些感觉良好的虚荣指标 |
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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指标之间的区别 |
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．
数量 |
链接 |
总体安排 |
描述 |
1 |
视频 |
A/B测试的工作原理 |
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2 |
文章 |
如何在研究中为A/B测试实验奠定基础，以开发信息充分的设计变体 |
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3. |
视频 |
为什么单靠A/B测试很可能导致设计错误。 |
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4 |
文章 |
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5 |
视频 |
什么时候你需要多变量测试vs. A/B测试，以及为什么多变量测试需要更多流量 |
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6 |
文章 |
全天的课程:分析和用户体验
调查
定量调查包括要求大量用户回答一组标准化的问题。这些调查通常涉及在评分量表上选择响应，并用于量化用户的感知。
数量 |
链接 |
总体安排 |
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 |
可能导致调查数据出现问题的偏差 |
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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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4 |
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 |
什么时候使用这两种最流行的评级量表 |
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6 |
视频 |
Jakob Nielsen对一份最流行、时间最长的用户体验问卷的看法 |
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7 |
文章 |
Net Promoter Score (NPS)是一个流行的营销指标，与用户体验的相关性有限 |
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8 |
文章 |
一套可考虑作为NPS替代方案的问卷 |
卡片分类和树测试
卡片排序和树测试都是评估和改进产品信息体系结构的有用方法。
在一个卡片分类在研究中，参与者被给予内容项目(有时写在索引卡上)，并被要求以他们认为有意义的方式对这些项目进行分组和标记。该测试既可以亲自进行，也可以使用实体卡片，或使用卡片分类平台远程进行。卡片分拣可分为定性和定量两部分。
在一个树试验，参与者仅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体系结构与UI的所有其他方面隔离开来来评估信息体系结构的方法。
数量 |
链接 |
总体安排 |
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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2 |
文章 |
卡片分类的介绍 |
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3. |
视频 |
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4 |
文章 |
你的卡片分类研究包括多少参与者 |
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5 |
视频 |
如何在这两种不同的卡片分类中进行选择 |
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6 |
文章 |
树测试简介 |
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7 |
视频 |
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8 |
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
为了得出结论并解释定量数据，你需要理解一些统计学和研究设计概念。下面的参考资料将向您介绍这些概念。
这些资源不会为您提供计算置信区间或统计显著性等内容的分步说明-这些内容太复杂，无法在一篇短文中介绍。如果您想学习这些分析程序，请参阅下面的全天课程。
数量 |
链接 |
总体安排 |
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 |
为什么要计算量化指标的置信区间 |
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3. |
文章 |
这三个重要分析概念的详细说明 |
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4 |
视频 |
什么是统计显著性，为什么在定量比较两种设计时要计算统计显著性 |
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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:如何解读用户体验数字
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