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定量数据分析方法有哪几种 详解效果最好的2种分析法(图文)

发布时间:2021-01-13 13:46:02 作者:编辑 栏目:知识 阅读量:()

作者详细介绍了开放式卡片分析和封闭式卡片分析的定量分析方法。

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

在进行信息架构的决策时,通常会用到一种用研方法-——卡片分类(card-storing)。

这种方式在《用户体验度量》(Tom Tullis著)中提到了这种分类方式的定量分析方法。

卡片分类有两种方式:

开放式卡片分类:只给参与者提供用于分类的卡片,参与者需要自己来定义这些卡片所属的组别。 封闭式卡片分类:给参与者提供既提供卡片和也提供组别名称。 一、开放式卡片分类

开放式卡片分类是最常见的,其中一种研究开放式分类的方法是:卡片分类距离矩阵——就是把所有卡片两两之间的“感知距离”组成矩阵,分析卡片间距离的矩阵。

举例:假设要对十种水果进行信息架构(苹果、桔子、草莓、香蕉、桃子、李子、西红柿、梨、葡萄、樱桃)。给每一位参与者这十种水果的卡片,让用户把十种水果进行分组,并让参与者说明它们分组的标准及每个组的大概组名。

比如某位用户按形状和大小,把大且圆的水果分在一组,里面包含苹果、桔子、桃、西红柿。

之后,根据用户的分类结果,研究人员制作距离矩阵。

如果将某一对水果放在同一组,它们之间的距离就是0。

如果用户将某一对水果放在不同组中,它们之间距离就是1。

因为自己和自己不需要距离感知,所以在相同的水果距离上打了x标示,这样就按对角线将矩阵分为上下两部分,它们是一模一样的,桔子和草莓的距离和草莓与桔子的距离是同一个距离,所以只需要填写一种就可以。

之后总结出所有参与者的总体矩阵。例如这次用户调研一种有20位参与者参加,那总体距离矩阵,理论上每两种水果的距离结果会在0-20之间,所有参与者都把它们分在一组得分为20,所有参与者都不把它们放一起得分为0。图表如下图所示:

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

用层级聚类分析卡片分类得到的数据:层级聚类的目的是建立一个距离感知的树状图,研究中被参与者视为最相似的卡片会被放在相似的支节中。如下图,是上面图表的聚类后的结果。

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

层级卡片分类的关键是要看任何一对卡片结合在一起的点在哪里。

比如桃子和桔子的结合点、樱桃和葡萄的结合点就比较靠前,红色点是结合点(如下图)。

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

在树状图底部有一条距离参照尺,它被分为20份(根据之前最小得分可能为0,最大得分可能为20)结合点是根据矩阵图得出的数据生成的。

比如:

桃子和桔子的距离是2,对应刻度尺上2的位置;樱桃和葡萄的距离为3,对应刻度尺上3的位置;而苹果和桔子、桃子的节点在4.5左右。

这是因为:苹果与桔子的距离为5,苹果与桃子的距离为4,苹果与他们两者的平均距离为(4+5)/2=4.5

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

这种连结方式为群平均连结法(Group Average)

聚类分析中可以采用不同的算法以确定连结生成的方式,很多支持层级聚类分析的商业软件都会让你选择使用哪种方法进行分析。群平均连结法是比较常用的一种。

层级聚类分析在卡片分类分析中之所以如此受用,是因为从层级距离的结果中可以直观的看到自己应该如何分组架构这些卡片(信息架构)。

一种方式就是对树状图进行垂直“切分”,之后就可以直观看到一共创建了多少个组。

如下图,如果在距离值为10的地方,设置垂直线,这条垂直线与四条水平线交叉在一起,也就形成了四个组。分别是:

(组1)香蕉

(组2)西红柿

(组3)李子、樱桃、葡萄、草莓

(组4)梨、桃子、桔子、苹果

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

但如果我把垂直线放置在距离尺7的位置,就与水平线切分出了6条,也就分为了6个组。

如果把垂直线放置在距离尺13的位置,就与3条水平线切分,也就分成了3个组。

所以是在多大的感知距离分组,没有一定之规,根据卡片多少和你觉得大概分为几组合适决定的。也可以设置多个垂直线,生成几种不同的分组方式,之后在用封闭式卡片分类分析哪种更适合。

二、封闭式卡片分类

在封闭式卡片中,研究人员不光要给用户提供卡片,还要提供这些卡片进行分组的组名。

一般做完开放式卡片分类后,可以紧跟着做一个或多个封闭式分类,这样可以验证之前开放式卡片分类得出的结果。

比如通过开放式分类,研究者对54项元素做了开放式分类,从中获得了六种不同的架构这些元素的方式,每中架构方式的分组数从三个到九个不等。之后,通过六个平行的封闭式卡片分类研究来检测这六种架构方式哪种更科学。

下图研究的是这六种架构方式中的一种,在这种架构中一共分三组。现在让用户对这一分组进行封闭式卡片分类,把其中的10张分别放到三组中的某一组中。

注意了!这2种卡片分类方式也可以做定量分析

最后一栏是最大比例,也就是占比最多一组的比率。方便直观的看到结果。

想看到的情况,应该像卡片10一样,有92%的参与者把它分到了C组,这是一个非常有把握的分类结果;而像卡片4就比较不确定,有48%的参与者把它放在A组,而37%的用户把它放在C组,用户在给这张卡片分组时,出现了严重的“分歧”。

而最后的平均数72.9%是最大比率的平均数,它被用来衡量某种架构分组方式是否行之有效。

比如这中分组方式的平均值是72.9%,另一种分组方式的平均值是53%,那就说明这种分组方式更行之有效。

但前提是它们需要包含相同数目的组,但如果一种分组方式有3组,另一个有8个组,就不能简单的用平均数比较了。

对于封闭式卡片,也可以用层级聚类法进行分析,分析的方法和开放式卡片分类一样。这样一来,就能直观地了解在封闭式卡片分类中呈现给用户的信息是否行之有效了。

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