찾아보기 모든 항목과 저자

비교하려면 몇 가지 사용자 인터페이스를 단일 연구에서,두 가지 방법으로 할당하여 테스트하는 참가자는 이러한 여러 조건:

• 사이-과목(또는 그룹)연구 설계:다른 사람들은 테스트를 각각의 상태,그래서 각 사람은 노출은 단일 사용자 인터페이스가 있습니다.
• 과목 내에서(반복되거나 측정)연구 설계:같은 사람이 모든 테스트는 조건(즉,모든 사용자 인터페이스).,

(여기서 우리는 웹 사이트 디자인이 아닌 실험의 디자인을 참조하기 위해”디자인”이라는 단어를 사용한다는 점에 유의하십시오.)

경우,예를 들어 우리는 우리를 비교하고 싶었 두 개의 자동차 대여 사이트를 A 와 B 의에서 찾고있는 방법을 참가자의 책 자동차 각 사이트에서,우리 연구될 수 있도록 설계에서,서로 다른 두 가지 방법으로 모두 완벽하게 합법적:

1. 사이-과목은 각 참가자 테스트 할 수있는 단일-자동차 대여 사이트를 예약 자동차에서만 있는 사이트입니다.
2. 내 과목:각 참가자는 자동차 대여 사이트를 모두 테스트하고 각각에 자동차를 예약 할 수 있습니다.,

단일 테스트 조건 이상을 포함하는 모든 유형의 사용자 연구는 피험자 간 또는 피험자 내인지 여부를 결정해야합니다. 그러나 구별은 양적 연구에 특히 중요합니다.

실험 설계에서 정량적 연구

과는 달리는 질적 연구,정량적 유용성을 연구 목표 결과에 연구 결과는 통계적으로 가능성을 일반화하여 전체 사용자는 인구입니다. 그러한 연구의 데이터가 분석되는 방법은 연구가 설계된 방법(즉,연구의 실험 설계)에 달려 있습니다.,

자주,주요 목표의 양이 많은 유용성을 연구하는 비교—사이트와 그것의 경쟁자,두 개의 서로 다른 반복의 디자인,또는 두 개의 서로 다른 사용자 그룹(와 같은 전문가들은 대 초보자)., 에서 같은이 어떤 과학적인 실험에서는 우리를 찾으려고의 인과 관계,정량적 연구를 포함하는 두 가지 유형의 변수

• 독립적인 변수를 직접 조작하여 연구원
• 종속변수로 측정되는(및 예상되는 변화의 결과로 독립변수 조작)

(만약 이 연구는 생산하고 통계적으로 유의한 결과, 그런 다음 우리가 말할 수 있는 변경에서 독립변수에 변화를 가 종속 변수입니다.)

우리의 원래 렌터카 예제로 돌아 가자., 만약 우리가 원하는 측정에는 두 가지 사이트 A 또는 B,에 대한 더 나은 작업의 예약 자동차,우리가 선택할 수 있는 사이트(두 가능한 값 또는 levels—A 및 B)으로 독립변수,그리고 시간에 작업 그리고 정확도에 대한 예약 자동차 될 수 있는 종속 변수입니다. 연구의 목표는 것을 보는지 여부를 종속변수(시간과 정확도)변경할 때 우리는 변화는 사이트 또는 그들이 동일합니다. (그들이 동일하게 머물러 있다면,사이트 중 어느 것도 다른 사이트보다 낫지 않습니다.,)

을 계획하는 우리의 연구는 다음 질문에 우리가 답해야 할지 여부가 연구자 사이에 있어야 합-주제 또는 과목 내에서는 여부,참가자에서 연구에 노출되어야 다른 모든 조건에 대한 독립변수로서의 공부(과목 내에서)또는 단 하나의 조건(간). 실험 설계의 선택은 데이터에 사용되어야하는 통계 분석의 유형에 영향을 미칩니다.,

이것이 가능한 실험을 디자인은 모두 내에서 과목이다. 예를 들어,가정 하는 경우에 우리의 차량을 연구,우리는 또한 관심있는 방법을 알면 참가자는 젊은 30 을 수행과 비교 이전의 참가자가 있습니다. 이 경우 우리는 두 개의 독립 변수:

• 나이,2 개의 레벨:30,30
• 사이트,2 개의 수준:A 와 B

에 대한 연구,우리 모집 동등한 참가자의 수는 각 연령 그룹입니다., 가정하자는 우리가 결정하는 것은 각 참가자가 아래에 있는지,또는 30 이상을 만들 것입 차량대여 예약에서 모두 사이트 및 사이트에 B. 이 경우에는,본 연구에서는 주제와 관련하여 독립변수 사이트(기 때문에 각 사람이 보는 모두 수준의 이 변수 즉,모두는 사이트 및 사이트 B). 그러나,이 연구는 사이-주제와 관련하여 연령:한 사람이 될 수 있는 단일 연령 그룹(거나 30,지 모두)., (물론,기술적으로,당신이 선택할 수 있는 그룹의 밑에 30 년 세 때까지 기다립니다 그들이 30 그들을 테스트하는 사이트에 다시,그러나 이 설정은 매우 비현실적에 대한 대부분의 실제 상황입니다.)

일부 독립 변수는 디자인의 선택을 부과 할 수 있습니다. 위에서 볼 수 있듯이 나이는 그 중 하나입니다. 다른 사람들은 전문 지식을(있다면 우리는 비교하려면 전문가 및 초보자),사용자의 유형을(있다면 우리는 비교하려면 다른 사용자 그룹이나 사람들—예를 들어,비즈니스 여행자에 대 레저 여행자),또는 성별(고 가정하면 사람이 될 수 없는 몇 개의 성에서 같은 시간)., 외부에 유용성,약물 시험은 하나의 일반적인 케이스 사이의 주제는 디자인:참가자는 노출하는 단 하나의 치료 중의 약물 테스트 또는 위약,이 발생하지 않도록 주의하십시오. 그리고 때때로 조작 자신의 상태를 변경하는 참가자:는 경우,예를 들어,당신이보고 싶은 두 가지의 교과과정이 더욱 효과적 교육을 위한 독서,당신은 할 수 없이 동생에 노출될 모두기 때문에 한 번 그녀는 어떻게 배웠을 읽고,그녀는 잊을 수 없습니다.

어느 것이 더 낫습니다:피험자 간 또는 피험자 내?

불행히도이 질문에 대한 쉬운 대답은 없습니다., 위에서 볼 수 있듯이 때로는 독립 변수가 실험 설계를 지시합니다. 그러나 많은 상황에서 두 가지 설계가 모두 가능할 수 있습니다.

• 사이 과목은 조건을 가로 질러 학습과 전달을 최소화합니다. 한 사람이 렌터카 사이트에서 일련의 작업을 완료 한 후,그녀는 이전보다 도메인에 대해 더 잘 알고 있습니다. 예를 들어,그녀는 지금 알고 있는 자동차 대여 사이트는 책임 추가 요금을 위해서 드라이버 21,또는 어떤 충돌을 피해를 면제입니다., 는 지식을 가능성이 그녀의 도움을 더 효율적인에서 두 번째 자동차 대여 사이트하더라도,그 두 번째 사이트 매우 다를 수 있습니다 첫 번째입니다.

  주제 간 설계로,이 지식 전달은 문제가되지 않습니다-참가자는 동일한 독립 변수의 여러 수준에 노출되지 않습니다.

• 피험자 간 연구는 피험자 내보다 세션이 짧습니다. 단일 렌터카 사이트를 테스트하는 참가자는 두 가지를 테스트하는 것보다 짧은 세션을 갖습니다., 짧은 세 미만 피곤(또는 지루)사용자를 위해,또한 적합한 원격지 않 테스트(특히 이후 같은 도구 UserZoom 일반적으로 필요한 상당히 짧은 길이션).
• 피험자 간 실험은 특히 독립 변수가 여러 개인 경우 설정하기가 더 쉽습니다. 연구가 내 과목 일 때,당신은 당신의 자극의 무작위 화를 사용하여 순서 효과가 없는지 확인해야합니다. 예를 들어,렌터카 연구에서 참가자가 항상 사이트 A 로 시작한 다음 사이트 B 로 이동하지 않도록해야합니다., 사이트의 순서는 각 참가자에 대해 무작위 일 필요가 있습니다. 이것은 단지 두 개의 사이트로 쉽게:무작위로 각 사이트로 시작하는 사용자의 50%를 할당합니다. 하지만의 수를 증가하는 독립 변수의 수준에 대한 독립적인 변수,임의화가를 구현하는 것은 훨씬 더 어려울에서 기존의 일부 플랫폼에 대한 정량적 유용성을 테스트합니다.
• 내 주제 디자인은 참가자가 적고 실행 비용이 저렴합니다., 을 감지하는 통계적으로 유의한 차이는 두 개의 조건에,당신은 종종 필요한 공정한 번호의 데이터 포인트(종종 위의 30)에서 각각 상태입니다. 주제 내 설계가 있는 경우 각 참가자는 독립 변수의 각 수준에 대한 데이터 포인트를 제공합니다. 우리의 렌터카 연구를 위해 30 명의 참가자가 두 사이트에 대한 데이터 포인트를 제공 할 것입니다. 하지만 만약 연구에이-과목을 필요로 할 것이 두 배나 많은 동일한 수의 데이터 포인트입니다. 즉,두 배의 비용을 의미합니다.
• 내 과목 디자인은 랜덤 노이즈를 최소화합니다., 아마도 가장 중요한 장점 이내-주 디자인은 것입니다 그들은 그것을 가능성이 적는 진정한 차이가 존재하는 사건이 발견되지 않거나에 의해 덮여 있음.

  개별 참가자는 자신의 역사,배경 지식 및 맥락을 시험에 가져옵니다. 하나 피곤 될 수있다 후에는 긴 밤 파티의,다른 하나 될 수 있는 지루,또 다른 하나 받은 수 있습니다 좋은 소식이 바로 전에 공부하고 행복합니다. 동일한 참가자가 변수의 모든 레벨과 상호 작용하면 동일한 방식으로 영향을 미칩니다., 행복한 사람은 두 사이트 모두에서 행복 할 것이고,피곤한 사람은 둘 다 피곤할 것입니다. 그러나 연구가 피험자 사이에있는 경우 행복한 참가자는 한 사이트와 만 상호 작용하여 최종 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 당신은 당신이 그녀의 효과를 방해하는 다른 그룹에 비슷한 행복 참가자를 얻을 수 있는지 확인해야합니다.

  연습,연구원 수 없을 평가하는 이 같은 참가자 사이의 차이—하지만 그들이 일치할 수 있습 성별,경험,연령 그룹,그것은 예측하기 어려울 것이 또는 검출하는 다른 요인 특정을 참조해주시기 바랍니다.,

무작위:모두에 필수적인 유형의 디자인을

지의 실험적 디자인 과목 내에서 또는 사이-과목해야 할 것이 걱정된 무작위 배정,에 있지만 약간씩 다른 방법이 있습니다.

위에는 우리가 논하는 이유 랜덤에서 중요 한 이내에-디자인 대상:그것을 방해 가능한 효과를 최소화 전송과 배우 조건에서.,

사이를 위해 주제는 디자인,는지 확인해야 합니다 참가자들이 무작위로 할당한 조건이기 때문에,당신이 원하는지 확인하는 참가자는 임무에 영향을 미치지 않는 당신의 연구 결과이다., 따라서,연구하기로 결정하는 모든 참가자들은 자신이 좋아하는 한와 상호 작용 사이트는 다음 찾아가는 사이트를 수행보다 더 나이트 B,그는지 알 수 없는 그의 발견한 진정한 차이는 사이트 또는지 여부의 결과는 단순히 반영한 자신의 임무(예를 들어,기 때문에 사람들은 좋아하는 경향이 반환에 찬성,그리고 있는 환자는 긍정적인 마인드 테스트 기간 동안).개인적인 취향과 같은 명백한 편견이 없더라도 무작위 화를 잘못하는 것은 쉽습니다., 토요일부터 화요일까지 4 일 동안 연구를 진행한다고 가정 해보십시오. 을 결정할 수 있습니다려야의 전반 테스트를 사용자 시작하는 사이트와 두 번째 사용자의 절반 시작 사이트 나.그러나,이것은 진정한 불규칙하기 때문에,그것은 매우 높다는 특정 유형의 사람들은 더 많은 가능성이 동의 연구 주말 동안 다른 유형의 사람들은 더 많은 가능성이 등록하는 평일 테스트 슬롯이 있습니다.,

결론

사용자 연구를 수 있는 사이-과목 또는 과목 내에서(또는 모두)여부에 따라,각 참가자에 노출되는 단 하나의 상태 또는 모든 조건은 다양에 학습니다. 이러한 유형의 각각의 실험적 디자인은 자신의 장점 및 단점에 대한 디자인이 필요 적은 참가자가 기회의 발견하는 진정한 차이가 사건 사이-과목은 디자인을 최소화 학습 효과를 조건에서,짧은 리드 세션과될 수 있게 설정하고 분석합니다.피>