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从线下执行至线上分析一站教学式搞定
卡片分类是一种简单易行的信息整理工具,它将信息系统中的元素组织得让用户易于理解,用于帮助设计或者评估信息架构,通常在用户研究与设计初期执行。邀请用户参与可以真正了解符合用户习惯的信息架构。研究者通过使用标有单词、图片的若干主题卡,鼓励参与者按他们的偏好顺序对其进行整理归类。卡片分类可以帮助研究者获得诸多洞察,甚至可以在卡片分类后进行深入的对话,了解他们归类的原因、价值观。
开放式卡片分类:给定待分类的主题卡。参与者根据他们的理解将主题卡聚合成若干组别,并以他们描述内容的方式命名组别。
封闭式卡片分类:给定待分类的主题卡和组别,参与者根据他们理解将主题卡划入既定的组别。
一对一执行:配备一名可用性团队成员,参与者独立执行。这样可以更深入地了解参与者的思考过程,但耗时较长。
一对多执行:配备一名可用性团队成员,各参与者独立执行。这样可以快速收集多份分类,但需要准备更多的材料,同时对每位参与者的了解不深。
团队共同执行:配备一名可用性团队成员,各参与者共同执行。协作可以更快地完成分类,但需要将团体动力学考虑进去,如群体气氛、群体成员间的关系、领导作风对群体性质的影响。
远程执行:不需要配备可用性团体成员,参与者各自执行。这样可以跨地区执行,但无法了解参与者思考的过程。
邀请用户参与卡片分类测试,有助于了解站在用户的角度来理解信息的组织。了解用户整理归类的方式可以帮助产品团队验证分类是否符合用户预期,并进一步优化信息架构。
有很多桌面工具、在线工具可以执行卡片分类,且多数工具都具备基本的分析能力,以下是较为常见的工具:Cart Sort ( Windows 应用程序)、xSort ( Mac 应用程序)、OptimalSort、UsabilityTest Card Sorting 等。
通过测量所有卡片两两之间的距离,来研究它们之间的相似性。故可以使用任何研究距离矩阵的标准统计方法,如层级聚类分析 (hierarchical cluster analysis)、多维标度法 (multidimensional scaling)。
在数学中, 一个距离矩阵是一个包含一组点两两之间距离的矩阵 (即二维数组)。因此给定 N 个欧几里得空间中的点,其距离矩阵就是一个非负实数作为元素的 N × N 的对称矩阵。——维基百科
1. Donna Spencer’s Card Sort Analysis Spreadsheets
Donna 的模板提供了 20 * 200 以及 40 * 400 的联动数据表 。除此之外,Donna 的模板还在数据表中提供了标准化的处理。
2. SPSS Statistics
很多商业统计工具可以实现,包括 Excel 在 Windows 上的插件 Unistat 。下面以SPSS 的操作分层聚类分析的路径为例。
路径:SPSS – Analyze – Classify – Hierarchical Cluster
1. 将每位参与者的数据转成 N * N 的对称矩阵。
根据不同的定义,在录入数据的时候有两种预处理思路,但异曲同工:
以共生矩阵为例,设定单个参与者放置在同一组的卡片之间距离为 1 ,录入参与者的卡片分组,可以得到一张这样的矩阵——矩阵中的距离只能是 1 或者 0 。
2. 将所有参与者的 N * N 对称矩阵叠加。
叠加之后的对称矩阵可以看到两两卡片被放到一组的频次。因分析数据的需要,需要补齐完整的矩阵,包括对角线。
以共生矩阵为例,所有参与者的对称矩阵如下。
3. 调整数据格式。
在变量视图里面,将卡片名调整为定类变量,将卡片频次调整为定距变量。
4. 层级聚类分析。
在使用 SPSS 运行层级聚类分析时,可以使用不同的联接方法和度量距离进行运算。根据经验,Between-Groups Linkage (组间联接法)、Within-Groups Linkage (组内联接法) 以及Ward’s Method (Ward法) 是比较行之有效的连接方法;同时,由于我们是对观察记录 (cases) 进行分类,在选取度量区间上使用 Q 型聚类的 Euclidean distance (欧氏距离) 或 Squared Euclidean distance (欧氏距离平方)。
联接方法
度量区间
从冰柱图 (Vertical Icicle) 和系统树图 (Dendrogram) 查看分类结果。
1. 冰柱图怎么看。
2. 系统树图怎么看。
通常,一个开放式卡片分类后,可以紧跟一个或多个封闭式卡片分类,通过封闭式卡片分类来验证信息归类是否合适。
定义衡量指标为把主题卡放置各组别中的参与者比例。每张主题卡在组间比例悬殊较大的,是较有把握的分类;反之,是存在分歧的分类。
使用 Excel 就可以完成基础统计。
当我们列举了多种分类方式,需要验证求其一时,则需要基于每种分类方式,邀请数量一致的不同参与者。同时需要考虑:
参考资料
感谢你的阅读,本文出自 Tencent CDC,转载时请注明出处,谢谢合作。
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