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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 用户体验度量：收集、分析与呈现（第2版）（全彩）》
?. K- o( s5 ?! Mjava电子书推荐理由：一本量化用户体验的实操书，集合了作者在该领域40余年的经验与教训 对实际产品有实用建议： ★ 在什么情境下收集哪些度量 ★如何收集这些度量 ★如何使用不同的分析方法对数据进行梳理 ★如何以一种*清晰、*吸引人的方式呈现结果 第2版新增： ★测量情绪体验的新技术，包括手环和面部表情的自动分析。 ★眼动追踪技术的进展，包括远程基于摄像头的眼动追踪。 ★新的案例，包括 UX领域目前正在做的事情（第 10 章案例研究全部更新）。 ★收集和分析 UX数据的新方法和工具，包括多种在线工具。 ★贯通全书的诸多新示例。
( ^, ~: D! p5 x3 s0 }" `/ _- v- F! @% A
作者：TULLIS 汤姆 图丽斯 Bill Albert 比尔 艾博特
' J! N* _. }4 X* a+ Z6 s# q出版社：电子工业出版社5 T4 d# E) L! z* p- L
出版时间：2015-12-01
+ c! @; B0 _2 z$ D书籍价格：78.00元
6 |' @) E1 I" g, w b/ p$ W" I3 Z5 y7 s$ |; ^0 j0 m. S2 q6 U$ i
 % J1 j! o# h: `3 o
' J( K; {3 S' r, D- y; U. P
$ l/ Z/ z+ I/ {4 y, u. P4 fjava电子书目录：
% G6 n% Y$ D" R& E9 a( A% |. w# N第1 章 引言 / 1: b; z3 u& r- o( d
1.1 什么是用户体验 / 4
9 S! o2 X# k6 q3 A3 o2 }$ I& D. L0 I1.2 什么是用户体验度量 / 6/ d `) u! E: q3 c. S
1.3 用户体验度量的价值 / 8
) a5 i1 ^5 p @- Y G a+ a, U1.4 适用于每个人的度量方法 / 90 F8 i2 T3 U& C y
1.5 用户体验度量的新技术 / 10
# C) J+ K1 P# V" }3 w1 u1.6 十个关于用户体验度量的常见误解 / 11
' ]/ b7 C7 U1 R" w9 _误解1 ：度量需要花太多的时间而难以收集 / 11+ i; u# t4 F9 r. N9 A( ]
误解2 ：用户体验度量要花费太多的钱 / 12, x( [" j7 O! \! w7 j( z
误解3 ：当集中在细小的改进上时，用户体验度量是没有用的 / 12
. Z' Q; r/ Y1 H# n3 Q- ]误解4 ：用户体验度量对我们理解原因没有帮助 / 12! o+ s* c; E+ E# x6 V1 {
误解5 ：用户体验数据的噪声太多 / 13
' N9 _% i7 l/ k# K- W误解6 ：你只能相信你的直觉 / 13 ~- T! |: w& j' I% N+ T* A9 c$ }
误解7 ：度量不适用于新产品 / 137 @: r5 T: w. N, q
误解8 ：没有度量适用于我们正在处理的问题 / 14
6 g; x1 \: o1 l7 i误解9 ：度量不被管理层所理解或赞赏 / 14: ^# d0 \4 |6 T: B0 _7 B+ p Q$ J& s I
误解10 ：用小样本很难收集到可靠的数据 / 14! L$ n6 h- {& g, a+ T" o* y* H
第2 章 背景知识 / 162 a. N. D# k* q
2.1 自变量和因变量 / 16
7 i2 Z; C( _% x+ z2.2 数据类型 / 17. q9 {% r" [+ Q' o" c2 S
2.2.1 称名数据 / 179 V S5 c& f/ P+ i3 }5 ?! X/ r
2.2.2 顺序数据 / 18
# W+ `5 M. F3 _2 d2.2.3 等距数据 / 18
" \, {; f+ ^+ N: N2.2.4 比率数据 / 19
`0 _0 h, A- V' t- P0 {2 W6 W2.3 描述性统计 / 20
+ r$ e3 d6 ~/ h4 y: B" x2.3.1 集中趋势的测量 / 20. t; N& }& }( y% z+ b& G
2.3.2 变异性的测量 / 22+ g8 H6 p9 K# ] a$ f' L, T& c# t
2.3.3 置信区间 / 23" s$ }3 e0 @, y, r. {( D, I/ T1 A
2.3.4 通过误差线来呈现置信区间 / 25
7 P) i& ~" [3 f0 [8 z" ^2.4 比较平均数 / 27
) x! H& u C! K5 J. j! G. ^; @2.4.1 独立样本 / 27
5 i+ {# _9 N9 f- q# i2.4.2 配对样本 / 29
' O$ A# F0 h5 k" `2.4.3 比较两个以上的样本 / 30; M) c0 Q" ~9 F" d2 g
2.5 变量之间的关系 / 32& [. c# o! y; @! |
2.5.1 相关 / 32 m/ R; \; l, p7 X \
2.6 非参数检验 / 33
D- G: H7 [8 L) L7 x; |" T2.6.1 卡方检验 / 33
' Z; R2 U: _6 C2.7 用图形化的方式呈现数据 / 35
A; L# T5 h$ V7 Y2.7.1 柱形图或条形图 / 36
8 x+ b7 q5 X6 X! ?2 S' o$ V5 c2.7.2 折线图 / 38
+ u0 D) b: T( K2.7.3 散点图 / 408 w3 s+ N+ \) ]9 H0 j9 ^# X t
2.7.4 饼图或圆环图 / 41
' X: ^; `; Q. J& U5 K2.7.5 堆积条形图 / 439 \/ A9 j6 W$ r7 w7 C
2.8 总结 / 44
& U- [, _( M! t1 c% i9 |) A0 z% u第3 章 规划 / 458 a8 U' y; Y; M' l( \( K
3.1 研究目标 / 45; ?1 P2 [0 V9 L% E
3.1.1 形成式可用性 / 46
& C7 f3 V3 k6 e, a) p' ^3.1.2 总结式可用性 / 46
, |" _$ z8 k; T6 g+ a+ F3.2 用户目标 / 47
) y A+ r+ N8 p3.2.1 绩效 / 47
J- [- _8 j: S1 E2 s3 f0 _3.2.2 满意度 / 48
& w8 g6 b/ X$ ]/ k3.3 选择正确的度量：10种可用性研究 / 48
' @/ [. N% p% E3.3.1 完成一个业务 / 50
( _: x7 m- z- K4 @5 p; A7 C% Q; @3.3.2 比较产品 / 50
8 y& X1 Y2 ?+ ?! p3.3.3 评估同一种产品的频繁使用 / 51
( F3 ?% q; N) T0 p/ k8 Z9 t- x3.3.4 评估导航和/ 或信息架构 / 51 t( x6 \; o2 `1 u
3.3.5 提高知晓度 / 52
6 q! a. \6 o9 c" m3.3.6 问题发现 / 53' g; q: i- |. r6 y% D
3.3.7 使应急产品的可用性**化 / 53- ~# u, w. W; A' i. r3 M3 ~
3.3.8 创造整体的正向用户体验 / 54) N# z! ^ J) [) V: N* Q
3.3.9 评估微小改动的影响 / 55' A' E0 H, Z$ B0 \! E2 A# J
3.3.10 比较替代性的设计方案 / 55% E5 A; n# ]/ g; a1 {
3.4 评估方法 / 56
6 @3 b3 M% O; b; L+ F3.4.1 传统（引导式）的可用性测试 / 56. n. c5 `: v4 @" P& Z \
3.4.2 在线（非引导式）可用性测试 / 57' p; |# h0 k: L5 J
3.4.3 在线调查 / 603 I: |2 F D# Z7 `9 }- A4 B+ G
3.5 其他研究细节 / 61
6 ?& O) ~4 |% M, _. V3.5.1 预算和时间表 / 61( M$ ?1 \, S: b
3.5.2 参加者 / 62
0 J7 ?: X# A: b% T; i* m3.5.3 数据收集 / 64# D* y( W5 E$ m8 Z8 Y
3.5.4 数据整理 / 64
+ p3 H: x( Y+ l7 {6 \% e3.6 总结 / 655 A7 x/ r6 N5 K- N, q2 h, U5 B
第4 章 绩效度量 / 67* ]! v# K) O! x3 a
4.1 任务成功 / 69
, V H4 h8 u% g! K* E# Q# ]% f4.1.1 二分式成功 / 70
2 P3 h$ y; p' K: C: p4.1.2 成功等级 / 75
% ~7 X4 x" m/ N7 C% ]. `1 ?2 `2 j4.1.3 任务成功测量中存在的问题 / 78
5 s$ T" \) m. a* F; ^4 ?; g( x4.2 任务时间 / 79) ^" f3 T# I _. r4 ]& b
4.2.1 测量任务时间的重要性 / 80: l+ d0 `( i2 e4 ^
4.2.2 如何收集和测量任务时间 / 80- z. L: t- O3 m f4 c
4.2.3 分析和呈现任务时间数据 / 83
0 M7 C. ?" a7 _, o4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题 / 87
5 [: g2 h8 [$ {" W6 P. v8 e4.3 错误 / 899 m; Y' ]$ o: d& z3 @& |7 W# t
4.3.1 何时测量错误 / 89+ X* c5 k3 x3 |: q$ A5 \% K6 p9 k
4.3.2 什么构成了错误 / 90$ _5 ]* D5 ^1 D3 B
4.3.3 收集和测量错误 / 90! _7 G( @8 V+ [( ]+ z
4.3.4 分析和呈现错误 / 91
/ {& h/ }" @7 X% U4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题 / 93
9 F/ B! V7 J" L/ ~. d4.4 效率 / 93
' E9 y" q# @ q; l G4.4.1 收集和测量效率 / 94
! x1 B# r5 N' \ N) l) O4.4.2 分析和呈现效率数据 / 95$ D) p7 Z6 x9 ?, T6 e# W
4.4.2 结合任务成功和任务时间的效率 / 98
" ~& ^$ f- X: z4.5 易学性 / 100' H/ S* {/ J" c! |7 m
4.5.1 收集和测量易学性数据 / 101
: {4 W2 R/ Y0 l+ X9 j4.5.2 分析和报告易学性数据 / 102- r E" q! U5 n3 M2 E5 J1 x3 w
4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题 / 104% n- R4 n+ d, s n6 G) N- S8 j
4.6 总结 / 104
! Q/ o2 M! h+ L; b9 S+ d第5 章 基于问题的度量 / 1061 h* g0 I3 _0 m; p
5.1 什么是可用性问题 / 107* e. i6 _) V% [0 W
5.1.1 真问题和假问题 / 108: u+ x; @/ n( ]. G
5.2 如何发现可用性问题 / 108
9 l, o7 N/ P1 H4 R# A% F- G. [8 E5.2.1 面对面研究 / 110
$ c0 d: Z( D4 `5.2.2 自动化研究 / 110
" h& t( W8 X( @$ A+ h( ?5.3 严重性评估 / 110( v0 }$ c5 \/ a6 Q
5.3.1 基于用户体验的严重性评估 / 111
) {0 C" w8 v' s: z/ G8 T( J+ t5.3.2 综合多种因素的严重性评估 / 112' P( @0 O# X% ?( Y
5.3.3 严重性等级评估系统的应用 / 113( s* b: l6 c& S0 s' W
5.3.4 严重性等级评估系统的忠告 / 114' Q# f) i0 z+ M1 F6 E
5.4 分析和报告“可用性问题相关的度量” / 115* D2 ]9 }; d2 {# J
5.4.1 独特问题的频次 / 115
+ m2 \1 S4 [2 W3 Q5.4.2 每个参加者遇到的问题数量 / 1174 z v. a/ F, M
5.4.3 参加者人次 / 118
6 F/ I4 x- A# X3 K5.4.4 问题归类 / 1193 I2 e# V/ {6 t# @1 q" B( D, }
5.4.5 按任务区分问题 / 119
/ B/ q/ ?$ g+ N# x! ?* n5.5 可用性问题发现中的一致性 / 120! q" W: Z* K9 p" x
5.6 可用性问题发现中的偏差 / 123
9 T5 r9 t; b& W; F0 E& H8 e/ X5.7 参与者数量 / 125, ^% Y$ Y! q$ F0 E# n7 Q5 H
5.7.1 五个参与者足够 / 125
# t% ?( r- a6 B7 d S5.7.2 五个参与者不够 / 1278 L" k; y, x2 g. v
5.7.3 我们的建议 / 1298 O" R6 x/ `% |( o
5.8 总结 / 129
( H; P$ B5 Q$ ?# f e- Z6 Q& s第6 章 自我报告度量 / 1317 e, ]& _! v# S k! m C+ O
6.1 自我报告数据的重要性 / 132/ {$ F3 l0 F! p, y, S4 p
6.2 评分量表 / 1325 A; l. u5 W' E2 B9 i' t1 d+ D
6.2.1 Likert 量表 / 133+ d* u* z5 P# h: D# r6 F
6.2.2 语义差异量表 / 134* S& K) B" P# |9 N( V$ z
6.2.3 什么时候收集自我报告数据 / 134
4 m% ?6 C- `" f8 P# e6.2.4 如何收集自我报告数据 / 135$ \# F7 k2 ` h) ?
6.2.5 自我报告数据收集中的偏差 / 135
) J! v2 \+ _$ F6 [ H% k0 P6.2.6 评分量表的一般指导原则 / 136
" h1 p; Y" v* O: w5 I6 M6.2.7 分析评分量表数据 / 137' \$ M) o+ b7 |, T- P
6.3 任务后评分 / 1414 _; ]& U3 a3 @) s
6.3.1 易用性 / 141: k; n3 J5 t5 l, j( j" B) f4 y
6.3.2 情景后问卷（ASQ） / 141+ l2 s. T( x/ F" G9 a
6.3.3 期望测量 / 142
. E, S7 p1 t% |& ^+ O6.3.4 任务后自我报告度量的比较 / 1433 y/ _: q+ m1 T3 Y, e
6.4 测试后评分 / 147' J2 t" y, ^( ]: k. m3 p
6.4.1 合并单个任务的评分 / 147( Y5 q L; m1 s, Q% m5 H- Q
6.4.2 系统可用性量表 / 148
- o. X$ v" n1 M' N. e `0 h8 k6.4.3 计算机系统可用性问卷 / 150 \" k( u' x/ u
6.4.4 用户界面满意度问卷 / 1529 ]1 A- {, M/ w, G
6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷 / 153' D$ V& h+ d. w1 {( X$ y
6.4.6 产品反应卡 / 155. [$ K1 z# b" h/ k* O/ H1 E+ D
6.4.7 测试后自我报告度量的比较 / 156
0 B" M" ~9 Z- u/ w" V0 m8 |6.4.8 净推荐值 / 158' y8 u) I% E9 F$ `! H0 X% R' T5 ~
6.5 用SUS比较设计 / 159- C6 W6 ]1 z2 F) D, N6 }
6.6 在线服务 / 160: S0 `% z3 @) s& [' u
6.6.1 网站分析和测量问卷 / 1605 x& L2 v/ g5 Y# @1 l8 @
6.6.2 美国客户满意度指数 / 162, S: g, k: O, @0 V6 ]" I/ W+ `5 B
6.6.3 OpinionLab / 165
; d4 X' R2 a$ w% _6.6.4 在线网站调查的问题 / 167: q: z+ R. U* J( ?
6.7 其他类型的自我报告度量 / 167
- l. E0 I1 l8 D+ `+ f, H6.7.1 评估特定的属性 / 167
1 u# S: _& A B: r1 n6.7.2 具体元素的评估 / 170- L' J t, s3 ~* `. H
6.7.3 开放式问题 / 1729 U0 Q' U! B" l) O* F; [
6.7.4 知晓度和理解 / 173
* h+ _1 x( M: ^2 a! Y) c H6.7.5 知晓度和有用性差距 / 174, q( y$ Q+ _8 S2 S7 O
6.8 总结 / 1754 [/ A) `4 ^' T( \2 M o1 D8 V
第7 章 行为和生理度量 / 177
* L% b7 z9 g! g# n' w7 y; f7.1 自发言语表情的观察与编码 / 1772 Z! `' F4 ]1 E1 N1 X0 y3 o
7.2 眼动追踪 / 179
d4 p7 b: i& h$ P1 r2 m7.2.1 如何进行眼动追踪 / 179
5 k0 z; R" @1 l% e7 L: {" S* P7.2.2 眼动数据的可视化 / 181( G# g k$ I9 |% U8 i- }6 k
7.2.3 兴趣区 / 184( X' C7 v/ u; F/ e3 y
7.2.4 常用眼动度量指标 / 187# _+ @8 N N8 o0 O$ g% q! {
7.2.5 眼动分析技巧 / 1898 o# N# x3 u! L- [% L* x: h b+ P
7.2.6 瞳孔反应 / 190
4 m- J9 Z4 ^1 f9 N9 M/ ? R0 B7.3 情感度量 / 191
' Y* u @0 D- ^7.3.1 Affectiva 公司和Q 传感器 / 192/ w' n. T9 |" l9 Y1 ]
7.3.2 蓝色泡沫实验室和Emovision / 194# N( d; h2 I+ X) [
7.3.3 Seren 公司和Emotlv / 196" m( Q l' F: }9 ]# I
7.4 紧张和其他生理指标 / 198
* X0 a) F! M+ O7.4.1 心率变异性 / 198
9 @7 E2 q, V, e- p2 o- o/ S* u# V7.4.2 心率变异性和皮肤电研究 / 199
\8 W3 A) `8 e7.4.3 其他测量手段 / 200
$ y0 }6 t. g% a; W7. 5 总结 / 202: u3 f! t: a# T' W
第8 章 合并和比较度量 / 2047 K9 s' d# n9 g: Z
8.1 单一可用性分数 / 204
% }6 g& e! M1 ~! ]8.1.1 根据预定目标合并度量 / 2059 n' a4 D7 ~5 i' }. } I% \
8.1.2 根据百分比合并度量 / 206
/ p! \" O5 c1 U$ N8.1.3 根据z 分数合并数据 / 212
/ ?, Y8 F. Y" Z& u g# p8.1.4 使用单一可用性度量（SUM） / 214/ _$ W$ x! e) `+ l
8.2 可用性记分卡 / 216
. S9 O& N6 B, t8.3 与目标和专家绩效比较 / 220
1 S; U% \) D( F8 H0 d5 s8.3.1 与目标比较 / 220+ k' m" Z/ U+ s9 x1 X+ y9 d
8.3.2 与专家绩效比较 / 223" ]6 V0 y3 Z2 b
8.4 总结 / 224
7 f. g. e9 I- I' X" F第9 章 专题 / 226
1 Z6 h S3 o- W0 f% q; R7 C9.1 实时动态网站数据 / 2260 \7 h$ A$ [# ^2 X5 M5 r7 T E
9.1.1 基本的网站分析 / 227
3 D4 B; ~! w, j9 N" g* L9.1.2 点击率 / 230, Y1 _# D1 [3 F8 _8 G# L& C
9.1.3 弃用率 / 231, C- Y% o% X \6 I) ~9 e# I
9.1.4 A/B 研究 / 232$ @3 ?) ^) R E( p- E
9.2 卡片分类数据 / 235
6 ?- q/ _. o9 u0 d& Q9 ^9.2.1 开放式卡片分类数据的分析 / 236
7 D# f' {( y+ |7 ]6 e) U" N5 n9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析 / 242
5 b" L" c6 H5 R8 _3 W; B9.2.3 树测试 / 245
8 d% `& U% K6 N8 H; p. j0 a9.3 可及性数据 / 247
+ |7 D" \# _4 C& A6 h8 r$ q/ w8 z9.4 投资回报率数据 / 2505 d# R/ }$ x& e1 G
9.5 总结 / 255) U! E \0 { n+ u3 V
第10 章 案例研究 / 256
$ R" y7 b# ^0 V% r10.1 净推荐值与良好用户体验的价值 / 256" L/ x4 @$ _* Y* f/ B
10.1.1 方法 / 257
! z" R+ T3 c {' }10.1.2 结果 / 258
* t4 P% S5 [& E; l% ]$ T10.1.3 在界面设计中对投入进行优先级设置 / 259
; Z C- G0 ]/ C! O% j10.1.4 讨论 / 261
5 j; T: e: o' l4 k: D10.1.5 总结 / 262
9 D! J6 k d7 h! m参考文献 / 263
! ^/ t# }( r1 w. x! Y$ [作者简介 / 263
& ^; c* m4 V) A) _" ~. I10.2 度量指纹采集的反馈效果 / 264: K6 }8 q# k8 ?! ]) W O
10.2.1 方法 / 264
: X8 e/ n/ D. }! s6 y8 g- v1 M2 u7 d+ _; V9 |1 o- |9 i8 h
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2 p8 l$ n7 m" t0 v, L
; L0 O) d# T! {7 v7 n
, Z* F5 @) {$ { S1 A- \, A$ Z H. ~, m* f$ L) ], Q% ^- d) B
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发表于 2019-3-21 00:22:01
