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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）》. J0 Q& n8 F: a) t
java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。' g( G# }. g) O3 t* n
9 _. E4 \, `8 m9 w1 S% Q8 ~+ \
作者：TULLIS 汤姆 图丽斯 Bill Albert 比尔 艾博特
8 y1 e. W# Z1 h2 N$ i! {0 E出版社：电子工业出版社0 h5 U3 D! u+ Q6 |3 }
出版时间：2015-12-01
2 u# D( L7 p4 A3 k s. v* y书籍价格：78.00元/ B* q0 u& K# E; c) h! |
" W4 q: r, f6 M" R9 ]8 |- p
1 Q$ P5 g# u! F# I% D( \# S0 l* ]: D( X$ ^, m8 y/ s2 y
- Q- r; A( F- |4 u
java电子书目录：1 G6 D* R) R% N
第1 章 引言 / 1
" N. Y7 ^( K6 S) d, Z2 m. g( n1.1 什么是用户体验 / 42 e/ g* G/ s( g, m: r7 p( k$ h
1.2 什么是用户体验度量 / 6
0 I4 C. f; a( @% V q$ a2 ^" Q% a5 K1.3 用户体验度量的价值 / 8
4 B5 X( d+ Y6 @3 t: E1.4 适用于每个人的度量方法 / 9
! ]+ T" J% L, O+ e6 i7 m! i1.5 用户体验度量的新技术 / 10" r7 i- X, P8 i
1.6 十个关于用户体验度量的常见误解 / 114 g# B1 H1 h, Y% f# H
误解1 ：度量需要花太多的时间而难以收集 / 11
# W: X. y y. @5 H% W$ X误解2 ：用户体验度量要花费太多的钱 / 12& x- H+ s" V& }
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
|) U" ~6 c' A8 C1 [3 M误解4 ：用户体验度量对我们理解原因没有帮助 / 12, v9 a# _. A: M
误解5 ：用户体验数据的噪声太多 / 137 M+ d H1 ~, ]( s o$ S
误解6 ：你只能相信你的直觉 / 136 B8 O* G/ l- v# C
误解7 ：度量不适用于新产品 / 13
) E7 B! X1 [! D* n9 b- m2 ]% ]误解8 ：没有度量适用于我们正在处理的问题 / 14
d) j2 j) A; M! r误解9 ：度量不被管理层所理解或赞赏 / 140 ~. W& u/ h5 t* z& y
误解10 ：用小样本很难收集到可靠的数据 / 14. R" h! e- L' D, C4 {7 y: E+ h
第2 章 背景知识 / 16
. }) X% s' w+ M( R2.1 自变量和因变量 / 16
5 R* t, C, R2 c, d6 A- X. G7 l) l" w+ G/ U2.2 数据类型 / 172 L1 S, j. G7 l; c' r! ~
2.2.1 称名数据 / 17
! P1 V/ l3 |9 T' y4 W* V2 z2.2.2 顺序数据 / 183 B: j+ ]' a0 R
2.2.3 等距数据 / 188 \, f* Y; }1 C6 }4 e& f
2.2.4 比率数据 / 19
9 s: u2 _1 |0 d( B6 n2.3 描述性统计 / 20, @8 l% [( w6 X n @0 X/ R
2.3.1 集中趋势的测量 / 20
9 o: o4 E5 B2 t2.3.2 变异性的测量 / 22, u( V! t3 ]2 N+ P: w2 O7 N
2.3.3 置信区间 / 23
: ]' H: X" ^" v- o0 b( {2.3.4 通过误差线来呈现置信区间 / 253 u" E9 `7 d% x4 X" e
2.4 比较平均数 / 27
I: y T/ ]( g- u2.4.1 独立样本 / 279 V: N, }& S5 F
2.4.2 配对样本 / 29$ r6 N) v7 p f% |& h
2.4.3 比较两个以上的样本 / 30
' K2 t" V! r( J; K. K5 y9 V5 D. r+ P2.5 变量之间的关系 / 32$ D1 u+ r- n3 m9 d* q; i
2.5.1 相关 / 329 d# E0 d% }' i/ u/ ?
2.6 非参数检验 / 33# B& Z. j% m2 t/ t7 n
2.6.1 卡方检验 / 33
/ u, `) e, `: O3 i2.7 用图形化的方式呈现数据 / 35
2 j% l4 B M* s: ^: Q7 E+ R2 r2.7.1 柱形图或条形图 / 363 h! q) B- A* D' ~+ Z' C/ Z
2.7.2 折线图 / 380 L* e7 a; W: K3 D
2.7.3 散点图 / 403 @9 Z( k5 R* j* [% n
2.7.4 饼图或圆环图 / 41& B4 ?) {5 u# R$ V4 Y/ V- [
2.7.5 堆积条形图 / 43
3 }% E* F' D6 V% ~$ h. ]2.8 总结 / 44$ m) Z. c$ Q* I3 \
第3 章 规划 / 455 W$ P0 F& Q' {2 B8 d! U% h
3.1 研究目标 / 45
4 I9 \$ |, v+ T. h5 i' `, H- v3.1.1 形成式可用性 / 46
7 Q+ g& J. {: Z K, e3.1.2 总结式可用性 / 46
: @ D$ ~9 F; e* N" ^' }: E( B3 O! ?$ c3.2 用户目标 / 47
* D8 `0 k4 }: M B) N) L. I; i) G3.2.1 绩效 / 47& P7 |- `9 \1 t5 _' m' U4 ]
3.2.2 满意度 / 48
# M1 r% F8 D& `7 p) ^: Z3.3 选择正确的度量：10种可用性研究 / 48& h4 K: T6 H, C( M* m' Z7 H; l
3.3.1 完成一个业务 / 50
, j5 C" S8 j$ r, l3.3.2 比较产品 / 50' ~+ m9 ?6 u5 ?5 J, W2 R9 k! E
3.3.3 评估同一种产品的频繁使用 / 512 ~+ _' H& W" O: A4 @) T4 c
3.3.4 评估导航和/ 或信息架构 / 51
! K( ~! p6 K' U, l) _% i6 }' p3.3.5 提高知晓度 / 523 D5 z: z: z1 x7 V
3.3.6 问题发现 / 535 E) H) _/ w' v% _
3.3.7 使应急产品的可用性**化 / 53
! ?+ d6 n% C( Y' r3.3.8 创造整体的正向用户体验 / 540 Q, E0 m U5 F9 Y: `* I: N1 M
3.3.9 评估微小改动的影响 / 55( w* C* m+ I9 a3 C7 d
3.3.10 比较替代性的设计方案 / 55
3 {6 S* p' _0 i4 V5 H2 L7 C# G. w3.4 评估方法 / 569 L5 S d) Y% |( Q
3.4.1 传统（引导式）的可用性测试 / 56, I. l3 K! x' n3 t, a
3.4.2 在线（非引导式）可用性测试 / 57
7 A1 |# r* d6 G3.4.3 在线调查 / 601 k `1 M. @7 R9 ^7 K2 x+ B: O
3.5 其他研究细节 / 61
) D7 @# p+ ?% o% D( P p3.5.1 预算和时间表 / 61$ g. M. k# K* I- p6 _+ K) ]
3.5.2 参加者 / 620 q8 M! K0 g& Z( r
3.5.3 数据收集 / 64
6 E2 ^ s& E! P6 d+ n3.5.4 数据整理 / 64
3 t- i; p$ V+ J, j) t8 o3.6 总结 / 652 [: T$ Y# F& N8 D/ D$ q
第4 章 绩效度量 / 67& f7 {+ g: ?' C' K7 p. L
4.1 任务成功 / 693 K7 \9 Y# k5 z
4.1.1 二分式成功 / 70
, c0 f# ]" t& n+ D9 `4.1.2 成功等级 / 75
/ I6 ^6 K3 |0 E2 w8 I: O2 i$ L4.1.3 任务成功测量中存在的问题 / 788 }+ {6 f, `# [( R! i8 J* ]
4.2 任务时间 / 79
" r# T4 {1 p1 s0 D0 Y$ Z0 d: t4.2.1 测量任务时间的重要性 / 80
4 r( U% O9 {1 S4.2.2 如何收集和测量任务时间 / 80
( G* r2 Y4 O7 a s1 X" t4.2.3 分析和呈现任务时间数据 / 834 X7 G0 y3 K3 ]8 t0 k5 r* w, X
4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题 / 87
7 M0 W5 t4 `* B# h' N4.3 错误 / 89- L+ m! c+ \7 u
4.3.1 何时测量错误 / 89
! `% E7 F2 |3 N. ?1 t8 ]1 d3 P4.3.2 什么构成了错误 / 90' e4 k, Z8 q; U1 v# S, K
4.3.3 收集和测量错误 / 90# ]/ f) T! {! d! N1 O0 v4 b# J$ J+ Y
4.3.4 分析和呈现错误 / 91
( M I3 Q: o( E$ i4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题 / 93
& k9 O/ B9 `( O$ y8 l5 n8 X8 }4.4 效率 / 93! z7 z$ ]( N a$ m2 y; l
4.4.1 收集和测量效率 / 94$ a' F ]/ {, B, J1 v& c6 I
4.4.2 分析和呈现效率数据 / 95) w4 y- ]4 [* J6 P+ Q. j
4.4.2 结合任务成功和任务时间的效率 / 98# B" H+ W& o0 y5 Z8 F. w7 ]; Y
4.5 易学性 / 100
8 C( p" U9 O( \' }4.5.1 收集和测量易学性数据 / 1017 P- e6 S# t5 z
4.5.2 分析和报告易学性数据 / 102* H- a% A% c$ E2 A7 K2 v
4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题 / 104. A1 d, C- @- F& o# u- g3 E
4.6 总结 / 104
; q- ?" R- [" h3 G) L. b第5 章 基于问题的度量 / 106
: o* F8 u: s7 c2 D5.1 什么是可用性问题 / 107
: t3 {! O, V8 D( q5.1.1 真问题和假问题 / 108
+ u) \7 w! z; i6 S+ d/ A5.2 如何发现可用性问题 / 108; Y" ]! ~9 z% \" m' k0 T
5.2.1 面对面研究 / 110
" M7 b# O/ Z6 I$ S$ A5.2.2 自动化研究 / 110
' I# Q Z$ O$ { K1 w0 Z6 ~5.3 严重性评估 / 110
' H+ F) ]* C2 \5 p# a5.3.1 基于用户体验的严重性评估 / 111
2 }& J7 j. I* s& k0 |5.3.2 综合多种因素的严重性评估 / 1129 H9 I+ ?) A& L, v& f
5.3.3 严重性等级评估系统的应用 / 113' E. d; u* g1 N: c/ ^
5.3.4 严重性等级评估系统的忠告 / 114% M" d3 g0 L9 @3 d- Z
5.4 分析和报告“可用性问题相关的度量” / 115
/ Z" d2 v" d* m9 o2 J! M5.4.1 独特问题的频次 / 1159 I Y4 z( @: P6 X$ @# V* @
5.4.2 每个参加者遇到的问题数量 / 117
- H) H& e" S; B: @- Z0 s5.4.3 参加者人次 / 118
' N4 @1 Y5 g9 C4 g; B5 I5.4.4 问题归类 / 119
. D8 @ U2 {; S u. x" ?5 C( H0 ]) E9 H5.4.5 按任务区分问题 / 119: U" H% i7 N) q u/ e+ ?: e# r9 t
5.5 可用性问题发现中的一致性 / 1201 ^8 K! _, n2 V$ F
5.6 可用性问题发现中的偏差 / 123
* A, a3 Z+ o( @% ?, F/ w. d" J5.7 参与者数量 / 1259 |0 s6 G. }; Q) h5 g+ k# G: w
5.7.1 五个参与者足够 / 125
- J! y$ H0 T- _' j: j: H4 O5.7.2 五个参与者不够 / 127' ?! I! t) A p4 G0 a, U& l- X
5.7.3 我们的建议 / 129% }4 y" a: W) E9 e4 q
5.8 总结 / 1294 i! c" |1 E+ h2 v: A( Q9 j2 v+ U
第6 章 自我报告度量 / 131
& e# O" J0 b% p! M" i6.1 自我报告数据的重要性 / 132! e* T1 Z0 e# v- q8 i- a
6.2 评分量表 / 132
2 M. k1 d% r- l6.2.1 Likert 量表 / 133
2 e1 s" L2 S& Q) j9 L- E# S6.2.2 语义差异量表 / 134
& M+ N6 v1 ]% M7 b6 H4 |8 g6.2.3 什么时候收集自我报告数据 / 134
) `6 l" l( T) x6.2.4 如何收集自我报告数据 / 135
) H5 F% e4 i1 A7 y0 T" ^, ^. N; q6.2.5 自我报告数据收集中的偏差 / 135
* M, A1 b1 ^: y$ p6.2.6 评分量表的一般指导原则 / 136
, p( B7 U2 L' Y8 H% M' v5 G! O! T6.2.7 分析评分量表数据 / 137: n p4 `; l8 @/ O" Q- Q- ^
6.3 任务后评分 / 141
2 N. o" k/ [; K( t8 K# `9 D+ ^6.3.1 易用性 / 1411 ?* ^/ e8 H8 G3 [1 Y: g! f
6.3.2 情景后问卷（ASQ） / 141 a1 K* M' V! K8 I( b: O6 F
6.3.3 期望测量 / 1420 w; f2 K9 C! z# D! G" l \
6.3.4 任务后自我报告度量的比较 / 143
" C2 w! Y3 Z; N& j6.4 测试后评分 / 147/ ^* d' x. K" d( V q
6.4.1 合并单个任务的评分 / 147. b% F+ B- D. {3 `$ o
6.4.2 系统可用性量表 / 148
, p: q7 o# c- c. g: ~) d6.4.3 计算机系统可用性问卷 / 150: u1 U$ s/ p$ J+ D) j w
6.4.4 用户界面满意度问卷 / 152& M% \- ]! l0 ]5 M
6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷 / 153
1 N, B( V( W- W( B" I+ L6.4.6 产品反应卡 / 155 y2 P- `0 _+ d& r0 j8 ?( Y% d' F
6.4.7 测试后自我报告度量的比较 / 156
$ ~1 [9 c& t8 @* R: a: {$ [6.4.8 净推荐值 / 158, J, o" h2 N0 _! _8 h$ ~5 h0 t
6.5 用SUS比较设计 / 1590 R! ^8 o2 | r1 q0 W
6.6 在线服务 / 1607 G" ~% H/ }- Z0 M- @% U, m
6.6.1 网站分析和测量问卷 / 160
, j* L; }- \$ f" E) C6.6.2 美国客户满意度指数 / 162; `! \3 F! y' g4 j! X+ v: Q# ~# l* @
6.6.3 OpinionLab / 165: H5 H' X# b0 ?. X' @0 _ q
6.6.4 在线网站调查的问题 / 167
# A2 V- z9 _8 i8 ^$ e- K' n$ C5 {9 y6.7 其他类型的自我报告度量 / 167
0 I' H2 W+ u; M# _- y6.7.1 评估特定的属性 / 167( j7 S9 e) b5 M. k
6.7.2 具体元素的评估 / 170
8 L$ V3 q5 B4 Y( m6.7.3 开放式问题 / 172
& ~/ B; r+ W( I6.7.4 知晓度和理解 / 173 w6 c0 u3 g- ?+ g* Z2 u# E/ J
6.7.5 知晓度和有用性差距 / 1747 Y$ D# x0 k( o5 |0 l! z0 K* x
6.8 总结 / 1757 x2 l6 _1 P% ?' B- X* T2 z% n
第7 章 行为和生理度量 / 177' W; v; O3 h. e# z
7.1 自发言语表情的观察与编码 / 177! z9 Y) a L+ r' ]$ ^$ f/ D
7.2 眼动追踪 / 179: V) X I- Q$ n* W1 Y% G( Q
7.2.1 如何进行眼动追踪 / 179
# d( {) R5 b' T' `* @! O7.2.2 眼动数据的可视化 / 1811 c9 b' {$ w0 K9 B0 N
7.2.3 兴趣区 / 184
9 O Y! z! f& m- E! ]$ u7.2.4 常用眼动度量指标 / 187
" @4 B6 b* K6 L1 I% n: X7.2.5 眼动分析技巧 / 189- i/ _6 {( ]2 P, H" ~) o P" T
7.2.6 瞳孔反应 / 190
6 _5 j; r) u. {7.3 情感度量 / 191( O2 z' |! u4 c# A1 Y
7.3.1 Affectiva 公司和Q 传感器 / 192
" \' M0 y% I$ n7.3.2 蓝色泡沫实验室和Emovision / 194$ V$ k2 E7 g% l% _& x
7.3.3 Seren 公司和Emotlv / 196) _& t3 F4 z# A4 P [. ^7 |$ ]5 u) ~
7.4 紧张和其他生理指标 / 198. z3 E+ M* o7 a: s
7.4.1 心率变异性 / 198/ r. Y& j% x8 N
7.4.2 心率变异性和皮肤电研究 / 199+ j. M6 Y p; N" D2 |+ U; U
7.4.3 其他测量手段 / 200$ U! H U' H' T4 r/ u3 L- t4 W
7. 5 总结 / 202. h0 N2 ?# d+ I4 L7 [4 R
第8 章 合并和比较度量 / 2047 }, `- {0 Q+ g7 h8 ~% s7 }+ ^4 ^4 Z
8.1 单一可用性分数 / 204
( J5 W$ ?8 y5 R* @) K+ v8.1.1 根据预定目标合并度量 / 205
) |2 T5 |& j0 J( U( f9 ~3 z; Y8.1.2 根据百分比合并度量 / 206
8 p& X, i1 o6 ], ? V8.1.3 根据z 分数合并数据 / 212
/ o; W( D$ ?) Z9 M7 b% B8.1.4 使用单一可用性度量（SUM） / 214
1 m P1 ?( r- Y5 ]8.2 可用性记分卡 / 216- V* u$ a, E* B7 K) G
8.3 与目标和专家绩效比较 / 220" D0 B, B0 ?4 t; ~" a
8.3.1 与目标比较 / 220/ }( n' U4 f9 {, D" X' I* g4 q
8.3.2 与专家绩效比较 / 223- ^% Z8 W. P ]2 M9 _
8.4 总结 / 224
3 y( p; D+ l. K9 @第9 章 专题 / 2261 N8 {5 ]0 p3 ?5 P
9.1 实时动态网站数据 / 2260 c4 Q0 l# O/ I( c* k
9.1.1 基本的网站分析 / 2278 Y) Q6 N4 R& O) d- W% Q2 ?
9.1.2 点击率 / 230
. C$ P0 X2 m' O1 C9.1.3 弃用率 / 231. z' ?* V$ @1 M
9.1.4 A/B 研究 / 232
$ |$ Y% p) D/ q1 v9.2 卡片分类数据 / 235
" M) j. W( R, n5 q: c4 p: R3 Y9.2.1 开放式卡片分类数据的分析 / 236
+ ^ v+ }: R( V4 O7 J9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析 / 242
5 w. Q- X% @; h R9.2.3 树测试 / 245
7 _& X: Z# U8 q6 Y" K1 G9.3 可及性数据 / 247
" r8 `+ ?' t& F1 i; @; u" o ?! w9 i9.4 投资回报率数据 / 250 t( t# D$ r1 E5 } f7 p
9.5 总结 / 255+ C3 F, E% z' W
第10 章 案例研究 / 256! w! k- e2 Z$ @- p
10.1 净推荐值与良好用户体验的价值 / 2561 }$ J/ W P/ B5 q# [. u# a) v2 Y
10.1.1 方法 / 257: S: J g6 [, `, o$ Z
10.1.2 结果 / 258
+ o3 j0 v# o2 V5 x10.1.3 在界面设计中对投入进行优先级设置 / 259
+ S# b, q) p7 {* n10.1.4 讨论 / 261/ B) B$ \& w0 d$ b9 ~, b# Q4 A# q
10.1.5 总结 / 2629 e+ W" r6 k- h( Q
参考文献 / 263
: u* y8 t; H! f8 J( C+ b! |$ x j作者简介 / 263* l, {$ a& `( \ R4 U
10.2 度量指纹采集的反馈效果 / 264
+ M) j; v2 n& h r) o, x+ c& x10.2.1 方法 / 264
+ a% k+ m% r* J7 O; E/ D' m Q; u2 n! B/ Z' g2 U/ z
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发表于 2019-3-21 00:22:01
