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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）》1 m; Q3 C- o) g) V
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。5 e) }( [6 X+ W6 {; l; h
" l9 Y3 R& ]! @' W% K( [2 r作者：TULLIS 汤姆 图丽斯 Bill Albert 比尔 艾博特
y. A# h6 I& j! l3 E出版社：电子工业出版社$ t+ P: a+ d3 J% X
出版时间：2015-12-01 ' E' a$ N+ ~$ ^4 i9 R# r6 S
书籍价格：78.00元
) Y( v/ r, B: q4 [" V9 X3 J6 J3 q2 \. l$ D, `. M# E$ A! m& H( k3 D
- @) V: d) b/ P. f# V; K) E# \6 Q( g! r
. ^' K5 _# j# C( U* Ajava电子书目录：
5 ~7 Y1 H9 X* x0 v3 l5 j第1 章 引言 / 19 j. e/ s' c9 X8 f' r# c( g
1.1 什么是用户体验 / 4: q! I, J0 |4 J8 g8 M, c+ M
1.2 什么是用户体验度量 / 6
! ~, `" z5 j) e0 r1.3 用户体验度量的价值 / 8+ g2 P+ w4 @( f) T0 N
1.4 适用于每个人的度量方法 / 9( e" j @) o% U/ ]% }! [
1.5 用户体验度量的新技术 / 10
& \: f$ k3 k: P& b2 e2 j1.6 十个关于用户体验度量的常见误解 / 111 E; J" l) `* _: R7 U. X6 l
误解1 ：度量需要花太多的时间而难以收集 / 11
& M; \. R3 E- j/ \$ w8 Z误解2 ：用户体验度量要花费太多的钱 / 123 {3 t+ J5 ^6 ?3 h' N: T4 Z5 {0 H
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
! v+ @/ P H' [- L4 S2 S误解4 ：用户体验度量对我们理解原因没有帮助 / 12
. Q) @' R" u3 C# I+ E" {# c0 e误解5 ：用户体验数据的噪声太多 / 13' n5 l5 k$ w* b$ N0 b1 C9 T* w
误解6 ：你只能相信你的直觉 / 13( f) R, V& K1 I" o% J
误解7 ：度量不适用于新产品 / 130 e! H( Z7 o6 ]
误解8 ：没有度量适用于我们正在处理的问题 / 14! h3 h6 W8 C; d/ a, x
误解9 ：度量不被管理层所理解或赞赏 / 149 ^; L0 a& n/ O
误解10 ：用小样本很难收集到可靠的数据 / 14
) Y5 W$ f% l: w) R第2 章 背景知识 / 16
) f; a2 v" ^1 Z7 o# g2.1 自变量和因变量 / 16
, e+ p! a6 s+ E0 F4 ?( L2.2 数据类型 / 17
' J- x i, p: Z: d2.2.1 称名数据 / 17
1 g& ]3 S' S" q' g5 W$ S3 Y2.2.2 顺序数据 / 18
) `. J6 |8 S. ]" {2.2.3 等距数据 / 18( R" L3 ?5 K2 k0 W$ A3 A. M
2.2.4 比率数据 / 19- V' y5 F0 c$ |
2.3 描述性统计 / 20# y4 A! [1 }; R+ L, C+ p2 Y, K. E
2.3.1 集中趋势的测量 / 20
! {; L: H8 p. {' ~2.3.2 变异性的测量 / 22
4 N _. D* I, Y* E6 c* X2 ]2.3.3 置信区间 / 23
. H! }, u6 r& P0 m8 Y7 H2.3.4 通过误差线来呈现置信区间 / 254 I d! C! C/ q! j/ x/ l
2.4 比较平均数 / 27
7 P L; ?3 g: I- y/ ?+ x2.4.1 独立样本 / 27
* ]9 R! N! G5 X4 |4 u" ^/ c2 s( r2.4.2 配对样本 / 29
. [2 c* P7 {$ i8 |1 m o$ @, K0 V2.4.3 比较两个以上的样本 / 30
/ e9 L# ?$ z& @ {( [* V2.5 变量之间的关系 / 32
6 m9 b! s; w# F# g2.5.1 相关 / 32! c& w/ t' T) _
2.6 非参数检验 / 33
2 {9 ~+ o) f( v7 T% }2.6.1 卡方检验 / 33 P' ?9 u* p" D# M
2.7 用图形化的方式呈现数据 / 35- I; u; Y) l: l6 G
2.7.1 柱形图或条形图 / 36+ D, |" {5 l7 _9 P3 d- Z
2.7.2 折线图 / 385 r- q4 {6 @ G6 F- q" C
2.7.3 散点图 / 40
* b4 L1 f& S O( K2 l/ g2.7.4 饼图或圆环图 / 413 X. j T( ]" Q b* @8 N9 L
2.7.5 堆积条形图 / 43
7 Y! }& X; C" b9 f6 h# x) C) P2.8 总结 / 441 [2 G" I7 }, \& y
第3 章 规划 / 45
0 w4 C* d' f% |4 r% W% D3.1 研究目标 / 45 G! ~+ u$ u+ Q; [5 z
3.1.1 形成式可用性 / 46
1 i: _3 w6 i3 o$ h9 D# U( n3.1.2 总结式可用性 / 46- h' x B5 c) [" s: M" S' n
3.2 用户目标 / 47
$ }6 L8 E7 Q. h( A8 Y k3.2.1 绩效 / 47
- W- F1 ]/ v7 b# P0 c; a; k3.2.2 满意度 / 48
) N' r% j& y2 t5 h3.3 选择正确的度量：10种可用性研究 / 48
0 b6 t+ A" j7 U: ^3.3.1 完成一个业务 / 50! u3 ~; G/ [# Y1 [) c# {% A
3.3.2 比较产品 / 50
4 l; S8 a [4 { Z3.3.3 评估同一种产品的频繁使用 / 51
6 w/ Q! e6 k: a7 O1 r6 H3.3.4 评估导航和/ 或信息架构 / 51
# H; C/ a( z6 p6 o# q% J3.3.5 提高知晓度 / 52% w0 u% {! d, y& D3 S9 N
3.3.6 问题发现 / 53
$ Z+ w: N+ u- n$ g+ l% S" S3.3.7 使应急产品的可用性**化 / 53" U5 B, f( ?; E. L: X2 ^
3.3.8 创造整体的正向用户体验 / 54! `. _0 @, J3 _) M5 P/ r2 g
3.3.9 评估微小改动的影响 / 55' J' g. W' S) z
3.3.10 比较替代性的设计方案 / 55
x+ B* c: d. d. b. e3.4 评估方法 / 563 W# u+ V! {* C. S+ g% Y
3.4.1 传统（引导式）的可用性测试 / 56+ g7 g3 r8 U D- ^* ^
3.4.2 在线（非引导式）可用性测试 / 57
6 [. b5 w+ Y6 Y2 e3.4.3 在线调查 / 60
' N4 y! L* _( C# y" W3.5 其他研究细节 / 61/ Q1 l) g- d) I' `5 e9 x0 V
3.5.1 预算和时间表 / 61+ U* z! r4 g& x+ U2 g
3.5.2 参加者 / 62% a! l5 K7 m# E7 z4 ^
3.5.3 数据收集 / 64
5 U ^& l8 m; q5 k6 I$ R3.5.4 数据整理 / 64
+ t$ c5 ^' P$ Q& U: T$ k0 X: E, d6 H3.6 总结 / 65: T' v7 L" _; w0 s1 q
第4 章 绩效度量 / 67& {$ [! L0 R3 o. z9 z* |7 S3 c
4.1 任务成功 / 696 ]( i+ A& ]# s) V5 O, a9 E7 V
4.1.1 二分式成功 / 70* V* p5 F: a4 K' F7 t0 K( ^& e
4.1.2 成功等级 / 754 W2 r6 E+ I- J% ^: ~+ m+ t# A
4.1.3 任务成功测量中存在的问题 / 78. \, h% b: X3 f9 c2 ^- M+ k5 m
4.2 任务时间 / 79
" Z8 w3 [, Q" C# c4.2.1 测量任务时间的重要性 / 802 ^% w+ l3 G9 D" K
4.2.2 如何收集和测量任务时间 / 80
6 Z3 y7 Y, V; N) g. c! e4.2.3 分析和呈现任务时间数据 / 83
! {+ X4 `7 }& |, L: t4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题 / 87
+ h0 j, @0 `% E& |8 O( D4.3 错误 / 89 m* j9 x% N4 f4 T# ]; s# i
4.3.1 何时测量错误 / 89. A3 s ^0 v. D( K4 E/ D
4.3.2 什么构成了错误 / 90
0 m$ k& ~5 j# s% ^3 V4.3.3 收集和测量错误 / 90: ]7 O6 T, A B2 L5 E
4.3.4 分析和呈现错误 / 91
# R# Q! g; i% v& l4 \1 V) ]# f. O4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题 / 93
- O& e0 R! A/ C G, F! K4.4 效率 / 937 L/ N) O8 m [
4.4.1 收集和测量效率 / 94& J2 D9 G1 M1 K; H% h) d! e
4.4.2 分析和呈现效率数据 / 95
" S% R# b0 _, h' i9 n: _* ?1 S4.4.2 结合任务成功和任务时间的效率 / 98
8 a7 r/ u% J Q/ M# d4.5 易学性 / 100% b/ M) L5 m* Z: b: L
4.5.1 收集和测量易学性数据 / 1010 s6 n y$ x$ S
4.5.2 分析和报告易学性数据 / 1025 q5 o p$ y9 |
4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题 / 104, M% g. H2 \8 G; g+ G" P: ]
4.6 总结 / 104' n( J: ?: f+ ^! l. }2 n
第5 章 基于问题的度量 / 106) f8 n0 i5 U, O0 _+ g
5.1 什么是可用性问题 / 1077 B' Z" K$ P6 L" n0 g3 p8 h
5.1.1 真问题和假问题 / 108
, K& @! |: B7 ]) ~) b* m, {) g, E5.2 如何发现可用性问题 / 108
2 H3 b0 s" n6 w4 \1 L, N5.2.1 面对面研究 / 1105 M+ n! R2 U! Y0 k+ y
5.2.2 自动化研究 / 110
1 N3 _1 r. h$ ]5.3 严重性评估 / 110
7 m2 q& F+ ]9 B4 [5.3.1 基于用户体验的严重性评估 / 1110 g0 y7 \) X6 X& X& [
5.3.2 综合多种因素的严重性评估 / 112( W. \3 ~) V- F7 z2 Y' O, j
5.3.3 严重性等级评估系统的应用 / 113
0 }8 E' J' [) K6 O8 I& ?0 k: T5.3.4 严重性等级评估系统的忠告 / 114
( A( E2 m6 b; A9 d5.4 分析和报告“可用性问题相关的度量” / 115
& x6 |& B! c7 E( k' }5.4.1 独特问题的频次 / 1157 N7 C) i8 w4 L% A
5.4.2 每个参加者遇到的问题数量 / 117+ J0 ?' J0 z; c' ?
5.4.3 参加者人次 / 118* A% r* p' f3 \$ o
5.4.4 问题归类 / 119
6 D$ K1 T6 p" `& Q5.4.5 按任务区分问题 / 119
4 |8 Q5 G: ?( m8 G5.5 可用性问题发现中的一致性 / 120
1 M6 H+ v8 k9 G m! q5.6 可用性问题发现中的偏差 / 123. {1 }& S* h& c" B& Y- P# e
5.7 参与者数量 / 125
+ _ U" T s& U5 d+ P# N% a ^5.7.1 五个参与者足够 / 125* R$ Z! N1 _( h* {$ c) D& w
5.7.2 五个参与者不够 / 127; d. B, D$ c. m& h$ [2 o
5.7.3 我们的建议 / 129
# K8 F: P. \) Y9 K) h* Q5.8 总结 / 1297 X1 V3 ~/ _: ~, V
第6 章 自我报告度量 / 131( `6 v2 x; c* p3 i* W& S, o
6.1 自我报告数据的重要性 / 132, N8 J5 A1 z8 r' Y7 i
6.2 评分量表 / 1329 `* y& o& b n; d6 c) K5 `
6.2.1 Likert 量表 / 133, F9 t. A# y2 c# B6 r7 ]' A7 A
6.2.2 语义差异量表 / 134 l. Y/ U; {5 d( P0 j: z( ~6 j
6.2.3 什么时候收集自我报告数据 / 134
# ?& x4 g& S. {1 ^5 N* J" P, x5 C) l6.2.4 如何收集自我报告数据 / 135
/ P# {! [# k" P) E5 ]3 W3 B6 G" N6.2.5 自我报告数据收集中的偏差 / 135
' S2 x+ u7 \. N# ~$ O6.2.6 评分量表的一般指导原则 / 136
! ?1 i- z" t! h/ x6 ^6.2.7 分析评分量表数据 / 137 D' X0 B0 t$ q) m
6.3 任务后评分 / 1413 R$ a0 l/ h& p! Y0 D# c
6.3.1 易用性 / 141- t; p# d7 [& q
6.3.2 情景后问卷（ASQ） / 141
7 R+ E' d+ M: J/ N! v5 Q3 B; H6.3.3 期望测量 / 142
1 h' Y1 x% f4 K2 ]6.3.4 任务后自我报告度量的比较 / 143" M7 D( h( v' W! Y) D
6.4 测试后评分 / 147
h: f: q( t; b) H4 S6 Z6.4.1 合并单个任务的评分 / 147( P0 x' R: O+ N7 O% _
6.4.2 系统可用性量表 / 1481 L$ Z5 S. O3 i- a2 v; r: n
6.4.3 计算机系统可用性问卷 / 150
- ~8 ]; c0 t1 ?: W4 z6.4.4 用户界面满意度问卷 / 152" r ^" `6 }: W2 a
6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷 / 153
) t R& N$ w5 S- r- H9 I6.4.6 产品反应卡 / 155
& z! m, T) }% e0 a1 ~1 v6.4.7 测试后自我报告度量的比较 / 156
2 V( Y1 V1 _5 _6.4.8 净推荐值 / 1583 t$ _4 c' V% P# |
6.5 用SUS比较设计 / 159
- j K9 i) v% ~6.6 在线服务 / 160
- Q. t; P4 K. I" P; f1 k6.6.1 网站分析和测量问卷 / 1601 n& }5 u* P4 O; [% I: V# ~2 h
6.6.2 美国客户满意度指数 / 1626 l& R% T4 O. v; q5 K( p/ ` ?$ K
6.6.3 OpinionLab / 165- ^6 P% c7 Y$ B) N; T! a
6.6.4 在线网站调查的问题 / 167) y+ c: k. ^; Z6 A0 Q2 ~; `
6.7 其他类型的自我报告度量 / 167/ L& x! ^7 i* u0 S' T" |6 D
6.7.1 评估特定的属性 / 167
+ l, s; f: N2 }6.7.2 具体元素的评估 / 1700 P, r+ p5 X; P/ j: D; n8 M$ O
6.7.3 开放式问题 / 172
: s0 @" [+ _# T" I1 F7 G4 r6.7.4 知晓度和理解 / 173; n8 q+ }/ i1 `9 D/ A
6.7.5 知晓度和有用性差距 / 174
! c1 s1 Z7 i& b6 M$ q. ]6.8 总结 / 175
. Z. j9 K+ w) h+ l* S, Q第7 章 行为和生理度量 / 177& D+ e* y7 ~ h/ C
7.1 自发言语表情的观察与编码 / 177
; S V* W: e. Y8 s( ?* G7.2 眼动追踪 / 179
& f7 U# E' O) W7.2.1 如何进行眼动追踪 / 179
% Y$ j0 B" Y! I4 z. q- \7.2.2 眼动数据的可视化 / 181
4 c& I8 i0 d* o7.2.3 兴趣区 / 184
: I9 k: M. @9 k$ W/ Q7.2.4 常用眼动度量指标 / 187. H3 R. t+ v& q) q# a; M9 Q
7.2.5 眼动分析技巧 / 189: E5 K+ P0 R5 T
7.2.6 瞳孔反应 / 1903 X+ g5 i% x! H8 N# Z
7.3 情感度量 / 191
$ s' y& W& T6 o9 J4 C D7.3.1 Affectiva 公司和Q 传感器 / 192/ r9 M" ?8 g) Z3 k7 p
7.3.2 蓝色泡沫实验室和Emovision / 1948 |5 V- h, C' b/ I
7.3.3 Seren 公司和Emotlv / 196# d4 {6 e; [( N
7.4 紧张和其他生理指标 / 198
2 ` |9 X. S; f9 f [7.4.1 心率变异性 / 198
; o- f( H6 H6 R) c$ E2 `3 S& N7.4.2 心率变异性和皮肤电研究 / 199
$ j$ F2 D9 K* G! y+ s7.4.3 其他测量手段 / 200
, K! v3 U# I% \/ T7. 5 总结 / 202. o$ M: h6 t: Z' o9 Y
第8 章 合并和比较度量 / 2047 S' Z' ]) M& x1 s# {$ e
8.1 单一可用性分数 / 204
* l2 J8 ~( c! c& b8.1.1 根据预定目标合并度量 / 205
* f0 l& W. C' @' {2 G8 f8 h8.1.2 根据百分比合并度量 / 206
% `+ K: a1 U+ }: |8.1.3 根据z 分数合并数据 / 212. g' S- m* q! w H6 X
8.1.4 使用单一可用性度量（SUM） / 214% h& T1 v8 x( b/ `! e
8.2 可用性记分卡 / 2165 e) [; ]! H' Q5 A) j3 s
8.3 与目标和专家绩效比较 / 220
* A& E% J+ \7 _9 @1 X8.3.1 与目标比较 / 220
) t) A2 M% _6 g8.3.2 与专家绩效比较 / 223( O' r! `- R# O* L% X% H0 O6 b
8.4 总结 / 224
2 O6 T& m- u! `第9 章 专题 / 226. @9 F _! E/ I2 X
9.1 实时动态网站数据 / 226- K% g8 h/ y% @( F& b2 F+ ]0 s
9.1.1 基本的网站分析 / 227
& K9 {" k& I# B. Y" x9.1.2 点击率 / 230
# X, B2 Q/ r6 j' r9.1.3 弃用率 / 231 E7 D- g4 r# d- y' [$ S8 _" f9 [
9.1.4 A/B 研究 / 232
' d4 X; y j% [1 A9.2 卡片分类数据 / 235
- N& h; X( s! q. h1 Y s: p% J9.2.1 开放式卡片分类数据的分析 / 236
9 V9 i8 a; {0 m0 s& E4 }5 _9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析 / 2422 \( p% v. q; }( t5 O* R
9.2.3 树测试 / 245: D- q8 `$ L3 k+ Y4 C
9.3 可及性数据 / 247# G2 {9 m& [+ P7 W% _" B
9.4 投资回报率数据 / 250$ y4 ]1 q$ w% U+ t" W3 t
9.5 总结 / 255$ S' z1 K* E% e( [) O& i3 i2 Y' A
第10 章 案例研究 / 256
3 ]5 G3 O/ @- o4 y3 i9 \2 V; F( `10.1 净推荐值与良好用户体验的价值 / 256
! \) f! b1 j6 Z( Y4 W$ f. m4 ~10.1.1 方法 / 257
* s ^6 {! J# z1 [" _10.1.2 结果 / 258
( _. E3 y' M0 X `- V8 Q, n10.1.3 在界面设计中对投入进行优先级设置 / 259 q, {* f% x0 S+ o9 \* ?* E& @
10.1.4 讨论 / 261
- K# L, c+ V; l10.1.5 总结 / 262
$ T$ W) I" t* g, L" ?" \参考文献 / 263. a- K, m/ q$ C! y! S% \- f
作者简介 / 263
3 C3 s: J& J. A# r* l D10.2 度量指纹采集的反馈效果 / 264
, s9 P3 R9 i L! N10.2.1 方法 / 264
- V7 x, ~# U0 E
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3 p8 P( ]8 V; ^6 W- {. w! i# C5 O3 B7 {' [: g6 \
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发表于 2019-3-21 00:22:01
