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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）》 w* r! q, d! u0 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。$ C3 Q9 P$ y2 J" W3 x8 r7 W' l5 B
$ X* z2 h" x8 {7 f2 m5 ]* U. `/ y8 x
作者：TULLIS 汤姆 图丽斯 Bill Albert 比尔 艾博特1 H8 ?# {: `; k. B1 a& B
出版社：电子工业出版社9 o: T' R6 {! \4 S
出版时间：2015-12-01
: I3 y& O: l9 I+ v4 H: @书籍价格：78.00元
% n" m' F9 d) L/ X" k" J) k# B1 s& b( z% \- a" |
2 l9 n! }. t3 j G3 V) c& m( _3 u* E1 M$ U
+ K0 G- U$ j# w: njava电子书目录：% Y, i5 R6 x7 e
第1 章 引言 / 1
1 r# H. `5 P7 b, k* \# m( K+ R# }; u1.1 什么是用户体验 / 4
1 G, ]1 h( C. M$ w' c1.2 什么是用户体验度量 / 6: H% r3 y( q: ^$ b0 F5 E- _
1.3 用户体验度量的价值 / 85 y6 U4 ?" V2 A) v, J* b) K
1.4 适用于每个人的度量方法 / 9
. P( S+ m2 o- O b' l4 R7 ~' f1.5 用户体验度量的新技术 / 10; V4 I5 k' p/ R) {$ c* ^
1.6 十个关于用户体验度量的常见误解 / 11
s0 @9 F9 Y8 P4 @& Q& c0 d误解1 ：度量需要花太多的时间而难以收集 / 116 _, {! |" ?+ N3 j/ E) ] c
误解2 ：用户体验度量要花费太多的钱 / 12
" g& s8 C/ m# Y# ~& }7 ~; k+ i: _/ x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 Y) M( O- y- R, A
误解4 ：用户体验度量对我们理解原因没有帮助 / 12
& o6 y3 I# e" X0 S) C! c6 p8 B8 X误解5 ：用户体验数据的噪声太多 / 13' |6 ?4 l/ ]/ G
误解6 ：你只能相信你的直觉 / 13% @ Q0 p O+ i& Q: n
误解7 ：度量不适用于新产品 / 13, |7 }) r# I4 H$ n, V: }( j2 b x; B
误解8 ：没有度量适用于我们正在处理的问题 / 140 e$ y5 U4 o7 V2 f) v# H5 z7 l
误解9 ：度量不被管理层所理解或赞赏 / 144 r1 y$ G* H( O5 G+ i! s2 q$ T
误解10 ：用小样本很难收集到可靠的数据 / 14 k' |, ~% D8 z+ L# z3 }
第2 章 背景知识 / 16& f( g: k- s* ^
2.1 自变量和因变量 / 16
# ^& y( Y; Q# r6 ]2.2 数据类型 / 17
: p9 T% w/ f% J: x2.2.1 称名数据 / 17
0 {" g) Z/ B/ s3 K; Q. T6 \ W2.2.2 顺序数据 / 18: b+ K" |" X0 t' a$ \0 t
2.2.3 等距数据 / 18' p: w* [/ R) I4 G% ]; n" N
2.2.4 比率数据 / 19
9 Y& p! g8 @7 U2 ]0 }2 r2.3 描述性统计 / 20
6 @* G) {7 d1 _3 S& l, ~( e2.3.1 集中趋势的测量 / 20' k+ x! O7 p2 Z# s! }$ Q& z- }- @4 {- B
2.3.2 变异性的测量 / 227 f7 _* k! v6 O! \0 ?3 E# ~- h. k
2.3.3 置信区间 / 234 a. E2 I; e1 t
2.3.4 通过误差线来呈现置信区间 / 25
4 O$ @& r: P [! W A$ p" V+ L* H, s: C2.4 比较平均数 / 27
' e# {1 {8 r4 U2.4.1 独立样本 / 27
6 L# z2 ^& P. M( b% H7 Z( Q2.4.2 配对样本 / 293 F B% y/ Y' m7 s
2.4.3 比较两个以上的样本 / 304 B. ^( Y# W' J; _7 q0 k% _& v
2.5 变量之间的关系 / 325 C: w7 a0 `; j. ?" P' T# p
2.5.1 相关 / 321 a& N, [' x, Q3 B* f, _! n/ {+ J
2.6 非参数检验 / 33
6 q# J, ~# d& O+ |' Z0 j2.6.1 卡方检验 / 33
4 Y1 B8 z7 P. {* K/ c! S9 N2.7 用图形化的方式呈现数据 / 35
$ j; ^' G1 `) {9 z Q2.7.1 柱形图或条形图 / 36" Q1 h f- L) W+ d
2.7.2 折线图 / 38 R* b. j+ i5 E
2.7.3 散点图 / 40
& y9 |. h" F O* L8 _2.7.4 饼图或圆环图 / 41- ?- ^1 v5 \9 y8 W+ }
2.7.5 堆积条形图 / 43& g, l. K+ W; Y9 M
2.8 总结 / 44% |* @. e: d! P2 J; ~- V
第3 章 规划 / 458 x3 N& F3 c+ l/ ~3 r3 \
3.1 研究目标 / 45+ c- D2 U' s( B* v0 D
3.1.1 形成式可用性 / 46
7 }* V Z: B) O) Y0 q$ ~3.1.2 总结式可用性 / 46
1 U5 r% a/ P3 f3 Y" s3.2 用户目标 / 47' ]/ a) F4 t- q$ {7 q8 f% H6 u
3.2.1 绩效 / 47
8 p& C* Z7 Q% c8 N) B3.2.2 满意度 / 48
/ v0 d3 Z7 e$ Z1 I" ]3.3 选择正确的度量：10种可用性研究 / 48- y! Q; h* l+ U% _3 t& c6 o# v
3.3.1 完成一个业务 / 50
% g) Z0 N" C+ h9 E3.3.2 比较产品 / 50) p. X; Y1 F$ G
3.3.3 评估同一种产品的频繁使用 / 51
; f7 }, S0 E: S4 Q3.3.4 评估导航和/ 或信息架构 / 51, Y0 R6 z4 Q% _. h* R
3.3.5 提高知晓度 / 52
& |# G' N7 @. w' P# Q. F8 I3.3.6 问题发现 / 53
4 h+ _- H' @; x, |0 D4 a% o3.3.7 使应急产品的可用性**化 / 535 \* K# V, K& G% {5 x8 D7 ?1 U( G! P
3.3.8 创造整体的正向用户体验 / 54) w& ^+ `( P6 M6 K) e! F
3.3.9 评估微小改动的影响 / 55
" `( ~! c$ m5 e$ D3.3.10 比较替代性的设计方案 / 55+ O# V7 W2 R9 y
3.4 评估方法 / 56
7 x. P! U! V R! P' S' p+ j3.4.1 传统（引导式）的可用性测试 / 56; ^- {$ Y1 ~# P# k( U
3.4.2 在线（非引导式）可用性测试 / 57, C T$ W) } T/ L, `
3.4.3 在线调查 / 60
- N6 ^. |" m: [3.5 其他研究细节 / 612 w% }! ?( S- U! f+ }
3.5.1 预算和时间表 / 613 H: K" \; {+ ]( y- S, u+ H
3.5.2 参加者 / 62' |3 w7 Y$ A' t9 J' f. }7 {, W( j
3.5.3 数据收集 / 64# p6 _& L/ K# u8 i# @
3.5.4 数据整理 / 64
4 v8 X C+ s2 g) T3.6 总结 / 65 g" \7 d, l8 O' q6 ]1 b+ S1 `- ?7 r
第4 章 绩效度量 / 67
; I* D* m$ K7 c- T8 Z4.1 任务成功 / 693 ]/ I$ b, L& ^+ m$ Z$ h( \3 y9 g6 _
4.1.1 二分式成功 / 70; H# ~1 k: F* N
4.1.2 成功等级 / 754 y- W. t; @/ Z, S- Q. c$ C4 M" |
4.1.3 任务成功测量中存在的问题 / 78
! W9 l. h" U; {7 ?% M# l4.2 任务时间 / 79
/ [! h/ V& }" K; W# v, z1 x4.2.1 测量任务时间的重要性 / 80$ }/ M- D0 L* p& h1 m
4.2.2 如何收集和测量任务时间 / 80
0 j/ k. m8 [+ ?( Q4.2.3 分析和呈现任务时间数据 / 83
5 F' F; j9 @, M& K4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题 / 87
7 ]4 p, T/ K H7 n4 r4.3 错误 / 89/ `' e) y$ z) f! M( T2 R
4.3.1 何时测量错误 / 895 b+ G. L4 a) W+ ~0 {. _
4.3.2 什么构成了错误 / 90 S; P. c, d$ ~0 j: i
4.3.3 收集和测量错误 / 90
3 [- I6 }3 X, a1 z% g4.3.4 分析和呈现错误 / 913 F5 r& f4 f9 J1 X/ x/ _
4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题 / 932 t# j& Y# j3 o4 i; q
4.4 效率 / 93* N2 I$ o3 S/ s2 P' H0 a5 d
4.4.1 收集和测量效率 / 94
" T* Y3 T) l! D+ H" b0 J" t4.4.2 分析和呈现效率数据 / 950 _8 d# i6 d9 V
4.4.2 结合任务成功和任务时间的效率 / 98) r: z( i" n$ G( N
4.5 易学性 / 1001 U7 S4 t/ F/ z% m( ?# c b
4.5.1 收集和测量易学性数据 / 101
: W- D1 |8 c* M3 Z e( B4.5.2 分析和报告易学性数据 / 1025 \! o+ C3 I8 @" @1 g5 `
4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题 / 104# [+ [' N7 @1 D. w" ]6 J+ C5 y
4.6 总结 / 104
! H7 v" t! Q; x' Y9 T: d8 [第5 章 基于问题的度量 / 106
' W0 T2 Q* P3 a2 l0 C5.1 什么是可用性问题 / 107
w- L" H/ p& g7 H( X, F/ z' T: k5.1.1 真问题和假问题 / 108) }- j$ {& J2 p* O
5.2 如何发现可用性问题 / 108
/ U. B) W' ~- h7 D: `5.2.1 面对面研究 / 1107 X, o+ ^# G6 X( R& K+ Q! W
5.2.2 自动化研究 / 110& d, w: v. N. x4 r4 N
5.3 严重性评估 / 1100 \4 m/ F/ C2 h5 @. W2 M, H
5.3.1 基于用户体验的严重性评估 / 111& D8 v( z* C8 s1 I5 s8 g( E. ~
5.3.2 综合多种因素的严重性评估 / 112! e3 C4 v: b8 R* V, f. }
5.3.3 严重性等级评估系统的应用 / 113
9 M; q+ e0 T ^. ]' W+ [: b5.3.4 严重性等级评估系统的忠告 / 114' i3 d/ B- ]6 l" _; A% f4 {# o
5.4 分析和报告“可用性问题相关的度量” / 115
5 \1 o2 e* R, {0 W" q1 D5.4.1 独特问题的频次 / 1159 L, B# m+ v8 x5 X5 c7 y" G0 S
5.4.2 每个参加者遇到的问题数量 / 117
0 ` v- b) G! G6 \& H5.4.3 参加者人次 / 118
- j2 x r6 ?2 e2 O6 v" n' p5.4.4 问题归类 / 119$ I; A& ^% I: \
5.4.5 按任务区分问题 / 119
% w$ Q( R4 g# z, A. ?. }* `! x5.5 可用性问题发现中的一致性 / 120
: |* P5 I( T, Y8 o0 H) v5.6 可用性问题发现中的偏差 / 123/ j. V7 H6 U$ C7 s" N) A& `2 k# |
5.7 参与者数量 / 125( J( |! t5 @+ o* Y) k
5.7.1 五个参与者足够 / 125- r) @, l. P7 y3 p
5.7.2 五个参与者不够 / 1276 K9 W7 {, n8 c5 P
5.7.3 我们的建议 / 129
K U: Z& i7 F7 D" _* O5.8 总结 / 129& Y9 i; }% p( }1 V
第6 章 自我报告度量 / 1313 z. i) ?# i: W) X
6.1 自我报告数据的重要性 / 132
% l3 n0 l3 h+ d3 h2 l6.2 评分量表 / 132
/ B1 E) ~$ Z8 _& f, Z6.2.1 Likert 量表 / 133, w( B/ q, L4 b/ K& I
6.2.2 语义差异量表 / 134
1 b: N8 i; S* B5 Q, ], i6.2.3 什么时候收集自我报告数据 / 134
7 l/ y( Z3 M7 k) e7 e6.2.4 如何收集自我报告数据 / 135 G4 h7 w" H7 a
6.2.5 自我报告数据收集中的偏差 / 135
) s$ b" |1 Y7 ?& S% t6.2.6 评分量表的一般指导原则 / 136- K6 Q: _6 B% Q7 M! L
6.2.7 分析评分量表数据 / 1372 D4 m' P; C: L
6.3 任务后评分 / 141
, L9 B( R% \2 n1 n1 @- N& c6.3.1 易用性 / 141
. N% a" K' |4 n6 U; p @/ j0 ?! W6.3.2 情景后问卷（ASQ） / 141
2 Z: C/ y z+ u1 P5 s: o' L6.3.3 期望测量 / 1427 x% ~" ^3 F; {* {, B. ?
6.3.4 任务后自我报告度量的比较 / 143
0 Y4 l) S3 e3 O! R( w; N/ E4 k- k6.4 测试后评分 / 147
" S' g# M. ~ F! y" y6 C6.4.1 合并单个任务的评分 / 147( K5 o- v- M$ V# G" V3 ?4 C
6.4.2 系统可用性量表 / 148
# P# U t3 j: C! k/ L6.4.3 计算机系统可用性问卷 / 150& X/ j' O3 g _% u5 s
6.4.4 用户界面满意度问卷 / 1527 W8 t+ ]+ X: I7 v' \ Y. D
6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷 / 153) N) z3 w- K/ n/ B) o+ a) x- G. v
6.4.6 产品反应卡 / 155. \, k0 T6 g8 ]
6.4.7 测试后自我报告度量的比较 / 156/ m; c( B U$ C( q" `
6.4.8 净推荐值 / 1585 X6 Z5 a' } d$ f; L( f+ J
6.5 用SUS比较设计 / 1599 B6 Z/ W- e- U; C5 i; q6 K! @
6.6 在线服务 / 160
# F ~& |, h$ y& a7 h2 Z# H6.6.1 网站分析和测量问卷 / 160
8 L! L" N( y/ |, c6 F6.6.2 美国客户满意度指数 / 1627 h6 f2 E0 }2 [# u, s
6.6.3 OpinionLab / 165% Q/ `& L' t0 Y. Z; D5 l7 c& d. N
6.6.4 在线网站调查的问题 / 167: I4 c- q' s6 z
6.7 其他类型的自我报告度量 / 167; p, D3 w4 C, x* F2 S. |0 L
6.7.1 评估特定的属性 / 167; c* F9 o4 X+ H& u: J
6.7.2 具体元素的评估 / 170
5 F/ g- n6 g# c6 \6.7.3 开放式问题 / 1726 q! M4 H W" A; n) C' b# e1 D
6.7.4 知晓度和理解 / 173% j+ P- o& P r! l, Y5 u( a5 f
6.7.5 知晓度和有用性差距 / 174; B; I2 J2 J- F5 S+ A' w) C5 A
6.8 总结 / 175% U, e2 i/ a8 i2 G" u$ k; _+ H
第7 章 行为和生理度量 / 177
3 E0 ?0 V7 M5 S8 J( A7.1 自发言语表情的观察与编码 / 177
Z9 m( ~9 w8 ?4 ~8 t# K* E7.2 眼动追踪 / 179: t& s4 ^: ?& I$ U% }5 {4 Q
7.2.1 如何进行眼动追踪 / 179
% V" g& q( @* z$ ]- m4 e" X- ]& Y7.2.2 眼动数据的可视化 / 1816 b6 U$ X8 R3 G4 ]
7.2.3 兴趣区 / 184
+ F9 u) S) M5 S9 z& g9 A3 [7.2.4 常用眼动度量指标 / 187
( j" S% I( m3 a T% @5 [% E( `1 d7.2.5 眼动分析技巧 / 189
! u. Z, F8 ]9 I' n7.2.6 瞳孔反应 / 190- l7 Z, e# z- f
7.3 情感度量 / 191- H& d/ l& K/ G: S
7.3.1 Affectiva 公司和Q 传感器 / 1922 g2 Q ~+ R0 Y. }7 I [+ X
7.3.2 蓝色泡沫实验室和Emovision / 194( V2 K! x) Z4 ?5 m" i( U1 I
7.3.3 Seren 公司和Emotlv / 196" `2 M9 X+ m( R# O* c
7.4 紧张和其他生理指标 / 198
: d* z' }9 [: W% L7.4.1 心率变异性 / 1981 p+ y7 _; K; Y. ~. J
7.4.2 心率变异性和皮肤电研究 / 199
( m, z, n4 ~' Q; r: F7.4.3 其他测量手段 / 200: V* K- q# T3 P: X) P
7. 5 总结 / 202
' G5 R# a; F l; Q4 _第8 章 合并和比较度量 / 204
* o2 ]. E" q* J4 G( z8.1 单一可用性分数 / 204% @4 r# e4 N* D1 ?, S& |+ s9 X
8.1.1 根据预定目标合并度量 / 2053 Z. G) w" X& y3 O$ h/ G
8.1.2 根据百分比合并度量 / 206
5 [% _2 r% M3 D3 L8 I: ]2 ]8.1.3 根据z 分数合并数据 / 2125 G. J: n6 Z% q4 c$ | f t
8.1.4 使用单一可用性度量（SUM） / 214
u& Z1 [% _8 ]; }$ \2 I) |' M, z3 `8.2 可用性记分卡 / 216
$ A+ [- \- a0 C% g: k' Y$ v& k8.3 与目标和专家绩效比较 / 220! n; i/ Q& S; c6 H
8.3.1 与目标比较 / 220
$ J; ]1 s3 z: C5 y2 d7 a4 T" k, y7 x, w8.3.2 与专家绩效比较 / 223, Z1 \1 ]. B% [& R) F
8.4 总结 / 224
6 d: O/ u! b- U" f; ?' T+ F7 @) H第9 章 专题 / 226
: p& c% B/ L) z9.1 实时动态网站数据 / 2269 S2 V: U9 X. g: F g8 L* V: S
9.1.1 基本的网站分析 / 227
: _3 S5 @+ I' L9.1.2 点击率 / 230
( x; K& S% t0 t; Q$ F: C. X9.1.3 弃用率 / 231
1 k0 I, b% v! S9.1.4 A/B 研究 / 232- Z1 j2 t! \9 k+ s* D6 k7 b
9.2 卡片分类数据 / 235
+ l/ n0 o- Y. _" s+ b+ t3 v9.2.1 开放式卡片分类数据的分析 / 2365 z# o1 W0 p) _5 J
9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析 / 2420 \2 G; b. l6 H! w$ ?' D
9.2.3 树测试 / 2457 J2 V% M4 C% @+ H4 B. ?
9.3 可及性数据 / 247
9 J2 t0 K0 M5 s5 c) p5 U$ _; @9.4 投资回报率数据 / 250
4 E9 p5 {' x6 _( v/ l9.5 总结 / 255* a* s \, n5 G/ N0 R' J! ?
第10 章 案例研究 / 256& ~4 O% m1 ]# r; U y
10.1 净推荐值与良好用户体验的价值 / 256" H( V M3 \7 l7 D# `, W' N V+ W
10.1.1 方法 / 257
1 `7 | H; H& u2 C- _7 |10.1.2 结果 / 258
: {4 b1 r' b: T0 Q: Y1 W10.1.3 在界面设计中对投入进行优先级设置 / 2595 s3 n4 w( j) e, l; t' h) I* Y
10.1.4 讨论 / 261
7 f" _4 F7 r& R6 Y! M( J10.1.5 总结 / 262
0 i& y" z% G$ D& a6 B0 `; d1 u$ M参考文献 / 2635 \: F5 A: A3 h+ D; d
作者简介 / 263
/ s5 J: f1 e& |# b0 J0 H10.2 度量指纹采集的反馈效果 / 264
U! T% Q" u9 p# O1 E$ | |10.2.1 方法 / 2646 j d8 |# W$ D
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& c$ B& q4 k" L% m# q& a k- \; j
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发表于 2019-3-21 00:22:01
