让数据站住脚-浅谈用户研究中的信度与效度

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讲师:王高歌(资深产品人,和君资本战略分析师)

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在用户研究工作中,如何让自己的数据和结论更有说服力,是很重要的问题。最近将自己积累的用研信度和效度的笔记整理一下,罗列在文中,希望对大家有所帮助。

 

一、调查的质量取决于调查的信度和效度。

信度主要指测量结果的一致性、稳定性。

也就是说结论和数据是否反映了用户最真实稳定的想法。用户在回答问题的时候,往往会受到环境、时间、当时当地的情绪影响,而作出并不真实的想法,即会有随机误差。信度就是衡量这种随机误差对用户想法的影响大小。

效度是指多大程度上测量了你想要测量的东西。

对某个产品用研,我们现在用得最多是用户访谈、问卷调查和可用性测试。而在这几个过程中都会涉及信度和效度的问题。

 

二、用户访谈中的效度和信度

1. 访谈不能仅仅局限于用户

任何一个产品项目都会受到市场环境、公司战略、技术力量、平台规范和流行趋势等各个方面的影响。对某一产品的需求,可能来自用户、产品、技术、交互以及视觉。不同岗位人员看待产品的角度不一样,侧重点也不一样,找多个角色有助于把需求找全,不遗漏,所以必须提前了解他们的需求。这样才能使我们的研究更有针对性、全面性、有用性。有用程度、全面程度是效度的重要组成部分。

 

2. 巧妙的选择访谈用户

通常,前期深度访谈的用户数量不会太多,所以用户条件一定要把握适当。反馈的问题才能全面、合理、有用。

比如是做Android平台上的某一软件。

首先Android新手用户和熟练用户都是必须的,熟练用户更能反映android用户习惯性操作方式、平台特点、以及长期使用过程中积累的意见和建议;而新手用户可以更好的反映该平台哪些地方存在学习困难,从而通过我们的设计帮助用户去降低学习成本。

其次非Android平台用户也是必须的,可以从侧面了解他们不用Android的原因。从而帮助产品挖掘更多潜在用户提供方向。

人口学信息(学历、职业、性别、年龄)要覆盖全面。不同属性的用户看重地方会存在差异。需求也会不一样。

包含竞品用户。通过了解用户对竞品的评价,可以提炼出竞品的优劣势,从而为增强产品竞争力提供方向。

 

3. 一定要有专家

专家是重要的信息携带者。李乐山教授说专家有三类,用户专家、制造专家、市场销售专家,他指出判断某人是否是专家的标准是:

  1. 能够熟练使用一种产品;
  2. 能够比较同类产品;
  3. 有关的新知识容易整合到自己的知识结构中;
  4. 具有10年专业经验;
  5. 积累大量经验并且在使用经验方面具有绝招;
  6. 了解有关的历史(该产品设计史、技术发展史等);
  7. 关注产品发展趋势;
  8. 知识链或者思维链比较长,提起任何一个有关话题,他们都能够谈出大量的有关信息;
  9. 能够提出改进或创新的建议,他们的创新或改进方案,其高水平体现在采用简单方法解决复杂问题。

对于互联网,专家应该指的是用户专家、开发专家、设计专家以及产品专家;他们凭借丰富的经验,系统全面的掌握行业同类产品、开发及设计模式、历史及发展趋势、专业水平极高。他们可以为我们提供很多我们始料未及的建议。这是保证用研过程,特别是对于后期问卷结构效度有很大的作用。

 

三、问卷调查与分析中的信度与效度

为了提高工作效率,问卷调查往往采用网络调查的方法,信度效度问题出现的可能性就更大。

最近看到一些满意度调查是采用量表加结构方程模型(SEM)的方式。我们看看哪些地方可能会出现信度和效度的问题。

1. 理论模型支持

由于SEM进行的是验证性因子分析,是检验而不是探索新的模型,因此,整个因果关系的假设必须有强有力的理论支持和严密的逻辑框架。包括模型中变量关系的假定、指标的选取、甚至测度项的表达方式等。如果最终输出的模型和理论模型结构不符,那么该模型是没有任何说服力的。比如用ACSI模型作为满意度的理论模型时,是否真的按照感知质量、感知价值、顾客期望这几个层面去设计问卷?

2. 保证份量

普通抽样调查中原则上是越多越好,但遇到目标用户较少的情况,只要保证一定的条件就ok的,样本量受到置信区间、抽样误差范围的影响,可根据实际的况测算出最小样本量。

但对于结构方程模型大样本是必须的,SEM中涉及的变量众多,变量间的关系很复杂交错,小样本量会导致模型不稳定,收敛失败进而影响模型中参数。朱远程等[1]在文献中指出,当样本低于100时,几乎所有的结构方程模型分析都是不稳定的,大于200以上的样本,才称得上一个中型样本。若要得到稳定的结构方程模型结构,低于200的样本数量是不鼓励的。有些学者将最低样本量与模型变量结合在一起,建议样本数至少应为变量的十倍,这一规则经常被引用。模型中变量越多,对大样本的要求就越高。

3. 变量需遵循原则
  • a. SEM模型中各变量的函数关系要是线性的,否则是不能用回归计算路径系数的。
  • b. 在使用最大似然估计法时,变量一定要是多元正态分布的,这就要求指标要呈正态分布,否则就要对指标进行正态处理才行。
  • c. 变量间的多重共线性程度要低,否则路径系数会有很大误差。
  • d.SEM建立的过程中会不断的修正才能得到比较完美的模型,比如因子分析时,若发现某一测度项对应的因子载荷过小,就会人为的将该测度项删除,但是若模型建立之后,一些变量对应了4~5个测度项,一些变量只剩下1~2个测度项,那么我们就需要思考只有两个测度项的变量是否被完全解释,这仅有的两个测度项就全面真实的反映该变量么?如果是这样,就算KMO、Bartlett、因子载荷都通过了,效度也是难以保证的。所以问卷前期需要反复的预调研,不断的对问题进行修正,而不是随意的人为删除。我学生时代对淘宝满意度进行调查时,就犯了类似的错误,模型中的“互动性”片段,互动性由四个变量衡量,其中“双向沟通性”一开始设计的时候由5个测度项支持,但是因子分析检验通不过,就直接将因子载荷比较小的客服、论坛、淘江湖三者去掉了,最后虽然在数据上通过了信度效度检验,但是只有阿里旺旺、留言板这两个测度项支持是绝对不能解释“双向沟通性”的。
4. 数据质量是根源

要使模型结构稳定有效,首先要保证数据质量,反复检验问卷的信度。

a. 不同时间的一致性。

在设计问卷时,可以将同样的问题对同一个人重复测试,如果这两道题得到的答案是不一致的,相关系数(Pearsonr)小于0.7,那么这份问卷的稳定信度就值得考量。

假如问卷样本足够大,可以一分为二(每一个样本也要保证足够样本量),分别建立两个模型;通过对比两个模型中参数的差异,便可以检验该模型的稳定性和适用性。如果两者差异太大,就说明模型本身是有问题的。

b. 不同形式的一致性

用内容等效但表达方式不同的两份问卷调查,检测两者的等效信度,比如Gamma系数。

c. 内在一致性

问卷中相关的问题为同样的目标服务,他们在逻辑一致,也就是同质的。首先要测量每个测度项与总体的相关性(item-totalcorrelation),然后再测量同一变量下相关问题间的同质性,而对于不同的提问方式选择对应的方法:比如,对于李克特量表方法,就用Chronbach系数检验;在基础研究中,信度至少应达到0.80 才可接受,在探索性研究中,0.70 可接受,0.70-0.98 为高信度,小于0.35为低信度。对于是非题则采用kuder-Richardson系数检验。在进行内在一致性检验时,要看题目选项是否反序,如果两道题都是问“对该产品是否满意”,一道7代表满意,1代表不满意;另一道1代表满意,7代表不满意,这样就会影响信度。遇到这种情况要提前人为调整过来。

5. 看得更远一点

问卷结论不仅要解决当前的问题和需求,还有具有一定的预测作用,市场是变化的,当前的目标用户不一定就是未来的(或者下一个版本的)目标用户,比如目标用户的收入可能有增加的趋势,某一平台的使用率在快速提高,当前的满意度模型可能在一个月之后就不适用了(比如新功能点的出现)。

假设我们要对QQ影音进行满意度调查,现在建立了一个满意度模型,但若下个月QQ影音中多了一个重要的功能,对整个满意度的提升产生了很大作用,那么,模型中各项的路径系数会不会产生变化?该模型在下个月可能就不适用了,造成的后果就是当前的满意度值与下个月的满意度值没有可比性了,很多工作也就白费了。所以,诸如满意度模型这样的研究,是需要反复调查,长期对该满意度模型进行监控和修正,以求得到最稳定的模型,就可以让模型会具有很预测和比对作用啦。

6.关注细节
  • a. 问卷设计中题项表述不能出现歧义、避免太专业词汇以及诱导词汇
  • b. 选项间要有明确的区分(互斥)
  • c. 避免遗漏,“其他”选项是必须的,而且最好配有输入框,记忆中,每次问卷调查中都能从“其他”选项中获取大量信息。
  • d. 一般题项不能太多,设置问题选项的时候,尽可能的让选项随机显示,特别是在选项较多的情况下。
  • e. 数据处理过程中删除重复项矛盾项之外,最好能统计到用户填写问卷的时间差。如果整个填写的时间极短,完全可以判定用户没有认真填写。
  • f. 极端的、离群的选项可以考虑将其删除。

 

四、可用性测试中的信度与效度

首先保证,主持人的态度亲切、测试前随意聊聊彼此熟悉、测试提纲清晰全面。另外,以下几点也对保证测试的信度和效度很重要。

1. 不要忽略异想天开

脑暴中要求彼此不能批评,在进行访谈或测试中,也不能对用户某些操作做出评论,否则用户很有可能隐藏内心真实的感受。关注并记录用户出错,但是用户出错时态度要中立。

通常,用户在体验的真实的原型后,会产生很多看似异想天开的诉求,有些虽然在当前不能实现,但是会为未来发展提供很多思路和方向。所以,我们要积极鼓励用户进行思维发散。

2. 前后验证、竞品比对

在测试完成后,可以加上一个总体调查问卷,一者让用户对自己体验的各个功能点有一个回顾和比较,同样也可以验证用户体验过程的态度和最终的态度是否具有一致性。如果存在不一致,应该进一步追问理由,确定用户的真实想法。

测试时,让用户体验竞品,并作出比较,也是发现有效信息的途径。

3. 敏锐观察

测试中,除了按照已定的提纲进行问答之外,过程中还要敏锐的观察用户一些细微的表情、停留、思考。不但要了解用户对个功能点如何评价的,还要知道用户做某一任务过程中,是怎么思考、计划、实施的,用户的第一反应、习惯性的操作、思维路线的作用远远大于单纯的评价。用户任务完成之后,要追问用户如此操作的原因。

4. 记录原话并习惯性确认

测试结论要有用户的原话支持,不能轻易的改变用户的表述。和用户交流过程中,要习惯性的问:“请问你的意思是……?”“我这样理解你的意思,你看对么……?”以保证测试结论的效度。

5. 必要时进行入户调查

首先,入户调查会大大减少外界环境的影响,用户在自己的空间中,会更真实的反映常见的问题。其次,入户调查一般是在用户画像提取出来之后,按照用户画像描述的属性,有意识有针对性去挑选具有某些典型属性的对象进行深入、全面、系统调查(典型调查),比如某一产品的目标用户,他们反映的问题,代表性强,往往有以一当十的功效,避免了非目标用户信息造成的干扰。

6. 用户条件与数量

参与测试用户根据目标用户特征选择。

一般衡量测试是否需要继续进行的方法是:看是否发现新的问题,如果有新的问题,就应该继续,反之,可以结束。

Neilson研究结果表明,5名用户的测试可以发现85%的可用性问题。而在我们在以往的可用性测试经验中,用户数一般定为6个,基本上能发现全部问题。当然任何数字都只是一个参考,用户数量最好根据具体的测试情况(衡量时间、资源、投入产出比)而定。总之,关键在于是否有新的问题出现。

 

信度效度贯穿整个用户研究过程,肯定会有很多没有考虑到的地方,还请各位轻轻拍砖。

 

文章来源:腾讯CDC
顶部图片来源:http://keepcalmer.com

 

 
 
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1 Response

  1. zhiazha说道:

    原来信效度还可以这样运用到用户研究中,好专业的样子~

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