В UX дизайне исследования являются фундаментальной частью решения соответствующих проблем и/или уменьшения до “правильных” проблем, с которыми сталкиваются пользователи. Работа дизайнера заключается в том, чтобы понять своих пользователей. Это означает выход за рамки первоначальных предположений, чтобы поставить себя на место других людей, чтобы создавать продукты, которые отвечают потребностям человека.
Хорошие исследования не просто заканчиваются хорошими данными, они заканчиваются хорошим дизайном и функциональностью, которые пользователи любят, хотят и в которых они нуждаются.
Дизайнерские исследования часто упускаются из виду, поскольку дизайнеры акцентируют внимание на том, как выглядит дизайн. Это приводит к поверхностному пониманию людей, для которых он предназначен. Наличие такого мышления противоречит тому, что такое UX . Это ориентированность на пользователя.
UX дизайн сосредоточен вокруг исследований, чтобы понять потребности людей и то, каким образом продукты или услуги, которые мы создадим, помогут им.
Вот некоторые методы исследования, которые каждый дизайнер должен знать, когда начинает работу над проектом, и даже если он не занимается исследованиями, он может лучше общаться с UX исследователями.
Первичные исследования
Первичные исследования по сути сводятся к новым данным, чтобы понять, для кого вы проектируете, и что вы планируете проектировать. Это позволяет нам проверять наши идеи с помощью наших пользователей и разрабатывать для них более значимые решения. Дизайнеры обычно собирают подобные данные с помощью интервью с отдельными лицами или с небольшими группами, при помощи опросов или анкетирований.
Важно понять, что вы хотите исследовать, прежде чем прекратить поиск людей, а также вид или качество данных, которые вы хотите собрать. В статье из Университета Суррея автор обращает внимание на два важных момента, которые следует учитывать при проведении первичных исследований: обоснованность и практичность .
Обоснованность данных относится к истине, это то, что она рассказывает об изучаемом предмете или явлении. Возможно, что данные надежны, не будучи при этом обоснованными.
Практические аспекты исследования должны быть тщательно рассмотрены при разработке проекта исследования, например:
Стоимость и бюджет
- время и шкала
- размер выборки
Браймен в своей книге Методы социальных исследований (2001) определяет четыре типа обоснованности, которые могут повлиять на полученные результаты:
- Обоснованность измерения или обоснованность конструкции: использует ли измеряемая мера то, что она утверждает.
То есть, действительно ли статистические данные о посещаемости церкви измеряют силу религиозных убеждений?
- Внутренняя обоснованность: относится к причинности и определяет является ли вывод исследования или теории развитым истинным отражением причин.
То есть, действительно ли это безработица является причиной преступности или есть другие объяснения?
- Внешняя обоснованность: рассматривает, могут ли результаты конкретного исследования быть обобщены для других групп.
То есть, если в этом регионе будет использоваться один вид подхода к развитию сообщества, будет ли он иметь одинаковое воздействие в другом месте?
- Экологическая обоснованность: рассматривает ли “… социальные научные результаты подходят для повседневной природной среды людей” (Браймен, 2001)
То есть, если ситуация наблюдается в ложной обстановке, как это может повлиять на поведение людей?
Вторичные исследования
Вторичные исследования используют существующие данные, такие как Интернет, книги или статьи для поддержки вашего выбора дизайна и контекста, лежащего в основе вашего дизайна. Вторичные исследования также используются как средство дальнейшего подтверждения достоверности информации из первичных исследований и создания более прочного случая для общего дизайна. Как правило, вторичные исследования уже обобщили аналитическую картину существующих исследований.
Это нормально использовать только вторичные исследования для оценки вашего дизайна, но, если у вас есть время, я бы определенно рекомендовал делать первичные исследования вместе со вторичными исследованиями, чтобы действительно понять, для кого вы разрабатываете и собираете идеи, которые более актуальны и привлекательны, чем существующие данные. Когда вы собираете данные пользователя, специфичные для вашего дизайна, это будет генерировать лучшие идеи и лучший продукт.
Оценочные исследования
Оценочные исследования описывают конкретную проблему для обеспечения удобства использования и обоснования ее потребностями и желаниями реальных людей. Одним из способов проведения оценочного исследования является использование пользователем вашего продукта и предоставление им вопросов или заданий, чтобы они рассуждали вслух, когда пытаются выполнить задачу. Существует два типа оценочных исследований: суммирующий и формирующий.
Суммирующее оценочное исследование . Суммарная оценка направлена на понимание результатов или эффектов чего-либо. Она больше подчеркивает результат, чем этот процесс.
Суммарное исследование может оценивать такие вещи, как:
- Финансы : влияние с точки зрения затрат, сбережений, прибыли и т. д.
- Воздействие : широкий эффект, как положительный, так и отрицательный, включая глубину, распространение и фактор времени.
- Результаты : Достигнуты ли желаемые или нежелательные эффекты.
- Вторичный анализ : анализ существующих данных для получения дополнительной информации.
- Мета-анализ : интеграция результатов нескольких исследований.
Формирующее оценочное исследование . Формирующая оценка используется, чтобы помочь укрепить или улучшить человека, или предмет, который проходит тестирование.
Формирующее исследование может оценивать такие вещи, как:
- Реализация : мониторинг успеха процесса или проекта.
- Потребности : взгляд на тип и уровень потребности.
- Потенциал : способность использовать информацию для формирования цели.
Поисковые исследования
Объединение фрагментов данных и их осмысление являются частью процесса поискового исследования Поисковые исследования проводят вокруг темы, о которой мало или никто не знает. Цель поискового исследования состоит в том, чтобы получить глубокое понимание и знакомство с этой темой, погрузив себя в нее как можно больше, чтобы создать направление для потенциального использования этих данных в будущем.
С поисковыми исследованиями у вас есть возможность получить новые идеи и создать достойные решения для наиболее значимых проблем.
Поисковые исследования позволяют нам подтвердить наши предположения относительно темы, которую часто упускают из виду (т. е. заключенных, бездомных), предоставляя возможность генерировать новые идеи и развитие для существующих проблем или возможностей.
Основываясь на статье из Университета Линн, поисковые исследования говорят нам о том, что:
- Дизайн - удобный способ получения исходной информации по определенной теме.
- Поисковые исследования являются гибкими и могут решать исследовательские вопросы всех типов (что, почему, как).
- Предоставляет возможность определять новые термины и разъяснять существующие концепции.
- Поисковые исследования часто используются для создания формальных гипотез и разработки более точных исследовательских проблем.
- Поисковые исследования помогают определить приоритеты исследований.
Теоретическая валидизация в социологическом исследовании: Методология и методы
В социальных науках существуют разнообразные типы исследований и, соответственно, возможности для исследователя. Знание о них поможет тебе решать самые сложные задачи.
0 Нажми, если пригодилось =ъ
Исследовательские стратегии
В социальных науках принято выделять две наиболее общие исследовательские стратегии - количественную и качественную.
Количественная стратегия связанна с использованием дедуктивного подхода для тестирования гипотез или теорий, опирается на позитивистский подход естественных наук и является объективистской по своей сути. Качественная же стратегия ориентируется на индуктивный подход для разработки теорий, отбрасывает позитивизм, ориентируется на индивидуальную интерпретацию социальной реальности и является конструктивистской по своей сути.
Каждая из стратегий включает использование специфических методов сбора и анализа данных. Количественная стратегия основываются на сборе числовых данных (кодировки данных массовых опросов, агрегированные данные тестирования и т.д.) и использовании для их анализа методов математической статистики. В свою очередь, качественная стратегия основывается на сборе текстуальных данных (текстов индивидуальных интервью, данных включенного наблюдение и т.д.) и их дальнейшего структурирования посредством специальных аналитических техник.
С начала 90-х годов начала активно развиваться смешанная стратегия , заключающаяся в интеграции принципов, методов сбора и анализа данных качественной и количественной стратегий с целью получения более обоснованных и надежных результатов.
Исследовательские дизайны
После определения цели исследования необходимо определить соответствующий тип дизайна. Дизайн исследования - это комбинация требований относительно сбора и анализа данных, необходимых для достижения целей исследования.
Основные типы дизайна:
Кросс-секционный дизайн предполагает сбор данных относительно большого числа единиц наблюдения. Как правило предполагает использование выборочного метода с целью репрезентации генеральной совокупности. Данные собирают один раз и носят количественный характер. Далее рассчитываются описательные и корреляционные характеристики, делаются статистические выводы .
Лонгитюдный дизайн состоит из повторяемых кросс-секционных опросов для установления изменений во времени. Делится на панельные исследования (в повторяемых опросах принимают участие одни и те же люди) и когортные исследования (в повторяемых опросах принимают участие разные группы людей, которые представляют одну и ту же генеральную совокупность).
Экспериментальный дизайн предусматривает выявление влияния независимой переменной на зависимую посредством нивелирования угроз, которые могут повлиять на характер изменения зависимой переменной.
Дизайн кейс-стади предназначен для подробного изучения одного или небольшого количества случаев. Акцент при этом делается не на распространении результатов на всю генеральную совокупность, а на качестве теоретического анализа и объяснении механизма функционирования того или иного явления.
Исследовательские цели
Среди целей социальных исследований выделяют описание, объяснение, оценку, сравнение, анализ связей, изучение причинно-следственных зависимостей.
Описательные задачи решаются путем простого сбора данных посредством одного из подходящих в той или иной ситуации методов - анкетирования, наблюдения, анализа документов и т.д. Одной из главных задач при этом является такая фиксация данных, которая в дальнейшем позволит осуществить их агрегацию.
Для решения объяснительных задач используется ряд исследовательских подходов (например, исторические исследования, кейс-стади, эксперименты), позволяющих иметь дело с анализом комплексных данных. Их целью является не только простой сбор фактов, но и выявление значений большой совокупности социальных, политических, культурных элементов, связанных с проблемой.
Общей целью оценочных исследований является проверка программ или проектов относительно осведомленности, эффективности, достижения целей и т.д.. Полученные результаты обычно используются для их усовершенствования, а иногда просто для лучшего понимания функционирования соответствующих программ и проектов.
Сравнительные исследования используются для более глубокого понимания изучаемого феномена путем выявления его общих и отличительных особенностей в различных социальных группах. Наиболее масштабные из них проводятся в кросскультурных и кросснациональных контекстах.
Исследования по установлению связей между переменными также носят название корреляционных исследований. Результатом таких исследований является получение специфической описательной информации (например, см. об анализе парных связей). Это принципиально количественные исследования.
Установление причинно-следственных зависимостей предполагает проведение экспериментальных исследований. В социальных и поведенческих науках существует несколько разновидностей такого рода исследований: рандомизированные эксперименты, истинные эксперименты (предполагают создание особых экспериментальных условий, моделирующих необходимые условия), социометрия (конечно же, как ее понимал Я.Морено), гарфинкелинг.
дизайн исследования представляет собой набор методов и процедур, используемых для сбора и анализа показателей переменных, указанных в исследовании задачи исследования.
План исследования определяет тип исследования (описательная, корректирующая, полу-экспериментальная, экспериментальная, обзорная или аналитическая цель) и подтип (как случай продольного описательного исследования), исследовательская задача, гипотеза, независимые и зависимые переменные, дизайн план экспериментального и статистического анализа.
Дизайн исследования - это структура, которая была создана для поиска ответов на вопросы исследования. Выбранный метод повлияет на результаты и то, каким образом результаты будут сделаны.
Существует два основных типа дизайна исследования: качественный и количественный. Тем не менее, существует много способов классификации исследовательских проектов. Дизайн исследования - это набор условий или коллекций..
Есть много дизайнов, которые используются в исследованиях, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Выбор метода, который будет использоваться, зависит от цели исследования и от природы явления.
Основные характеристики дизайна исследования
Части дизайна исследования
Дизайн выборки
Это связано с методами выбора элементов, которые будут наблюдаться для исследования.
Наблюдательный дизайн
Это связано с состоянием, в котором будет создано наблюдение.
Статистический дизайн
Его беспокоит вопрос о том, как будет анализироваться информация и собранные данные.?
Операционный дизайн
Это связано с методами, с помощью которых процедуры собираются при отборе проб..
Как создать дизайн исследования
План исследования описывает, как будет проводиться исследование; составляет часть исследовательского предложения.
Прежде чем создавать дизайн исследования, необходимо сначала сформулировать проблему, главный вопрос и дополнительные вопросы. Поэтому сначала нужно определить проблему.
План исследования должен представлять собой обзор того, что будет использоваться для проведения исследования проекта..
Он должен описывать, где и когда будет проводиться исследование, образец, который будет использоваться, подход и методы, которые будут использоваться. Это можно сделать, ответив на следующие вопросы:
- Где? В каком месте или ситуации будет проводиться расследование?
- Когда? В какой момент времени или в какое время будет проводиться расследование??
- Кто или что? Какие люди, группы или события будут исследованы (другими словами, образец)?
- Как? Какие подходы и методы будут использоваться для сбора и анализа данных?
пример
Отправной точкой дизайна исследования является основная проблема исследования, которая вытекает из подхода к проблеме. Пример основного вопроса может быть следующим:
Какие факторы заставляют посетителей интернет-магазина H & M окончательно совершать покупки в традиционном магазине?
Ответы на эти вопросы:
где? По основному вопросу очевидно, что исследование должно быть сосредоточено на интернет-магазине H & M и, возможно, на традиционном магазине..
когда? Исследование должно проводиться после того, как потребитель приобрел товар в традиционном магазине. Это важно, поскольку вы выясняете, почему кто-то идет по этому пути, а не покупает продукт через Интернет..
Кто или что? В этом случае ясно, что следует учитывать потребителей, которые сделали свою покупку в традиционном магазине. Тем не менее, также может быть решено изучить потребителей, которые, если они сделали свою покупку онлайн, чтобы сравнить различных потребителей.
Как можно? На этот вопрос часто сложно ответить. Помимо прочего, вам может понадобиться учитывать количество времени, которое у вас есть на проведение исследования, и если у вас есть бюджет для сбора информации.
В этом примере могут быть подходящими как качественные, так и количественные методы. Варианты могут включать интервью, опросы и наблюдения.
Различные исследовательские проекты
Конструкции могут быть гибкими или фиксированными. В некоторых случаях эти типы совпадают с количественными и качественными планами исследований, хотя это не всегда так.
В фиксированных проектах дизайн исследования уже установлен до сбора информации; они обычно руководствуются теорией.
Гибкие конструкции предоставляют больше свободы в процессе сбора информации. Одна из причин, по которой можно использовать гибкие схемы, может заключаться в том, что интересующая переменная не может быть измерена количественно, например культура. В других случаях теория может быть недоступна в начале расследования.
Поисковое исследование
Исследовательские методы исследования определяются как формальные исследования. Основными методами являются: опрос, связанный с литературой и опрос опыта.
Опрос, связанный с литературой, является наиболее простым методом постановки задачи исследования..
С другой стороны, опрос опыта - это метод, который ищет людей, которые имели практический опыт. Цель состоит в том, чтобы получить новые идеи, связанные с проблемой исследования
В случае описательного и диагностического расследования
Это исследования, которые касаются описания характеристик человека или группы в частности. В диагностическом исследовании мы хотим определить частоту, с которой будет происходить одно и то же событие..
Исследования, которые проверяют гипотезы (экспериментальные)
Это те, в которых исследователь проверяет гипотезу случайных отношений между переменными.
Характеристики хорошего дизайна исследования
Хороший дизайн исследования должен соответствовать этой конкретной проблеме исследования; обычно включает в себя следующие характеристики:
- Способ получения информации.
- Наличие и навыки исследователя и его команды, если они существуют.
- Цель проблемы для изучения.
- Характер проблемы, которая будет изучаться.
- Наличие времени и денег на исследовательскую работу.
ссылки
- Дизайн исследования. Получено с wikipedia.org
- Фундаментальные исследования. Получено от cirt.gcu.edu
- Дизайн исследования. Восстановлено с explorable.com
- Как создать исследовательский дизайн (2016). Получено с scribbr.com
- Дизайн исследования (2008). Получено с сайта slideshare.net.
Дизайн экспериментов (DOE , DOX или опытно - конструкторских ) является разработка какой - либо задачи, которая стремится описать или объяснить изменение информации в условиях, которые гипотетически, чтобы отразить изменения. Термин обычно ассоциируется с экспериментами , в которых дизайн вводит условия, которые непосредственно влияют на изменение, но может также относиться к конструкции квази-экспериментов , в которых природные условия, которые влияют на изменение выбраны для наблюдения.
В своей простейшей форме, эксперимент направлен на прогнозирование результатов путем введения изменения предварительных условий, который представлен одним или несколькими независимыми переменными , также упоминается как «входных переменных» или «предикторов.» Изменение одного или нескольких независимых переменных, как правило, выдвинута гипотеза, чтобы привести к изменению одного или более зависимых переменных , также упоминается как «выходных переменных» или «переменных отклика.» Экспериментальный проект может также определить контрольные переменные , которые должны быть проведены константа для предотвращения внешних факторов, от влияния на результаты. Экспериментальный дизайн включает в себя не только выбор подходящих независимых, зависимых и управляющих переменных, но планирование доставки эксперимента при статистически оптимальных условиях с учетом ограничений доступных ресурсов. Есть несколько подходов для определения набора проектных точек (уникальные комбинации настроек независимых переменных) , которые будут использоваться в эксперименте.
Основные проблемы в опытно - конструкторском включают создание действия , надежность и воспроизводимость . Например, эти проблемы могут быть частично рассмотрены путем тщательного выбора независимых переменного, снижая риск ошибки измерения, а также обеспечения того, чтобы документация методы является достаточно подробной. Связанные проблемы включают достижение соответствующих уровней статистической мощности и чувствительности .
Правильно спланированные эксперименты авансового знание в области естественных и общественных науках и инженерии. Другие приложения включают в себя маркетинг и разработку политики.
история
Систематические клинические испытания
В 1747 году, во время службы в качестве хирурга на HMS Солсбери , Джеймс Линд провели систематическое клиническое испытание, чтобы сравнить средства для цинги . Это систематическое клиническое исследование представляет собой тип МЭ.
Lind отобрал 12 человек с судна, все страдают от цинги. Линд ограничен своих подданных к мужчинам, которые «были похожи, как я мог бы их», то есть, он предоставил строгие требования к въезду, чтобы уменьшить постороннее изменение. Он разделил их на шесть пар, давая каждой паре различные добавки к их основной диете в течение двух недель. Процедуры были все средства, которые были предложены:
- Кварта сидра каждый день.
- Двадцать пять Gutts (капли) из купороса (серной кислоты) три раза в день на пустой желудок.
- Одна половина пинты морской воды каждый день.
- Смесь чеснока, горчицы и хрена в комок размером с мускатного ореха.
- Две ложки уксуса три раза в день.
- Два апельсина и один лимон каждый день.
Лечение цитрусовыхов останавливало через шесть дней, когда они выбежали из фруктов, но к тому времени один моряк был пригоден для выполнения обязанностей, а другие почти восстановился. Кроме того, только одна группа (сидр) показал некоторый эффект его лечения. Остальная часть экипажа предположительно служил в качестве контроля, но Линд не сообщают результаты от какого-либо контроля (необработанного) группы.
Статистические эксперименты, следующий Ч.Пирс
Теория статистического вывода была разработана Ч.Пирсом в « Иллюстрации к логике науки » (1877-1878) и « теория вероятных умозаключений » (1883 г.), два издания, которые подчеркивали значение рандомизации на основе логического вывода в статистика.
рандомизированные эксперименты
Ч.Пирс рандомизирован добровольцы к слепым , дизайну повторных измерений , чтобы оценить их способность различать веса. Эксперимент Пирса вдохновил других исследователей в области психологии и образования, которые разработали исследовательскую традицию рандомизированных экспериментов в лабораториях и специализированных учебников в 1800 - х годах.
Оптимальные конструкции для моделей регрессии
сравнение В некоторых областях исследования не представляется возможное, чтобы иметь независимые измерения на отслеживаемый метрологический стандарт . Сравнения между обработками гораздо более ценным, и, как правило, предпочтительнее, и часто сравнивают с научным контролем или традиционным лечением, которое действует в качестве базовой линии. Случайность Случайное распределение является процессом присвоения лиц случайных групп или к разным группам в эксперименте, так что каждый человек населения имеет такой же шанс стать участником исследования. Случайное распределение особех в группы (или условия в пределах группы) отличает строгий, «истинный» эксперимент с обсервационным исследования или «квази-эксперимента». Существует обширный корпус математической теории, которая исследует последствия решений о выделении единиц для лечения с помощью какого - либо случайного механизма (например, таблиц случайных чисел, или использования рандомизации устройств, таких как игральные карты или кость). Назначение единиц для лечения случайным образом, как правило, для смягчения озадачив , что делает эффекты из - за другие, чем лечение факторов, по- видимому, в результате лечения. Риски, связанные со случайным распределением (например, имеющими серьезный дисбалансом в ключевой характеристике между группой лечения и контрольной группой) являются вычисляемыми и, следовательно, могут управляться до приемлемого уровня, используя достаточное количество экспериментальных единиц. Однако, если население делится на несколько субпопуляций, которые какое - то образом отличаются, и исследование требует, чтобы каждая субпопуляции быть равными по размеру, стратифицированная выборка может быть использована. Таким образом, единицы в каждой субпопуляции случайны, но не весь образец. Результаты эксперимента может быть надежно обобщены из экспериментальных единиц в большую статистическую совокупность единиц, только если экспериментальные блоки являются случайной выборкой из большего населения; вероятная ошибка такой экстраполяции зависит от размера выборки, между прочим. Статистическая репликация Измерения, как правило, подлежат изменению и неопределенности измерений ; Таким образом, они повторяются и полные эксперименты реплицируются, чтобы помочь идентифицировать источники изменчивости, чтобы лучше оценить истинные эффекты лечения, в целях дальнейшего укрепления надежности и валидности эксперимента в, и добавить к существующим знаниям темы. Тем не менее, некоторые условия должны быть выполнены до того, как репликация эксперимента начато: оригинальный вопрос исследования был опубликован в рецензируемом журнале или широко цитируются, исследователь не зависит от первоначального эксперимента, исследователь должен сначала попытаться повторить оригинальные данные с использованием исходных данных, а также рецензию следует указать, что исследование, проведенное это исследование репликации, который пытался следовать за оригинальное исследование строго, как это возможно. блокировка Блокирование неслучайное расположение экспериментальных единиц на группы (блоки / лотов), состоящих из единиц, которые подобны друг другу. Блокировка уменьшает известны, но нерелевантные источники изменчивости между блоками и, следовательно, обеспечивает большую точность при оценке источника вариации изучаемого. Ортогональность Ортогональность касается форм сравнения (контраста) , которые могут быть законно и эффективно осуществляются. Контрасты могут быть представлены векторами и наборами ортогональных контрастов являются некоррелированными и независимо распределены, если данные являются нормальными. Из - за эту независимость, каждая ортогональная обработка обеспечивает различную информацию для других. Если есть Т - процедуры и Т - 1 ортогональные контрасты, вся информация, которая может быть захвачена из эксперимента можно получить из множества контрастов. эксперименты Факториальные Использование факторных экспериментов вместо одного фактора на-время метода. Они эффективны при оценке эффектов и возможных взаимодействий нескольких факторов (независимых переменных). Анализ эксперимент дизайна построен на фундаменте дисперсионного анализа , коллекция моделей, Partition наблюдаемой дисперсии на компоненты, в соответствии с тем, что факторами, эксперимент должны оценить или тест.пример
Этот пример приписывается Хотеллинг . Он передает часть аромата этих аспектов темы, которые связаны комбинаторные конструкции.
Веса восьми объектов измеряются с помощью панорамирования баланса и набора стандартных весов. Каждые весомо измеряет разницу веса между объектами в левой сковороде против каких - либо объектов в правой кастрюле, добавив калиброванные весы для более легкой кастрюли, пока баланс не находится в равновесии. Каждое измерение имеет случайную ошибку . Средняя погрешность равна нулю; на стандартные отклонения по распределению вероятности ошибок совпадает с номером σ на различных взвешиваний; ошибки на различных взвешиваний являются независимыми . Обозначим истинные веса с помощью
θ 1 , ... , θ 8 , {\ Displaystyle \ тета _ {1}, \ точки, \ тета _ {8}. \}Мы рассмотрим два различных экспериментов:
- Взвешивание каждого объекта в одной кастрюле, с другой кастрюлей пустой. Пусть X я быть измерен вес объекта, я = 1, ..., 8.
- Есть восемь взвешиваний в соответствии со следующим графиком и пусть Y я быть измерена разница для я = 1, ..., 8:
Вопрос о дизайне экспериментов: какой эксперимент лучше?
Дисперсия оценки X 1 из & thetas 1 является σ 2 , если мы используем первый эксперимент. Но если мы используем второй эксперимент, дисперсия оценки, приведенной выше является σ 2 /8. Таким образом, второй эксперимент дает нам 8 раз больше, чем точности для оценки одного элемента, и оценивает все элементы одновременно, с той же точностью. То, что второй эксперимент достигает с восьмью потребует 64 взвешиваний, если элементы взвешивают отдельно. Тем не менее, отметим, что оценки для элементов, полученных во втором эксперименте имеют ошибки, которые коррелируют друг с другом.
Многие проблемы проектирования экспериментов включают комбинаторные конструкции , как в этом примере и других.
Во избежание ложных срабатываний
Ложные положительные выводы, часто возникающие при давлении на публикацию или собственного автор предвзятости подтверждения , являются неотъемлемой опасностью во многих областях. Хороший способ предотвратить перекосы потенциально может привести к ложным срабатываниям на этапе сбора данных является использование двойного слепого дизайна. При двойной слепой конструкции используются, участники случайным образом распределены в экспериментальные группы, но исследователь не знает о том, что участники принадлежат к какой группе. Таким образом, исследователь не может повлиять на реакцию участников на вмешательство. Экспериментальные образцы с нераскрытыми степенями свободы являются проблемой. Это может привести к сознательному или бессознательному « р-взлом »: попытка нескольких вещей, пока вы не получите желаемый результат. Это, как правило, включает в себя манипуляцию - возможно, бессознательно - в процессе статистического анализа и степеней свободы, пока они не возвращают рисунок ниже р <.05 уровня статистической значимости. Таким образом, дизайн эксперимента должен включать в себя четкое заявление, предлагающие анализы должны быть предприняты. P-взлом можно предотвратить с помощью preregistering исследований, в которых исследователи должны направить свой план анализа данных в журнал они хотят опубликовать свою статью прежде, чем они даже начать сбор данных, поэтому никаких манипуляций данных не возможно (https: // OSF .io). Другой способ предотвратить это берет двойного слепого дизайна в фазу данных анализа, где данные передаются в данном-аналитик, не связанный с исследованиями, которые взбираются данные таким образом, нет никакого способа узнать, какие участник принадлежат раньше они потенциально отняты, как недопустимые.
Четкая и полная документация экспериментальной методологии также важна для того, чтобы поддерживать репликацию результатов.
Темы для обсуждения при создании опытно-конструкторских
Опытно-конструкторские или рандомизированное клиническое исследование требует тщательного рассмотрения нескольких факторов, прежде чем на самом деле делает эксперимент. Экспериментальный дизайн возложения из детального экспериментального плана заранее делать эксперимент. Некоторые из следующих тем уже обсуждались в принципах экспериментального дизайна раздела:
- Сколько факторов делает дизайн есть, и уровни этих факторов фиксированных или случайных?
- Необходимы условия контроля, и что они должны быть?
- чеки Манипуляции; сделал манипуляции действительно работает?
- Каковы фоновые переменные?
- Каков размер выборки. Сколько единиц должны быть собраны для эксперимента, чтобы быть обобщать и иметь достаточную мощность ?
- Какова значимость взаимодействия между факторами?
- Что такое влияние отдаленных последствий основных факторов на результаты?
- Как сделать изменения ответа влияют меры самоотчета?
- Насколько реально повторяют введение одних и те же измерительные приборы в те же единица, в различных случаях, с послетестовым и последующими тестами?
- Что об использовании прокси-претест?
- Есть ли таится переменные?
- Если клиент / пациент, исследователь или даже аналитик данных слеп к условиям?
- Какова возможность последующего применения различных условий на одни и те же единица?
- Сколько из каждого управления и шумовых факторов должны быть приняты во внимание?
Независимая переменная исследования часто имеет много уровней или различных групп. В истинном эксперименте, исследователи могут получить экспериментальную группу, которая, где осуществляется их вмешательство для проверки гипотезы, и контрольной группа, которая имеет все тот же элемент, в экспериментальной группе, без интервенционного элемента. Таким образом, когда все остальное в течение одного вмешательства, за исключением поддерживается постоянным, исследователи могут удостоверить с определенной долей уверенности, что этот один элемент является то, что причиной наблюдаемого изменения. В некоторых случаях, имеющий контрольную группу не этично. Иногда это решается с помощью двух различных экспериментальных групп. В некоторых случаях независимые переменные не могут манипулировать, например, при тестировании разницы между двумя группами, которые имеют различные заболевания, или испытывать разницу между мужчинами и женщинами (очевидно, переменной, которые были бы трудно или неэтично назначить участник). В этих случаях можно использовать квази-экспериментальное проектирование.
причинные атрибуции
В чистом экспериментальном проектировании, независимый переменный (предсказатель) манипулируют исследователь - то есть - каждый участник исследования выбираются случайным образом из популяции, и каждый участник Выбранного случайным образом распределен в условия независимого переменный. Только тогда, когда это делается возможным удостоверить с высокой степенью вероятности, что причиной различий в переменных результата вызваны различными условиями. Таким образом, исследователи должны выбрать дизайн эксперимента по сравнению с другими типами конструкции всякий раз, когда это возможно. Тем не менее, характер независимой переменной не всегда позволяют манипуляции. В тех случаях, исследователи должны знать не удостоверяющие о причинной атрибуции, когда их конструкция не позволяет ему. Например, в наблюдательных проектах, участники не случайным образом распределены в условия, и поэтому, если есть различия найдено в итоговом переменных между условиями, вполне вероятно, что есть нечто иное, чем различия между условиями, которые вызывают различия в результатах, что это - третья переменная. То же самое касается исследований с корреляционного дизайна. (Адер & Mellenbergh, 2008).
Статистический контроль
Это лучшее, что процесс находится в разумном статистическом контроле до проведения спланированных экспериментов. Если это не представляется возможным, собственно блокирование, репликации и рандомизации позволяют осторожного проведения спланированных экспериментов. Для контроля за мешающие переменные, исследователь учредить контрольные проверки в качестве дополнительных мер. Исследователи должны гарантировать, что неконтролируемые воздействия (например, восприятие источника доверия) не искажать результаты исследования. Проверка манипуляции является один примером контрольной проверки. Манипуляция проверка позволяет исследователям выделить главные переменные для усиления поддержки, что эти переменные работают, как и планировались.
Некоторые эффективные конструкции для оценки несколько основных эффектов были найдены независимо друг от друга и в ближайшем правопреемства Раджа Chandra Bose и К. Kishen в 1940 году в , но оставалась малоизвестной до тех пор конструкции Плакетта-бирманской были опубликованы в Biometrika в 1946 г. О то же самое время, CR Rao ввел понятие ортогональных массивов в качестве экспериментальных образцов. Эта концепция играет центральную роль в развитии Тагучи методов по Тагути , который проходил во время своего визита в Индийском статистическом институт в начале 1950 - х лет. Его методы были успешно применены и приняты японской и индийской промышленностью, а впоследствии также были охвачены американской промышленностью, хотя и с некоторыми оговорками.
В 1950 году Гертруда Мэри Кокс и Уильям Gemmell Кокрэн опубликовал книгу Экспериментальные Designs, которые стали основной ссылочный работы по проектированию экспериментов по статистикам в течение многих лет после этого.
Развитие теории линейных моделей охватили и превзошли дела, которые касались ранних авторов. Сегодня теория опирается на сложные темы в
UI/UX, Дизайн
Некоторые люди считают, что дизайн — это абсолютно творческая профессия. Но вдохновения и чувства прекрасного недостаточно для создания профессионального дизайна.
Чтобы эффективно выполнять свою работу, профессионалы должны не только владеть искусством дизайна, но и применять множество принципов из разных сфер деятельности. Психология — одна из базовых наук, которая помогает дизайнерам лучше понимать пользователей и анализировать их поведение. Сегодня мы выясним, какую роль психология играет в сфере дизайна, а также узнаем, какие её принципы важно учитывать в процессе дизайна.
Роль психологии в дизайне
Из-за тенденции пользователь-ориентированного дизайна эксперты стали пересматривать подходы к работе, стараясь глубже понять целевую аудиторию. Дональд Норман в своей книге «Дизайн привычных вещей» определил понятие дизайна как акт коммуникации, предполагающий глубокое понимание человека, с которым дизайнер коммуницирует.
Чтобы вникнуть в требования пользователей, дизайнерам рекомендуют обратиться к психологическим принципам, которые формируют человеческое поведение, стремления и мотивацию. Применяя психологические принципы при создании дизайна, можно улучшить результат, ведь продукт становится гораздо ближе к актуальным требованиям его пользователей. К тому же, знания психологии помогают создавать дизайн, располагающий людей совершать действия, которые от них ожидают, к примеру, купить товар или связаться с компанией.
Дизайнерам психология может показаться довольно сложной и скучной наукой, поэтому случается, что они пропускают этап анализа целевой аудитории, решая положиться лишь на своё чутьё. Но для того, чтобы эффективно применять принципы психологии, не обязательно быть доктором наук в этой сфере. Для позитивного результата важно изучить основные позиции, влияющие на показатели взаимодействия. Основываясь на практическом опыте и исследовании данного вопроса, мы выделили шесть эффективных психологических принципов, которые часто применяются при создании дизайна.
Принципы Гештальта
Этой теории из области психологии более ста лет, но она не теряет своей актуальности. Слово «гештальт» означает «единое целое», а сама теория исследует визуальное восприятие элементов по отношению друг к другу. Иными словами, принципы гештальта показывают склонность людей объединять отдельные элементы в группы. Принципы, по которым пользователи формируют группы включают:
Схожесть. Когда пользователи замечают некую схожесть между объектами, они автоматически воспринимают их как элементы, относящиеся к одной группе. Схожесть предметов обычно определяется по их форме, цвету, размеру, или текстуре. Принцип схожести даёт пользователям чувство слаженности между элементами дизайна.
Непрерывность. Этот принцип гласит, что люди склонны интерпретировать визуальные элементы как непрерывную цепочку информации. Даже когда элементы расположены по ломаной линии, наши глаза естественным образом следуют от одного объекта к другому.
Замыкание. Этот закон основан на тенденции человеческого глаза завершать незаконченные фигуры. Когда мы видим незавершенную фигуру, мы автоматически воспринимаем её как цельную. Принцип нашел частое применение в дизайне логотипов.
Близость. Когда объекты расположены рядом, люди чаще воспринимают их как группу, нежели отдельные предметы, даже если они совершенно непохожи.
Фигура и фон. Этот принцип демонстрирует тенденцию человеческих глаз отделять объекты от фона. Существует много примеров картинок, которые воспринимаются иначе в зависимости от объекта, на котором сфокусирован взгляд.
Принципы гештальта на практике подтверждают, что наш мозг склонен играть с нашим визуальным восприятием. Поэтому дизайнерам нужно учитывать эти факторы при создании цифровых продуктов во избежание возможных недоразумений.
Висцеральная реакция
У вас когда-нибудь было такое ощущение, что вы влюбились в сайт в ту же секунду, когда открыли его? Или, может, какое-нибудь приложение вызвало у вас отвращение после одного взгляда на него? Если да, то вы уже знакомы с висцеральной реакцией. Такой вид реакций исходит из части нашего головного мозга, которая называется «старый мозг». Он отвечает за инстинкты и реагирует быстрее, чем наше сознание. Висцеральные реакции коренятся в человеческом ДНК, и их довольно легко предугадать.
Как же дизайнеры используют эти знания? В первую очередь, они стремятся вызвать положительные эстетические ощущения. Не так уж и сложно предугадать, что выглядит приятно, если ты знаешь свою целевую аудиторию и ее потребности. Поэтому тенденция использования высококачественных красивых фото или приятных цветных картинок на лендингах, вебсайтах и других цифровых продуктах не случайна.
Психология цвета
Наука, которая изучает влияние цвета на человеческое сознание, поведение и реакции, называется психология цвета. Сегодня мы не будем углубляться во все ее аспекты, так как она довольно сложная и объемная, а потому заслуживает отдельной статьи (которую, кстати, вы уже можете найти в английской версии нашего сайта).
Если коротко, главная идея в том, что цвета имеют значительное влияние на восприятие пользователей. По этой причине дизайнерам необходимо осознанно подходить к выбору цвета для своих проектов, чтобы правильно передавать посыл и настроение каждого из них.
Мы собрали список базовых цветов и значений, с которыми они обычно ассоциируются.
Красный.
Цвет ассоциируется со страстными, сильными и агрессивными чувствами. Он может символизировать как позитивные, так и негативные эмоции, включая любовь, уверенность, страсть и гнев.
Оранжевый.
Энергичный и теплый цвет, который вызывает чувство приятного волнения.
Желтый.
Это цвет счастья. Символизирует солнечный свет, радость и тепло.
Зеленый.
Цвет природы. Приносит чувства успокоения и обновления. Кроме того, может ассоциироваться с неопытностью.
Синий.
Часто представляет собой корпоративные образы. Обычно означает спокойствие, но, будучи холодным цветом, также ассоциируется с расставанием и печалью.
Фиолетовый.
Долгое время ассоциировался с королевской властью и богатством, поскольку многие короли носили фиолетовые одежды. Его также называют цветом тайны и магии.
Черный.
Этот цвет очень многозначный. Часто ассоциируется с трагедией и смертью, а также означает тайну. Может воприниматься и традиционным, и современным. Всё зависит от того, как вы его используете и с какими цветами комбинируете.
Белый.
Цвет чистоты и невинности.
Узнаваемые паттерны
Возможно, вы заметили, что вебсайты и приложения, объединенные одной тематикой, часто используют похожие дизайн-паттерны. Всё дело в психологии пользователей: посещая вебсайт или пользуясь приложением, люди ожидают увидеть определенные элементы, присущие данному виду продукта.
Например, посещая сайт строгого люксового барбершопа, пользователи вряд ли ожидают увидеть яркие цвета, картинки с котиками или что-то вроде этого. Такие элементы лишь отпугнут клиентов, так как будут выглядеть странно и неуместно.
Но дело не только в цветах или картинках. Такие очевидные и общие элементы, как список статей в блоге или фильтры на коммерческих сайтах также важны для успешной навигации. Пользователи быстро привыкают к определенным шаблонам, и при отсутствии каких-то стандартных элементов люди могут чувствовать себя некомфортно.
Паттерны сканирования текста
В нашей статье «Tips on Applying Copy Content in User Interfaces », мы уже рассказывали об этом: перед тем, как прочесть текст на веб-странице, люди быстро просматривают (сканируют) ее, чтобы понять, интересно это им или нет. Согласно различным исследованиям, включая публикации Nielsen Norman Group, UXPin team и других, существует несколько популярных паттернов сканирования веб-страниц, среди которых модели «F» и «Z».
F-модель считается наиболее распространенным паттерном сканирования, особенно для веб-страниц с большим количеством контента. Сначала пользователь просматривает горизонтальную линию в верхней части экрана, где обычно расположены заголовки и другая важная информация. Затем немного перемещается по странице вниз и просматривает более короткую область по горизонтали. И напоследок глаза пользователя скользят вниз по вертикальной линии, охватывая левую часть текста, где читатели могут найти ключевые слова в первых предложениях каждого абзаца. Такой паттерн часто используют на страницах с больших количеством текста, например в блогах.
Z-модель применяется на страницах, которые не сфокусированы на тексте. Сначала пользователь просматривает верхнюю часть страницы, начиная с левого верхнего угла, где надеется найти важную информацию, а затем переходит в противоположный угол по диагонали вниз. Заканчивается сканирование по горизонтальной линии внизу страницы, снова слева направо. Эта модель типична для веб-сайтов, не загруженных текстом и не требующих прокрутки страницы, где все основные данные видны сразу.