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[转] 为什么网站项目只需测试5个用户

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    发表于 2013-6-13 19:32 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    本帖最后由 sdccumcm 于 2013-6-13 19:33 编辑 / I: E8 I* ~2 I1 Z
    - K: I$ L" z: c% A9 X8 c
    人们总是认为,用户测试是一个复杂且代价昂贵的事情。一个网站设计项目需要一个庞大的预算和长长的时间表。其实,可用性测试并非如大多数人认为的是浪费资源的事情。在你可承受的测试成本范围内,使用不超过5个用户,即可达到很好的测试效果。最初的研究过程中,Tom Landauer  和我得出了一个可用性测试方面的,关于测试人员的数量的公式:
    4 X$ h$ R" S7 a* K0 `: \9 @. Q( Q6 p% o" q$ S3 K4 d" j+ r
    假设一个可用性测试的测试人员数量为n,N为所有可用性测试发现的问题总数,L是单个测试人员的问题发现率。8 b+ g  V: b: Z' K9 X. ^
    # T' D+ D1 r2 d( T4 D8 N! S
    N(1-(1-L)n)* V% n, b% K6 C( E# R# @( r
    * n' a# `- E1 @9 d, j
    我们发现,大多数项目的平均的问题发现率为31%。当 L=31%时,可以得到如下的图形:2 u- @/ T6 `; Z5 @
    9 x! T8 b0 Q3 N* c. A
    http://img.linux.net.cn/data/att ... g0p38u80cvedpzj.gif8 ?3 P, Y- u4 n7 C% q/ f7 I; y

    ; O( K: k# E) b6 p7 Duser testing diminshin returns curve
    9 s% ^& z6 B4 y! L0 P7 T0 o4 s
    5 I( B+ [: s/ ^% u4 E0 K当用户为零时,发现的问题数目是零,即“零用户零发现”。我们可以看到,第一个用户几乎发现的三分之一的设计的可用性的问题,和零发现截然不同。当我们看第二个用户的测试情况时,可以发现,有一部分问题是和第一个user重合的。人们之间的行为或发现有一定的差异,第二个user可以发现一些不同于第一个user的问题,有区别于第一个用户的新发现,但是问题数量不及第一个用户的最初发现。第三个用户做了很多前两者重复的事情,有些甚至重复2次。另外,当然,第三个用户本身异能发现少量的新问题,显然数量远远不及前 两个用户。
    8 j& P6 M. R" U
    % ^8 @3 \( e4 v& j- h现在,加入更多的测试人员(user),你会发现一个现象,随着人数的增加,重复的事情一再出现,发现的新问题发现率开始下降。显然不再需要让更多的人来重复发现重复的问题,自然回回去重新设计,以解决发现问题。
    ; S- O* L; Y: Y' \0 v
      j( B  d" u+ m5 {0 Y6 o" x到了第5个user,你就是在浪费时间,去做重复的事情,并且几乎再没有先的发现。
    " k& x* D* @7 l) }9 L8 b& f
    # F2 K9 ?( g% S) i迭代设计. I( @3 e1 P8 R# H, z4 j# M
    5 m! }) A- m$ W8 W3 X  W7 R
    上图中的曲线很清除地标明,至少需要15个用户去发现所有的设计中的可用性问题。但是,为什么我更倾向于推荐 用更少的测试人员呢?一个主要的原因是合理分配可用性测试的预算。让我们看看,当你招聘15个客户代表来对你的设计进行测试时,就一位着你得花费5个用户 的3倍的费用!* D! N( t, @/ b4 O2 L
    6 s& N. V( m& \( }4 s- E1 L
    当我们去做用户的可用性测试时,最终的目标是为了解决或者提高实际的设计,而不是仅仅得到一份书面的报告。当5个用户的首次测试发现了85%的可用性问题时,你已经可以在下一个desagn中修复这些问题。+ S% [3 y" |$ B) a1 S8 f

    # q9 K3 w" f/ p0 W2 e- f, z如果想发现更多的问题,当然需要再次测试。即使我说重新设计可以修复第一次测试时发现的问题,事实是你可能认 为新的设计可以客服已有的问题。但是,在没有人能设计出更完美的用户界面之前,无法保证新的设计可以修复事实存在的问题。第二次测试可以回归已有的问题, 确认是否修复。同时,一个新的设计,意味着还需要一次新的用户测试。& y/ ~/ `1 C9 C8 |3 w' c
    3 t4 V" U) f3 H& b
    5个用户的第二次测试,可以发现第一次测试时遗留的15%的问题。(仍旧会有2%的问题遗留要等到第三次测试来发现)。
    4 Q, X( k0 R7 {; ~0 f
    : i; q  ?' X, G: c/ M最终,第二次测试的深度可以设计到网站的设计架构,获取到我们所需的一些信息,如体系架构、任务流程等是否符合客户需求。这些问题常常在隐藏在一些表面的可用性问题之后,而为人们所忽略。( V7 v6 h4 g! J. z7 A" k

    ) m3 m2 S3 b% Z) N- J所以,第二次的测试作为第一次测试的质量保障,并且可以发现更深入的问题。第二次测试会为系统的重新设计提供一份新的问题清单,但数量显然会少于第一次测试。但是,本次测试并不能完全补充第一次测试,还需要第三次的测试来进行查漏补缺。
    8 F4 u0 U0 ~' Y, F1 S7 A; l+ G2 H$ b; X8 m  V
    5个用户三次的最终测试效果要远高于15个用户测试一次的效果。2 z$ A  T9 v8 Q/ q1 t8 W  ]* V' I3 G

    / M+ z+ W) p0 E" O为什么不建议单用户的测试?单个人的行为总会有一些风险,人总会有一些意外的,不确定的行为。: K7 y" X  a1 v  P; }- }. b6 M2 K
    - r- k$ R3 V$ ~& N. a9 f  a7 u
    你可能会认为15个用户做一轮测试,比5个用户做3轮要好。因为曲线表明,第一个用户的发现率明显高于后续的 用户,但是,为什么我们要坚持多轮测试?两个原因:第一,通过观察3个人就可以看到用户行为的多样性,可以洞察到那些行为是独特的那些是可以一概而论的; 第二,用户测试的成本效益分析表明,3-5个测试用户的最佳比例,依赖于测试的风格。初始的运行成本和测试计划相关,多个用户对于降低最初的成本效果更好。
    * z; _& b+ I  `3 G7 k5 S7 a0 V; O; n+ |3 z+ V7 I3 u
    什么时候增加更多的测试用户
    6 f: G" ~$ a" \
    ) E1 @) a" f: ~' K# C( U  S, \当你的网站客户群覆盖到几个不同高度的用户群时,你需要增加更多的测试用户。上面公式的适用于网站的用户群接 近或者差异很小时。举个例子,当你的网站客户群是定位于父母和孩子时,你就需要充分考虑到两个不同群里的使用行为。系统的相同之处是对于采购代理商的销售 人员之间的连接。1 L1 E. e1 f8 Z+ R3 n% h  }" J
    ) j0 C% \2 Z8 t& \% C$ H2 N
    甚至当用户群体差异性完全不同时,在两类人之间也可发现很多相似之处。毕竟,所有的用户都是人。所有的可用性问题反应的都是人的行为与网站之间的互动和影响。# X! y% k9 v1 h" X: W/ N
    6 d" E0 I4 A& u" }4 X$ C5 B
    在测试不同的用户群时,你不需要每个用户群中都有很多测试人员(user),有以下的一个测试人员数目就足够了:1、如果测试两个用户群,则每类群需要3-4个用户;2、如果测试3个或更多的用户群,则每类有3个测试用户就可以了(至少3个users就可以确保你覆盖到某一个用户群中的不同的行为)
    8 n, J. y4 n" n9 Q
    * h, e" k  b9 Y# W# R) X' v$ X1 b英文原文:http://www.useit.com/alertbox/20000319.html   写于2000年3月19日

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