Sie können die Kundenzufriedenheit nicht sehen.
Sie können es nicht sehen.
Es gibt kein Thermometer, das jemandes Intelligenz direkt misst.
Während wir über zufriedene Kunden, nutzbare Produkte oder intelligente Menschen sprechen können, gibt es keine direkte Möglichkeit, diese abstrakten Konzepte zu messen.
Und diese Konzepte variieren eindeutig. Wir haben alle Erfahrungen gemacht, die uns unzufrieden oder umgekehrt sehr erfreut gemacht haben. Wir hatten auch unseren Anteil an Produkten, die frustrierend zu bedienen waren, und andere, die überraschend einfach zu bedienen waren.
Obwohl wir diese Erfahrungen nicht direkt messen können, sind es diese verborgenen und schwankenden Konzepte, die wir oft am meisten messen und pflegen müssen.
Variablen
Schon früh machen wir uns mit dem Konzept einer Variablen vertraut. In der Algebra gibt es Gleichungen wie:
2x = 4
In der Gleichung ist x die Variable.
In der Computerprogrammierung speichert eine Variable einen Wert, genau wie in der Mathematik. Beispielsweise speichert die PHP-Variable $username den Wert des Benutzernamens, den eine Person in ein Formular eingibt:
$ benutzername = $_POST;
In der Forschung sind Variablen Dinge, die sich ändern und kontrolliert und gemessen werden können. Wenn beispielsweise in einem A / B-Test die Hälfte der Teilnehmer einen roten Knopf und die Hälfte einen blauen Knopf auf einer Spendenseite sieht, ist die Variable die Schaltflächenfarbe.
Unabhängige vs abhängige Variablen
Genauer gesagt wird die Schaltflächenfarbe als unabhängige Variable bezeichnet und ist diejenige, die normalerweise in einer Studie manipuliert wird. Im Gegensatz dazu ist die abhängige Variable die Anzahl der Klicks auf die Schaltfläche (berechnet als Conversion-Rate).
Sowohl die unabhängigen als auch die abhängigen Variablen sind beobachtete Variablen. Wir können die Anzahl der Klicks zählen und als Forscher den Unterschied in den Schaltflächenfarben erkennen.
Beobachtete vs latente Variablen
Viele Variablen in der UX-Forschung werden beobachtet. Dinge wie Antworten auf Umfragefragen, standardisierte Bewertungsskalen, Zeit für Aufgaben, Aufgabenerfolg und Usability-Probleme sind alle beobachtbar (während Usability selbst nicht beobachtbar ist).
Aber oft sind es die Variablen, die wir nicht sehen oder direkt messen können, über die wir Bescheid wissen wollen, wie Kundenbindung oder Benutzerfreundlichkeit. Diese versteckten Variablen werden als latent (lateinisch für versteckt) bezeichnet. Die Net Promoter Score (NPS) -Frage und die 10 Items in der System Usability Scale (SUS) messen beobachtete Variablen (Bewertungsskalen, Zeit für Aufgaben und andere), um die unbeobachteten Variablen der Kundenbindung bzw.
Wie man latente Variablen misst
Während wir latente Variablen nicht direkt messen können, können wir sie indirekt messen, indem wir beobachtete Variablen verwenden. Es ähnelt der Technik zum Auffinden von Planeten, die ferne Sterne umkreisen. Die Exoplaneten werden nicht direkt gesehen (sie sind viel zu schwach), aber sie können indirekt beobachtet werden, sowohl durch das Gravitationswackeln, das sie auf ihrem Mutterstern haben, als auch durch die kleine Menge an Licht, die sie blockieren, wenn sie zwischen ihrem Stern und unseren Teleskopen hindurchtreten.
In ähnlicher Weise verwenden wir zur Messung latenter Variablen in der Forschung die beobachteten Variablen und schließen dann mathematisch auf die unsichtbaren Variablen ab. Dazu verwenden wir fortschrittliche statistische Techniken wie Faktorenanalyse, latente Klassenanalyse (LCA), Strukturgleichungsmodellierung (SEM) und Rasch-Analyse. Diese Techniken beruhen auf den Wechselbeziehungen zwischen Variablen.
Zum Beispiel identifizierten wir die latente Variable der Usability in unserem Papier von 2009 unter Verwendung einer Art Faktorenanalyse (PCA), indem wir die beobachteten Variablen Zeit (ein Maß für Effizienz), Abschlussraten (ein Maß für Effektivität) und selbstberichtete Fragebogenantworten (ein Maß für Zufriedenheit) untersuchten, um die latente Variable der Usability aufzudecken.
Bei der Entwicklung des SUPR-Q als Maß für die Qualität der Website-Benutzererfahrung haben wir beobachtete Elemente (8 Elemente, auf die Benutzer reagieren) mithilfe von Strukturgleichungsmodellierung (SEM) den latenten Konstrukten von UX-Variablen, UX-Qualität, Erscheinungsbild, Benutzerfreundlichkeit, Loyalität und Vertrauen zugeordnet.
Wenn wir eine Segmentierungsanalyse durchführen, möchten wir unsichtbare Kundencluster aufdecken. Wir bitten die Teilnehmer einer großen Umfrage, auf viele Punkte zu antworten. Wir nehmen die beobachteten Antworten und verwenden die latente Klassenanalyse, um die zugrunde liegenden Cluster zu identifizieren.
Wenn wir eine Kartensortierung durchführen, um zu verstehen, wie Benutzer Informationen und Elemente gruppieren, verwenden wir die beobachtete Anzahl der Orte, an denen Teilnehmer die Elemente platzieren, um die latente Variable von Gruppen abzuleiten.
Schlussfolgerung
Latente oder versteckte Variablen unterscheiden sich von beobachteten Variablen dadurch, dass sie nicht direkt gemessen werden. Stattdessen verwenden wir beobachtete Variablen und schließen mathematisch auf die Existenz und Beziehung latenter Variablen. Dies ist die Kernmethode hinter vielen leistungsstarken Techniken wie
- Faktorenanalyse: Um zugrunde liegende Konstrukte zu finden
- Clusteranalyse: Um Beziehungen mithilfe der Kartensortierung zu verstehen
- Latente Klassenanalyse: Um Kunden in Segmente zu gruppieren
- Strukturgleichungsmodellierung (SEM): Um Maßnahmen zu validieren