não se vê satisfação do cliente.Não se vê usabilidade.Não há um termómetro que mede directamente a inteligência de alguém.Embora possamos falar sobre clientes satisfeitos, produtos utilizáveis ou pessoas inteligentes, não há uma maneira direta de medir esses conceitos abstratos.
e estes conceitos variam claramente. Todos tivemos experiências que nos deixaram insatisfeitos ou, inversamente, muito encantados. Nós também tivemos nossa parte de produtos que eram frustrantes de usar, e outros que eram surpreendentemente fáceis de usar.Embora não possamos medir essas experiências diretamente, são esses conceitos ocultos e flutuantes que muitas vezes precisamos medir e cuidar mais.
variáveis
desde a mais tenra idade familiarizamo-nos com o conceito de uma variável. Em Álgebra temos equações como::
2x = 4
na equação, x é a variável.
na programação de computadores, uma variável armazena um valor, assim como faz na matemática. Por exemplo, a variável PHP $username armazena o valor do nome de usuário uma pessoa entra em uma forma:
$utilizador = $_POST;
em pesquisa, variáveis são coisas que mudam, e podem ser controladas e medidas. Por exemplo, em um teste A / B, se metade dos participantes ver um botão vermelho e metade ver um botão azul em uma página de doação, a variável é a cor do botão.
variáveis independentes vs dependentes
mais especificamente, a cor do botão é referida como uma variável independente, e é a que é geralmente manipulada em um estudo. Em contraste, a variável dependente é o número de cliques no botão (calculado como uma taxa de conversão).
ambas as variáveis independentes e dependentes são variáveis observadas. Podemos contar o número de cliques, e como pesquisador, ver a diferença nas cores dos botões.
variáveis observadas vs latentes
muitas variáveis na pesquisa UX são observadas. Coisas como respostas a perguntas de pesquisa, escalas de classificação padronizadas, tempo em tarefa, sucesso de tarefa e problemas de usabilidade são todos observáveis (enquanto a usabilidade em si não é observável).
mas é muitas vezes as variáveis que não podemos ver ou medir diretamente que queremos saber, tais como a lealdade do cliente ou usabilidade. Estas variáveis ocultas são referidas como latentes (que é latim para oculto). A questão da pontuação líquida do Promotor (NPS) e os 10 itens da escala de usabilidade do sistema (SUS) medem variáveis observadas (escalas de classificação, tempo em tarefa, e outros) como uma forma de estimar as variáveis não observadas de fidelidade e usabilidade do cliente, respectivamente.
Como medir variáveis latentes
embora não possamos medir variáveis latentes diretamente, podemos medi-las indiretamente usando variáveis observadas. É semelhante à técnica para encontrar planetas orbitando estrelas distantes. Os exoplanetas não são vistos diretamente (eles são muito escuros), mas podem ser observados indiretamente, tanto pela oscilação gravitacional que têm em sua estrela mãe quanto pela pequena quantidade de luz que bloqueiam fora de vista enquanto passam entre sua estrela e nossos telescópios.
similarmente, para medir variáveis latentes na pesquisa usamos as variáveis observadas e então matematicamente inferem as variáveis invisíveis. Para isso, usamos técnicas estatísticas avançadas como análise de fatores, análise de classe latente (LCA), modelagem de equações estruturais (SEM), e análise Rasch. Estas técnicas dependem das inter-correlações entre variáveis.
Por exemplo, identificamos a variável latente de usabilidade em nossos 2009 papel, utilizando um tipo de factor analysis (PCA) ao examinar as variáveis observadas de tempo (uma medida de eficiência), as taxas de conclusão (uma medida de eficácia), e auto-relatada respostas do questionário (uma medida de satisfação) para descobrir a variável latente de usabilidade.
Quando desenvolvemos o SUPER-Q como uma medida da qualidade do site, experiência de usuário, mapeamos observado itens (8 itens que os usuários respondem a) para latente construções de UX variáveis, UX qualidade, a aparência, a usabilidade, a lealdade, a confiança e usando a modelagem por equações estruturais (SEM).
quando realizamos uma análise de segmentação queremos descobrir clusters invisíveis de clientes. Pedimos aos participantes em uma grande pesquisa para responder a muitos itens. Tomamos as respostas observadas e usamos a análise de classe latente para identificar os clusters subjacentes.
Quando realizamos um cartão de classificação para entender como os usuários de informações do grupo e itens, tomamos o observado contagem de onde os participantes coloque os itens para inferir a variável latente de grupos.
Conclusão
Latente ou oculto, variáveis diferentes de variáveis observadas em que eles não são medidos diretamente. Em vez disso, usamos variáveis observadas e matematicamente inferimos a existência e relação das variáveis latentes. Este é o método principal por trás de muitas técnicas poderosas, tais como
- Análise de fatores: Para encontrar construções subjacentes
- Análise de aglomerado: para compreender as relações usando a ordenação de cartões
- análise de classes latentes: para agrupar clientes em segmentos
- modelagem de equações estruturais( SEM): para validar medidas