Capítulo 11:

Analisar os dados
e observações
Diego Brito
Felipe Barreto
Paulo Leonardo
Objetivo

Identificar os principais
problemas e melhorias
a serem desenvolvidas.
Tipos de Análise

2 tipos de análise.
. Preliminar
Rápida e focada nos piores problemas encontrados.
. Compreensiva
Relató...
Etapas

As 4 diretrizes:
1. Compilar e resumir os dados
2. Analisar os dados
3. Desenvolver recomendações
4. Produzir o re...
Compilação de dados

Realizar compilação
durante os testes.
. Acelera o processo de análise
. Evita que detalhes sejam per...
Resumo de dados de desempenho

Retratar o que ocorreu
nos testes.
. Nessa etapa, o pesquisador começa a obter os dados org...
Resumo de dados de desempenho
1. Por precisão na tarefa

Contabilizar e categorizar
erros por tipo.
. Erros por tarefa
. E...
Resumo de dados de desempenho
2. Por tempo de execução

Detectar o tempo necessário
por tarefa.
. Média: A soma de todos o...
Resumo de dados de preferência

Resumir diferentes tipos
de resposta dos usuários.
Formas de coleta de dados de preferênci...
Outras medidas de resumo de dados

Diagnosticar problemas
e direcionar objetivos.
Contabilizar:
. Retorno à navegação prin...
Resumo por grupo e versões de produto

Resumir dados por grupos
e versões específicas.
. Comparar erros e problemas, perce...
Análise de dados

Entender o todo.
. Calcular a taxa de sucesso (regra dos 70%)
. Identificação de tarefas “difíceis” ou “...
Análise de dados

Priorizar problemas.
. Níveis de gravidade:
1. Irritante
2. Moderado
3. Severo
4. Inutilizável

. Níveis...
Análise de grupos ou versões de um produto

Comparar por grupos e
por versões de um produto.
. Perceber quais tarefas não ...
Estatística Inferencial

Ir além da amostra.
. Inferir em uma parcela maior da população (além do grupo testado).
. Os res...
Obrigado :)

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Cap. 11 análise de dados e observações

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Mini-seminário dos alunos sobre o livro Handbook of Usability Testing, de Rubin e Chisnell. Disciplina Teste Formal de Usabilidade, Pós em Ergodesign de Interfaces e Arquitetura de Informação - PUC-Rio, 2014-1.
Prof. Luiz Agner.

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Cap. 11 análise de dados e observações

  1. 1. Capítulo 11: Analisar os dados e observações Diego Brito Felipe Barreto Paulo Leonardo
  2. 2. Objetivo Identificar os principais problemas e melhorias a serem desenvolvidas.
  3. 3. Tipos de Análise 2 tipos de análise. . Preliminar Rápida e focada nos piores problemas encontrados. . Compreensiva Relatório completo com todos os dados levantados;
  4. 4. Etapas As 4 diretrizes: 1. Compilar e resumir os dados 2. Analisar os dados 3. Desenvolver recomendações 4. Produzir o relatório final
  5. 5. Compilação de dados Realizar compilação durante os testes. . Acelera o processo de análise . Evita que detalhes sejam perdidos . Fornece ideia geral do que foi descoberto . Uso de transcrições, tabelas, listas, etc.
  6. 6. Resumo de dados de desempenho Retratar o que ocorreu nos testes. . Nessa etapa, o pesquisador começa a obter os dados organizados de forma a auxiliá-lo na identificação do grau de sucesso do teste (se ele alcançou os objetivos esperados e se ele respondeu as perguntas do plano de teste). . Para tal, são utilizadas duas técnica de categorização de dados: 1. Por precisão na tarefa 2. Por tempo de execução
  7. 7. Resumo de dados de desempenho 1. Por precisão na tarefa Contabilizar e categorizar erros por tipo. . Erros por tarefa . Erros por omissão (executar tarefas incompletas) . Erros por comissão (executar tarefas fazendo coisas desnecessárias) . Participantes que realizaram tarefas com sucesso (dentro do tempo esperado) . Participantes que precisaram de auxílio para concluir tarefas
  8. 8. Resumo de dados de desempenho 2. Por tempo de execução Detectar o tempo necessário por tarefa. . Média: A soma de todos os tempos dividido pelo número geral de participantes. . Mediana: O tempo do meio na tabela. . Faixa: Leva em consideração os valores extremos da tabela. . Desvio padrão: É a indicação de variação em relação à média - obtida por fórmula matemática.
  9. 9. Resumo de dados de preferência Resumir diferentes tipos de resposta dos usuários. Formas de coleta de dados de preferência: . Questionários fechados: Contabilizar respostas. . Questionários abertos: Listar e agrupar respostas.: . Entrevistas e debriefing: Destacar comentários de transcrições.
  10. 10. Outras medidas de resumo de dados Diagnosticar problemas e direcionar objetivos. Contabilizar: . Retorno à navegação principal sem necessidade. . Quantidade e tipos de dicas e solicitações. . Acesso ao mapa do site. . Pontos de hesitação e por quanto tempo.
  11. 11. Resumo por grupo e versões de produto Resumir dados por grupos e versões específicas. . Comparar erros e problemas, percebendo as diferenças de desempenho entre diferentes grupos e versões de um mesmo produto. . Cuidado com o uso de porcentagem em pequenos grupos (de 8 a 10 pessoas), pois o resultado se mostrar exagerado.
  12. 12. Análise de dados Entender o todo. . Calcular a taxa de sucesso (regra dos 70%) . Identificação de tarefas “difíceis” ou “problemáticas” . Mapear a causa de todos os problemas encontrados . Definir o grau de prioridade para resolução de um problema (gravidade + frequência)
  13. 13. Análise de dados Priorizar problemas. . Níveis de gravidade: 1. Irritante 2. Moderado 3. Severo 4. Inutilizável . Níveis de frequência: 1. ocorre < 10% das vezes 2. ocorre 11% a 50% das vezes 3. ocorre 51% a 89% das vezes 4. ocorre > 90% das vezes Dica para ajudar na identificação: Pode-se utilizar de perguntas para os usuários no intuito de identificar problemas mais graves - debriefing Qual foi o problema mais grave que você encontrou durante o teste?
  14. 14. Análise de grupos ou versões de um produto Comparar por grupos e por versões de um produto. . Perceber quais tarefas não foram concluídas com "sucesso", para saber se as causas dos problemas ainda persistem. . É importante comparar as "vantagens" e "desvantagens" encontradas em cada versão também.
  15. 15. Estatística Inferencial Ir além da amostra. . Inferir em uma parcela maior da população (além do grupo testado). . Os resultados obtidas são estatisticamente relevantes, ou seja, a estatística deve ser gerada utilizando a técnica mais apropriada e os testes dever ser feitos com um número expressivo de participantes (no mínimo 10/12). . As condições de realização dos testes devem ser as mesmas para ambos os testes também, evitando resultados induzidos/ adulterados.
  16. 16. Obrigado :) Diego Brito Felipe Barreto Paulo Leonardo

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