レビューの平均結果を表示するのに最適なソリューションは何ですか？
私は3つの可能性を使用して（感情的なアイコンを使用して）レビューするように設計したレビューシステムを持っています
本当にいい作品ですが、レビューの平均を公開する必要もあります。
私は気分のうち最も高い割合を強調し、残りの2つの気分とその割合を入れることを考えていました。
ただし、ご覧のとおり、1列目と3列目にはユーザーに関係のない問題がある可能性があります。
1つ目は、割合が等しい場合（50/50または33.3/33.3/33.3）はどうなりますか？解決策は、最も幸せな気分を「促進」することができます
3番目に、本当に近い割合があるが、最も悲しい顔の割合が高い場合はどうなりますか？幸せな顔が本当に近い場合でも、悲しい顔を表示することでユーザーの決定に影響を与える可能性がありますか？
使用できる他のソリューションはありますか？
技術的には、モードは平均/平均ではなく、 通常のデータ で強調する中心的な傾向になります。
ビルアルバートの著書には素晴らしい説明があります ユーザーエクスペリエンスの測定
...序数データの最も一般的な発生は、アンケートに関する自己報告データからのものです。たとえば、参加者はWebサイトを「優れている」、「良い」、「公平」、または「悪い」と評価します。これらは相対的なランキングです。優れたものと良いものの距離は、必ずしも良いものと公平なものの同じ距離であるとは限りません...
序数データを分析する最も一般的な方法は、頻度を調べることです。たとえば、参加者の40％がサイトを優れている、30％が良い、20％が普通、10％が悪いと評価したと報告する場合があります。 平均ランキングを計算するのは魅力的かもしれませんが、統計的には意味がありません。
データ入力にはスマイリーアイコンが目立ちますが、処理するために暗算を必要としない視覚化にパーセンテージをオフロードするので、積み重ね分布棒グラフを使用すると要約に適している可能性があります。モードに基づいて順序を変更すると、順序性が損なわれ、データセット全体のパターンを識別しにくくなるため、お勧めしません。
これが私が要約にどのように取り組むかです：
- 数値の詳細と凡例でさえ、Githubが行うように、バーのクリック/ホバーで非表示/非表示にすることができます
37Signalsがそこで行う方法 customer service report を確認することを検討します。これが独自のシステムを設計する前に検討したことかどうかはわかりません。 37signalsレポートでは、参加者の総数と、選択した気分に基づく勝率が常に表示されます。残りの2つの気分については、生データが表示されます。
エンドユーザーに関しては、これは純粋なパーセンテージの結果セットよりもはるかに理解しやすいと思います。サンプルのサイズがわからない場合、パーセンテージが極端に失われてユーザーにつながる可能性があります。すべての統計と同様に、サンプルサイズを小さくすると、スペクトルの一端または他端に向かって結果が簡単に得られます。特定の割合を作成するために採取されたサンプル数を少なくともユーザーに通知することにより、ユーザーは結果を信頼するかどうかを決定できます。
パーセンテージが一致したときに表示する必要があるものは、純粋にあなたが作成したものです。異なる感情/気分の数が極端に近くなったとしても、どちらがどちらが大きいかということになります。別のスコアよりも高い悲しいスコアを試してマスクすることは、実際には透過的ではありません。このアクションにより、一部のユーザーは、実際の結果を微調整していると思う場合、システムに偏る可能性があります。だから、それをそのまま表示するといいでしょう。
結果を列に表示したり、ソートしたりしないでください。
代わりに、投票オプションと同じ順序でそれらを行に表示します。
割合に応じてサイズを変更するか、代わりにその下に棒を配置してください（棒グラフ）。
例えば。の代わりに...
使用する...
メジャーごとに3つの顔で終わりたくない場合は、平均的な気分に応じて変化する式（および色）を持つメジャーごとに1つの顔を使用します...
状態間の違いは、この画像よりも大きいはずです。
加重平均を使用します。
悲しい= -1、ニュートラル= 0、幸せ= 1
結果：幸せ50％+ニュートラル40％+悲しい10％：
0.5 * 1 + 0.4 * 0 + 0.1 *（-1）+ 0.4 * 1 = 0.4
これは50％の幸せそうな顔に最も近いものです（5つのオプションを使用している場合）。
最良の結果は、プログラムで笑顔を動かし、計算の結果に従って（最も近い状態に平均化せずに）色の位相をシフトできる場合です。
これは、一般的に使用されている平均的な星の方法に近い方法でもあります。