UXリサーチで使用される量的および質的データ
私は、定量的データと定性的データの両方を組み合わせたユーザー行動調査の例を見つけようとしています。ほとんどの研究は、いずれかのアプローチに大きくまたは独占的に傾いているように思えます。そのため、非常に具体的な結論を導き出す大規模な調査研究、または非常に一般的な結論を下すヒートマップまたはアイトラッキング研究をよく目にします。これらの結果を内挿または外挿できる範囲は、それらを特定のコンテキストにリンクできるかどうかに依存します。それぞれのアプローチには明らかな長所と短所があることを考えると、研究者が研究を実行して両方のタイプの情報を収集することの主な懸念は何ですか？収集された情報が正確でないか、コンテキストに正しく反映できない場合、それははるかに大きな時間の無駄になるので、私はコストや時間の議論ではありません。
Comparative Usability Evaluation 8 からのUXプラクティショナーへの重要なメッセージの1つは、次のとおりです。
「レポートに定性的および定量的な調査結果を組み合わせてください。何が起こったかを提示し、なぜ起こったのかをサポートしてください。」
質的および量的研究手法を適用することにより、症状（何が起こったのか）を問題の根本原因（なぜ起こったのか）にリンクすることで問題を処理できるからです。
より多くのUX研究/調査で、定量的データと定性的データが同時に収集されないのはなぜですか？
John Creswell（2013）Research Design：Qualitative、Quantitative）の「Mixed Methods Procedures」の章に、定性的手法と定量的手法を統合するさまざまな方法の分類法と説明があります。 、および混合法アプローチ（SAGE出版物）。この章には、実際の研究の例が含まれています。この本は社会科学のフィールド調査を対象としていますが、この章はUXの作業にも適用できます。たとえば、Luke Swartzの論文ペーパークリップが嫌いな理由：ラベル、外観、行動、ユーザーインターフェイスエージェントへの社会的反応 「順次探索的戦略」の例です。
要約すると、定性的結果と定量的結果を次のように統合します。
定性的データを使用して、定量的データで見つけたものを説明します。
質的データを使用して、何を操作し、定量的に測定するかを決定します。
一方の方法を使用して、もう一方の結果を検証します（一方が他方の弱点を補います）。
テストする理論の各コンポーネントに最も適した方法を使用します。
定性的方法と定量的方法ではニーズが異なるため、ほとんどが個別の研究であるかのように、個別に実施されることがよくあります。彼らはしばしば異なるサンプルまたはサンプリング手順を使用します。ただし、1回のユーザビリティテストで混合方式を実行できます。
ユーザーは声を出して考えることを奨励します（これは常に仮定しました）は、相対的な定量的パフォーマンス（たとえば、タスクを完了するまでの時間、エラーの数、視線時間）にほとんど影響しません。正確な定量結果を得るには、ユーザーが作業を中断しないようにします。おそらく、標準的な時間に行き詰まった場合に限ります。
テストの最後に、定量調査（SUSなど）を使用できます。その後、定性的なインタビュー/報告を行います（これには、アプリに戻ってさまざまな場所で何が起こったかについて話し合うことが含まれる場合があります）。
ビデオテープの定性分析、視線追跡データ（定量的に分析することもできます）、インタビュー結果を実行します。定性分析はユーザーごとに時間がかかるのに対し、定量メソッドは比較的大きなサンプルサイズを必要とするため、ユーザーのサブセットに対して定性分析を実行することができます。
1つ以上のクレスウェルの戦略を使用して、メソッドの結果を統合します。
私は個人的な経験からしか話せませんが、私は調査と定性的データを組み合わせた混合方法の研究をよく行っています。これにより、「定量的に、ユーザーはサイトAをサイトBに優先しました。フォーカスグループは、サイトAを優先した理由のいくつかを説明します。」などの補足データを提供します。
上記のように定性的および定量的を並行して実行することは興味深いアイデアです。しかし、私の経験では、定量的研究の利点は、サンプルサイズが大きく、エラーの許容範囲が狭く、一般化可能性にあります。定量的研究における大規模なサンプルサイズ間のトレードオフをどのように説明できますか？しかし、大規模なサンプルサイズの利点を達成するために十分なユーザーを使用して定性的研究を実行するのにかかるお金と時間？
何が起こったのか、なぜ起こったのかがわかるので、混合された方法論は常に最良です。これらの記事をチェックしてください。
https://www.nomensa.com/blog/2015/ux-research-selecting-right-method
https://www.nngroup.com/articles/which-ux-research-methods/
「何が起こったのか」を知りたい場合は、定性的なデータは必要ありません。「なぜ起こったのか」を知る必要があるだけの場合は、定量的なデータは必要ありません。ユーザーのコンテキストを観察できない場合は、リモートで実装できる方法論を使用する必要があります。
設計前段階にいる場合は、定性的な方法論を使用して製品を理解する必要があります。ローンチした場合は、定量的な調査を実施して、製品の使用方法と使用頻度を把握する必要があります。例えば。アイトラッキングまたはグーグルアナリティクス。
ルーカスに応じて、定量的および定性的の両方が高価になる可能性があります。例えば。カードの並べ替えでは、データを整理して正確な結論を出すまでに時間がかかる場合があります。すべての研究では、妥当性を達成するために大きなサンプルサイズが必要です。
ただし、多くの現金を持たないスタートアップの場合は、定性的調査を使用してメンタルモデルと最良の推測を作成する必要があります。すでに市場に出ている同様の製品に対してヒューリスティック評価を実行できます。
若い、インディ。 2008.メンタルモデル：設計戦略と人間の行動の整合。ニューヨーク：ローゼンフェルドメディア