Ein Usability-Test beobachtet echte Menschen
Ein Usability-Test beobachtet echte Menschen dabei, wie sie mit einer Oberfläche Aufgaben lösen. Aus wenigen Zahlen sehen Sie, wo Menschen scheitern: Erfolgsquote, Zeit und Fehler.
Schon wenige Teilnehmende zeigen die größten Probleme, denn dieselben Hürden treten immer wieder auf. Hier lesen Sie die Ergebnisse eines Tests mit zwölf Personen.
Am Ende dieser Lektion
Notiz
Ich kann einen kleinen Usability-Test beschreiben und seine Zahlen lesen.
Schlüsselwörter
| Begriff | Was er bedeutet | Beispiel |
|---|---|---|
| Teilnehmende | die Personen, die im Test Aufgaben lösen | |
| Testaufgabe | ein Ziel, das die Teilnehmenden im Test erreichen sollen | |
| Erfolgsquote | wie viele Versuche das Ziel erreichten, in Prozent | 75 |
| Median | der mittlere Wert, wenn Sie die Zahlen ordnen | |
| Fehlerzahl | wie oft jemand sich vertan hat |
Die Zellen, die Lernende ausfüllen, bleiben in dieser Vorschau leer.
Ein Test gibt Aufgaben vor und beobachtet
Sie geben jeder Person dieselben Aufgaben und halten fest: Wie lange dauerte es, wurde sie fertig, wie oft vertat sie sich? Sie helfen nicht und erklären nichts.
Bitten Sie die Person, laut zu denken. Das zeigt, was sie erwartet und was sie verwirrt. Danach lesen Sie die Zahlen und die Notizen zusammen.
Ein Beispiel: die Tabelle eines Tests
| participant | task | seconds | completed | errors |
|---|---|---|---|---|
| P1 | find_teapot | 23 | yes | 0 |
| P1 | add_to_basket | 35 | yes | 2 |
| P1 | fill_form | 81 | yes | 3 |
| P1 | fix_error | 69 | yes | 1 |
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Das Lab hat 48 Versuche, 9 davon scheiterten
Zwölf Personen mit je vier Aufgaben ergeben 48 Zeilen. In der Spalte completed steht yes für geschafft und no für aufgegeben, so wie das Lab die Wörter schreibt.
Der Run zählt die Zeilen, in denen no steht. Die Zahl nennt noch nicht, welche Aufgabe das war. Das klären die nächsten Schritte.
Die gescheiterten Versuche zählen
docker exec jupyter grep -c ,no, sessions.csvHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
Erfolgsquote und Median fassen die Zeilen zusammen
Die Erfolgsquote ist der Anteil der Versuche, die das Ziel erreichten, in Prozent. Drei von vier geschafft sind 75 Prozent.
Der Median ist die mittlere Zeit, wenn Sie alle Zeiten ordnen. Bei einer geraden Zahl nehmen Sie den Mittelwert der zwei mittleren Zeiten. Der Median ändert sich kaum, wenn eine Person sehr langsam ist.
Ein Beispiel: Median gegen Mittelwert
| Zeiten in Sekunden | Geordnet | Median | Mittelwert |
|---|---|---|---|
| 25, 200, 30, 20, 27 | 20, 25, 27, 30, 200 | 27 | 60,4 |
| 25, 30, 20, 27 | 20, 25, 27, 30 | 26 | 25,5 |
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Das Lab fasst jede Aufgabe in zwei Zahlen
Das Skript tasks.py gruppiert die Zeilen nach Aufgabe und druckt die Erfolgsquote success_percent und die Mediane Zeit median_seconds, auf Englisch wie das Lab.
Die Teekanne zu finden gelingt allen, in 27,5 Sekunden. Die letzte Aufgabe schaffen nur 50 Prozent, mit einem Median von 110 Sekunden.
Erfolg und Median je Aufgabe lesen
docker exec jupyter python3 steps/tasks.pyHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
Fehlerzahlen zeigen, wo Menschen sich vertun
Das Skript errors.py zählt die Fehler je Aufgabe und nennt die Aufgabe mit den meisten. Es druckt eine Zeile most errors.
Die letzte Aufgabe hat 34 Fehler, die anderen 18, 11 und 7. Zusammen mit der Quote und der Zeit ist klar, wo die Seite am schlechtesten ist.
Die Fehler je Aufgabe zählen
docker exec jupyter python3 steps/errors.pyHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
Ein häufiger Fehler
Warnung
Viele glauben: Der Mittelwert zeigt die typische Zeit. Ein einziger sehr langsamer Mensch zieht ihn aber nach oben. Nehmen Sie den Median, wenn einzelne Werte stark abweichen können. Und zwölf Personen sind ein Hinweis, kein Beweis.