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「就要买买买」如何证明你的方案有效性？，没有埋点数据时

大部门的产物或者场景下其实是没有埋点数据 ， 或是因为某些原因拿不到各项数据 。 本文先容了如何使用NASA-TLX与PANAS量表量化方案有效性 。 资助你提供证据证明你的解决方案真正的到达了商业预期 。
「就要买买买」如何证明你的方案有效性？，没有埋点数据时
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对于一个设计解决方案来说经常被问到：你怎样验证你的方案的有效性？或是你怎么证明你是否真的到达了你的商业目的？
这个问题的基础是需要证明你的方案是有效的 ， 除了客观的行为数据 ， 我们还可以通过量化用户心理数据来提供证明方案的有效性 。
在大数据时代的当下 ， 我们太过强调线上效果数据 ， 从而忽视了对于用户心理层面的调研分析 ， 甚至直接使用线上客观数据直接用于判断和建设一些知识体系 ， 这就是数据化的毛病 ， 我们很容易被各种数据所淹没 ， 这对于认识世界真正的客观纪律的知识模型的建设倒霉 ， 也对以后的商业决议发生负面的影响 。
一份有效的用户分析 ， 应该既包罗生理上的 ， 也包罗心理上的 。 生理上我们现在常见的眼动仪、点击率、转化率这类生理行为的商业客观数据 ， 但如果我们需要更好的举行迭代产物或是寻找产物偏向 ， 那么我们就应也注重在用户的心理层面的研究分析 。
社会分工不停细分的今天都没脱离一个基础的课题「研究人」,用户研究也离不开人的属性 ， 对于用户的研究就是对于人的研究 。
在时间的验证下 ， 沉淀了一些方法 ， 其中NASA-TLX量表是用于权衡用户在使用产物时的心理负荷水平 ， PANAS量表是用于评估用户在使用产物的情绪状态 ， 这些尺度化量表可以资助产物打磨开发历程中快速获得能直接使用的问卷问题 ， 但我们在产物开发的差别周期中 ， 对于用户研究的目的与情景都差异很大 ， 如果仅仅直接使用尺度化量表举行用户调研和分析 ， 很有可能与你的目的相违背 ， 从而达不到用户研究想要的效果 。
所以本文的目的：
先容NASA-TLX与PANAS量表如何使用尺度化量表建设属于你的量化解决方案的有效问卷？一、什么是NASA-TLX（TaskloadIndex）《NASA任务负荷指数量表》？用户在使用产物历程中的心理负荷水平意味着直接影响着对于用户使用历程中认知模型的刺激 。
NASA任务负荷问卷(NASA-TLX,NASATaskLoadIndex)是一个主观的事情量评估工具 ， 主要用途是对种种用户界面系统的操作人员举行主观的事情量评估 。 通过接纳多维评级法式 ， 美国国家航空航天局TLX凭据六个加权平均数的评级得出总体事情量评分：
脑力需求（MentalDemands）；身体肩负（PhysicalDemands）；时间需求（TemporalDemands）；任务绩效（OwnPerformance）；努力水平（Effort）；挫败感（Frustration）
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翻译过来就是：
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二、什么是PANAS（PositiveAffectandNegativeAffectSchedule）《努力与消极情绪量表》？PANAS量表是由三位美国心理学家DavidWatson ， LeeAnnaClark和AukeTellegen于1988年开发 。 其时 ， PANAS量表主要用于丈量执行研究任务时的感受和情感变化 。 该测试还用作小组研究中的研究工具 。
这种心理考试量表 ， 显示了性格统计数据和特征与正负情绪之间的关系 。 在填写观察表时 ， 重点是要确定一小我私家其时的感受 。 到现在PANAS量体现已成为权衡情绪变化的尺度方法 。
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