一、 用户调研的两大基本路径
- 直接调查法 (Direct Investigation)
用户直接参与调研活动，资料详实但拒答率可能较高。
调查表法（问卷法）： 核心在于样本的代表性。建议题量控制在 10-20 个，大规模调研建议样本量在 500-1000 份以上以体现规律性。
询问法（访谈法）： 针对重点用户进行深度交流，需目的明确。
实地考察： 观察用户在真实场景下的业务行为。
信息反馈法： 一种被动但可靠的方法（如软件卸载时的原因调查），通过建立反馈机制改善服务。
- 间接调查法 (Indirect Investigation)
通过分析与用户相关的资料进行研究，不受时空限制，克服了回答的随意性。
博恩交往观察法： 分析利用痕迹，如论文参考文献（反映文献质量）、图书借阅记录、咨询日志等。
资料分析法： * 用户特征资料： 人口社会学特征（学历、职业、信息水平）。
信息业务资料： 用户的系统使用习惯（如输入法偏好、功能点击记录）。
二、 统计测量与变量描述
- 变量类型
事实性变量： 年龄、学历、职业等客观数据。
表现型变量： 工作效率、信息利用效果。
取向性变量： 用户情绪、服务态度、信息反应。
- 测量尺度
类型测量： 质的区分（如正式用户 vs 潜在用户，非此即彼）。
次序测量： 排序（123...），常用半次序测量（如：十分满意、满意、无所谓、不满意、非常不满意）。
区间测量： 按区间段划分（如年龄：18岁以下、18-35岁等）。
- 统计指标
集中趋势： 算术平均值、加权平均值、中位数、众数。
离散程度： 方差、均方差（标准差）、变差系数。
展现形式： 论文中必须使用三线表，或使用分布多边形图、累积分布图。
三、 抽样技术与可靠性
- 抽样原则
完整性与代表性： 样本容量必须小于总体，但特征必须对应。
误差控制：
随机误差： 偶然的操作失误。
系统误差： 样本结构与总体不符（非随机因素引起）。
- 抽样方式
简单随机抽样： 分为回置（放回）与不回置抽样。
等距抽样： 机械按间隔抽取。
分层/多级抽样： 先分组（如：企业 -> 车间 -> 班组），再逐级抽取。
四、 专家预测法：德尔菲法 (Delphi Method)
德尔菲法是用户研究中判断意见一致性的重要工具：
核心要素： 选定有代表性的专家/用户（通常 20-100 人）。
操作过程： 匿名征询 -> 归纳反馈 -> 再次征询。
结束条件： 专家意见趋于稳定和一致。
设计要点： 问题数量不宜过多（建议 10-50 个），避免专家产生不耐烦情绪。
💡 老师的特别提醒
数据的力量： 做研究不能只得出数据，必须从数据中分析出规律性，这才是研究的“亮点”。
准确度 vs 可信度： 准确度要求概念正确且方法一致；可信度要求重复测量结果的一致性。
学术规范： 在撰写研究成果时，所有统计表格务必遵循三线表格式。