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以下提供的是可用性测试数据收集的相关模板。
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1）问题发现收集模板
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2）问题提问记录模板
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3）用户评分记录模板
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4）任务成功性记录模板
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5）数据汇报重点如下：
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精益求精：卓越的互联网产品设计与管理 4.2.5 测试数据分析
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虽然我们已经拥有了大量的测试数据，但是测试数据本身没有意义，我们的任务则是利用这些数据得到富有洞察力的判断，所以我们需要数据分析。数据分析的好处在于帮助我们思考和判断，当然前提条件是我们需要有系统的数据分析能力，但是无论如何，只要我们更多地致力于数据收集和整理，就一定能产生许多很有说服力的见解。任何数据分析都是为了决策，而测试数据的分析则是为了评估、发现和改进。为了发现问题和评估问题的严重性，我们需要从绩效度量和问题度量入手。
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绩效度量是用来评估任何产品可用性的最有效工具，它们是可用性的基础，可以为一些重要的决策提供支持性信息。通常，我们可以通过任务的成功度、任何时间、错误、效率、易学性来反映原型的使用绩效。
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绩效度量5种通用类型——Tom Tullis＆Bill Albert，《用户体验度量》
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任务的成功度量用于关注参加者是否能使用产品完成任务。有时你可能基于一个严格的成功标准（二分式成功），只对用户是否能够成功感兴趣。而其他时候你可能基于任务完成的程度，搜索答案中的体验或问题回答的质量，对设定不同等级的成功感兴趣。
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任务时间在你关注用户能多快地使用产品完成任务的时候有作用。你可以考察所有参加者完成某任务的时间、某类型的参加者完成某任务的时间或者可以在期望的时间限制内完成某任务的参加者比例。
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错误是一个有效的度量，它以在竭力完成某任务过程中参加者所犯的错误数为基础。一项任务可以有一个或多个错误机会，有些类型的错误比其他类型的错误更重要。
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效率是评估用户完成某任务所需努力（认知和身体上的）程度大小的方法。效率通常可以通过计算完成某任务所需步骤或操作动作数量，或通过任务成功与每个任务的平均时间之比值来测得。
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易学性关注的是对任一效率度量随时间如何变化。如果你要检验参加者如何及何时才能熟练使用某产品时，易学性就很有用。
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问题度量则是通过测试发现可用性问题，并将这些可用性问题进行全面的分析，从而确定问题的严重性。