产品用户体验质量的模糊评价（1）—灰色关联分析

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产物用户体验质量的模胡评价（1）—灰色联系关系阐发


　灰色理论?

灰色体系理论属于钻研信息部门清晰、部门不清晰并带有不肯定性征象的利用数学学科。传统的体系理论，大多钻研那些信息比力充实的体系。可是，对一些内部信息部门确知、部门不确知的体系，却钻研附近约爱得很不充实。灰色体系理论就是从这一空缺中出生的。在客观世界中，大量存在的不是白色体系(信息彻底明白)也不是玄色体系(信息彻底不明白)，而是灰色体系，包含了：社会体系、农业体系、经济体系、生态体系等抽象体系。

因为产物可用性子量的好坏凡是由利用者举行主观评价，受小我的常识、履历、文化等很多已知和未知或非确知的身分的影响很大，具备典范的灰色体系特性。是以应用灰色联系关系阐发法子可以更加切确地对可用性测试的数据成果举行量化统计。

灰色体系评价的根基思绪是：按照各比力数列集组成的曲线族，与参考数列组成的曲线间的几何类似水平来肯定比力数列集与参考数列间的联系关系度。比力数列组成的曲线与参考数列组成的曲线的几何外形越类似，其联系关系度越大。

　该怎样做?

在详细利用中，可以依照如下步调来举行灰色联系关系阐发：

肯定主指标系统(若是有需要的环境下，可以从主指标下延长出二级指标)。

获得各解决方案在步调一肯定的主指标系统下的评估分值。

肯定各个指标的权值。

拔取各项指标的最优者天生参考数列。

计较各比力数列与参考数列的联系关系系数。

按照各指标的权值与各解决方案的联系关系系数得出灰色联系关系度，从灰色联系关系度的巨细便可以肯定各方案在当前指标系统下的好坏。

如下经由过程具体举例来阐明在可用性测试中若何应用灰色联系关系阐发。

假如当前有解决方案：A，B，C 。

假如咱们采纳的可用性评价指标系统包括：

一级指标：t1，t2 。

二级指标：t11，t12，t13(隶属于一级指标t1)

t21，t22，t23(隶属于一级指标t2)。

下面所有的处置流程均基于此例。

　步调一 获得各解决方案在当前指标系统下的评估分值

经由过程可用性测试后，可获得各解决方案在当前指标系统下的评估分值。

步调二 肯定各个指标的权值

下面必要做的是肯定各个指标的权值，肯定指标权值的法子有不少种，这里咱们可以采纳专家评估权值的法子。详细的做法是：假设各个一级指标的总分值为100分，让评估者将这100分依照各一级指标的首要性水平举行分派，若是有二级指标，那末配给一级指标的分值在该指标的二级指标之间举行再分派。更深的层级的处置法子与二级指标的不异，一向到最后的层级为止(一般不建议指标系统层级跨越两级)。

举个例子(权值分派例子以下图)：用户认为指标t1很首要，给t1分派60分的分值，t1下面有三个二级指标t11 、t1二、t13，那末60分的分值要在这三个指标下根据他们的相对于首要性举行再分派。每一个一级指标的统计法子为：1)先计较单个评估者对该指标打分值的百分比;2)求出该指标百分比的算术均匀数，即为该指标的权重。各个二级指标的统计法子：1)计较评估者对各二级指标打分值占一级指标的百分比;2)求出各二级指标占一级指标百分比的算术均匀数;3)将上步的成果与各一级指标的权重相乘即为各二级指标的权重。

步调三 天生参考数列

操纵灰色联系关系法子举行阐发时，必要设定参考数列。评价尺度应拔取所有方案中各项指标的最优者.当指标属于“效益型”时，拔取所有方案中该项指标的最大值;当指标属于“本钱型”时，拔取所有方案中该项指标的最小值。对付初值分歧的数列作联系关系度阐发时，一般要先举行无量纲化处置，天生新的数列。一般选用均值化天生法：

　　在当前例子中，假设最后选出的参考数列为：

X0={ X小蓝视频01 X02 X03 X04 X05 X06}

各方案的对应数列为：

方案A： X1={ X11 X12 X13 X14 X15 X16}

方案B： X2={ X21 X22 X23 X24 X25 X26}

方案C： X3={ X31 X32 X33 X34 X35 X36}

步调四 计较联系关系系数

联系关系系数是各被比力数列曲线和参考数列曲线在各点的相对于差值。计较公式为:

　　式中取ζ=0.5。i∈N , N={1，2，3}，k∈K,K={1，2，3，4，5，6}。

计较联系关系系数后，咱们将获得各个方案的联系关系系数数列：

方案A：r01={ r01(1) r01(2) r01(3) r01(4) r01(5) r01(6)}

方案B：r02={ r02(1) r02(2) r02(3) r02(4) r02(5) r02(6)}

方案C：r03={ r03(1) r03(2) r03(3) r03(4) r03(5) r03(6)} 。

　步调五 计较灰色联系关系度并比力方案好坏

因为联系关系系数给出的信息较为分离，是以经由过程与指标的权值举行加权对数据举行集中处置，获得各个方案的联系关系度，计较公式为:

　　式中i∈N , N={1，2，3}，k∈K,K={1，2，3，4，5，6}，pk为各个二级指标的权值，r0i(k)为各方案的联系关系系数。

在获得各方案的联系关系度后，咱们便可经由过程直接比力联系关系度巨细来量化地领会在当前的指标评价系统下各个方案的好坏。固然，若是但愿领会方案在单个一级指标下的好坏，也是可以办到的，法子是仅加权方案在该一级指标下的灰色联系关系系数，得出单指标下的各个方案的灰色联系关系度，并举行比力。

网友点评:

这里谨供给一种在有一个对产物体验质量肯定的评价系统时，若何操纵各个评价指标的数据做更切确量化阐发的法子供选择～固然这个也是有本钱和收益的掂量的，若是产物质量的评估angelo:并无很高的正确性请求，也能够直接来比拟各个评价指标～只是如许的成果必定没法从产物的总体综合角度对体验质量作出阐发

雨竹:1， 第二步，肯定指标权值，过于主观，在简略评料中可以用;此外，一级权值原本就很主观，二级再此根本上再次主观赋值，致使二级赋值在全局中的相对于赋值加倍不许确了。当所用到的属性较简略时，没甚么问题。可是，凡是咱们看中的属性都是比力首要的，在赋权重时很难主观赋值;2，第三步，天生参考数列，用权值到均匀值的间隔作为指标，目标应当是肯定各权值之间的分离水平，这里用方差相干的是否是好些呢?3，第四步，至公式阿谁处所，内里的min min内里就两个参数，必要外面这个min稻草网 min和max max吗?

金涛:一、关于权重赋值，应当采纳加倍科学的法子，比方经由过程得当的统计阐发法子(比方条理阐发法)挖掘主观评分数据的内涵纪律，获得权重值。二、由于有主观评分，是以可以对评分者的打分的靠得住性和信度举行查验，只有评分者评分靠得住，创建起来的模子才是正确的。

来历：网易UEDC