¿Solo necesitamos probar 5 usuarios para realizar pruebas de usabilidad?

Desde que Neilsen propuso que una prueba de usabilidad simple solo requiere 5 usuarios, este principio ha estado circulando y hay una imagen (Figura 1) que acompaña a esta conclusión:

Aunque no hay datos reales Se han realizado pruebas de usabilidad, pero tengo curiosidad por saber cómo llegó a esta conclusión, especialmente cuando tiene un gráfico tan cuantitativo. En mi opinión, la probabilidad de encontrar problemas durante las pruebas del producto está relacionada con el producto. ¿Cómo puede existir una relación tan determinada?

Después de buscar en Google el texto original de Neilsen, descubrí que efectivamente existe un requisito previo para hacer esta imagen.

Con esta suposición, el problema se vuelve mucho más fácil. Porque esto me recuerda los problemas de probabilidad de eventos independientes a los que he estado expuesto desde la escuela secundaria.

Un ejemplo clásico en ese momento: supongamos que la probabilidad de que un pistolero dé en el blanco es p, y se necesitarán al menos varios golpes para garantizar que haya un 95% de posibilidades de dar en el blanco. Esta pregunta es muy simple, pero aquí todavía necesitamos registrar el proceso de pensamiento paso a paso:

Suponga que la probabilidad de no dar en el blanco n veces es inferior al 5% y el valor mínimo de n es el valor requerido por el problema. Es más fácil pensar en el problema desde el lado opuesto:

La probabilidad de dar en el blanco una vez es p, entonces la probabilidad de fallar el objetivo una vez es 1-p

Por lo tanto, n veces no se alcanzará. La probabilidad del objetivo es (1-p)^n<5%

Ahora suponga que la probabilidad de encontrar un problema en una prueba de usabilidad es 0,31. ¿Cuántos usuarios deben ser evaluados para garantizar que se encuentre el 85% de los problemas?

Resuma este problema y su solución: para una prueba con probabilidad p de que se pueda encontrar el problema, ¿cuántos usuarios se necesitan para garantizar que se encuentre el problema x?

(1-p)^n<1-x; O si desea hacer un diagrama similar a la Figura 1, puede obtener x=1-(1-p)^ n

Bien, una vez finalizada la derivación, podemos mirar hacia atrás y pensar si realmente es suficiente probar a 5 usuarios, ya que hay tantas personas repartidas.

Evidentemente este problema está relacionado con la premisa básica mencionada anteriormente. Por lo tanto, me gustaría explicar dos puntos aquí:

1. Para las pruebas iterativas, es probable que los problemas descubiertos en la primera ronda de pruebas se hayan corregido al realizar la segunda ronda de pruebas, por lo que los dos no son lo mismo Independiente

2. Aunque la tasa promedio de descubrimiento de problemas es 0,31, cada prueba real no tiene necesariamente este valor (a medida que p cambia, el número de personas que deben someterse a la prueba también cambia, consulte. Figura 2).

La tasa de descubrimiento de problemas p en problemas reales está relacionada con los siguientes factores:

? Puede haber muchos problemas en las primeras pruebas, por lo que tal vez el 50% de los problemas se puedan encontrar probando solo a un usuario, pero en las últimas etapas del desarrollo del producto, esta probabilidad será muy baja.

? El poder de descubrimiento del probador N, es decir, la capacidad de dar en el blanco en un caso de disparo. Además, las pruebas de usabilidad prueban un conjunto específico de tareas, por lo que la probabilidad de descubrir problemas también está relacionada con. la configuración de las tareas

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La discusión de Nielsen sobre el número de personas examinadas y la probabilidad de encontrar problemas ciertamente va más allá. También sopesó los costos y beneficios de evaluar a diferentes personas y los comparó. con evaluación heurística. Consulte su artículo para obtener más detalles. Este artículo es solo un intento de rastrear la fuente y esforzarse por saber no solo qué, sino también por qué~