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常规数据展现的形式有哪些?

在可用性测试中,数据的价值主要体现在为测试结论提供支持,换句话说,如果我们不能用数据很好的和别人进行交流,我们数据的价值有非常有限。

用表格形式来呈现数据是一种比较简便的方式,但是,为了更好的对数据做出解释,我们需要图形化的方式来呈现数据。

通常情况下,我们用到的数据图的类型有以下几种:

条形图(柱状图) Column or bar graphs

折线图 Line graphs

散点图 Scaer plots

饼图 Pie charts
堆积条形图 Stacked bar graphs
其中最常用的应该属于条形(柱状)图,在可用性测试报告中,我们经常会用到这样的数据呈现形式,一般情况下条形(柱状)图会用来呈现用户特征、任务完成率、任务完成时间、ab测试的比较等等,我们先就这个类型数据图使用原则进行讨论。 在平时编写可用性测试报告的时候,我们发现条形图特别适合呈现离散的项目和类别,如任务,参加者,设计等等,特别适用于数据比较,以长短的图形表示非常直观。但是这样有一个前提,就是坐标轴必须以“0”为起点。如果不这么做,看上去就好像是人为操纵了柱形的长度。这个属于加入了主观因素,是我们必须避免的。 然后,图表坐标轴的最大值最好不要高于理论上的最大值,这样会让图表显得不合理。如,完成率最高是100%,我们在绘制条形图时,完成率坐标使用120%这样的标记不但没有意义的,而且会使数据显得不严谨。同时,过分强调数据的准确性也是不必要的,实际中我们发现,在不涉及相关系数的情况下,整数是最好的形势,举例来说,把完成率标定为100.0000%大家都会觉得别扭。 第三,在条形图呈现参加者数据平均值的时候(时间、评分等),都会涉及到数据的变异性和置信区间这个概念,如果我们能通过增加误差线(error bars)来图形化表示数据的变异性,就能够让我们的数据变得易于理解,也更能体现出我们数据的价值。 图:标准的柱形图,误差线表示95%的置信区间
第四,考虑到数据用户的多样性,我们这边特别要注意数据表达方式,如,对于太长的标题也要用水平的方式来呈现,避免用户侧头观看;对于数据条的颜色要用对比比较强烈的色彩,避免色盲的用户产生障碍;对于数据量超大的表格,建议以分类别呈现的方式来表达,避免表格承载太多的信息而影响表示效果。 最后,我们说一个大家都比较关心的问题:如何判断应该使用柱形图还是折线图。 我们经常会遇到这样的情况,在呈现一组数据的时候,觉得柱形图不错,折线图也可以,那么,我们怎么来判断呢?有一个简单的办法,先假设自己需要使用折线图,然后我们问自己一个问题:连接数据点的连线有意义吗? 换句话说,如果在这些位置没有数据,我们添加数据能增加数据说服力吗? 如果不能,请使用柱形图。 所以只要合理的运用以上原则,我们不仅可以做出美观的图形让枯燥的数据易于理解,更可以增加数据的说服力,体现数据的价值。

本文转自 孙闯denny的新浪博客,版权归原作者所有。
链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13a4bb3270102vwnj.html

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