Convenience vs. Probability Sampling in UX Research 便利抽樣與機率抽樣在使用者體驗研究中的應用

選擇研究物件的方法很重要，它會影響研究結果是否可靠。目前，大多數做使用者體驗研究的人喜歡用便利抽樣，就是找容易接觸到的使用者來參與研究。這樣做既省時又省錢，而且能發現主要的使用問題。不過，如果你想讓研究結果能代表所有使用者的情況，最好使用機率抽樣的方法。

Convenience Sampling 便利抽樣

便利抽樣就是選擇容易找到的人來參與研究，而不是隨機選擇。這意味著不是每個目標使用者都有同樣的機會被選中參與研究。

讓我們用簡單的方式來理解：便利抽樣是找容易接觸到的人來參與，而機率抽樣則是隨機選擇，讓每個人都有機會被選中。

常見的便利抽樣方式包括：

• 透過郵件、社交媒體邀請

• 從使用者資料庫中選擇

• 使用研究平臺招募

• 網站上直接邀請

注意事項：

• 設定篩選條件不等於隨機抽樣

• 避免找同事測試，他們的反饋可能有偏差

• 固定配額仍可能受參與者個人因素影響

機率抽樣 Probability Sampling

機率抽樣基於隨機選擇。每個人被選中的機率可以相等或不同（如手機使用者12%，電腦使用者20%），這樣可以平衡不同背景使用者的差異。這種方法讓研究結果更有代表性，減少偏差。

例如：測試電子病歷系統時，團隊按年齡和專業隨機選擇參與者，以平衡技術熟練度的影響。

主要有兩種：簡單隨機抽樣和分層抽樣。

Simple Random Sampling 簡單隨機抽樣 ：每個人有相同的被選中機會，如從去年使用者中隨機抽100人。

Stratified Sampling 分層抽樣 ：先把使用者分組（如新手/熟手），再從每組隨機選擇，確保各類使用者都有代表。

Steps to Gather a Probability Sample 機率抽樣的步驟

機率抽樣比便利抽樣更復雜和耗時。你需要確定這4點：

1. 目標人群：明確你想研究的群體範圍。

2. 如何獲取完整名單：需要有所有目標使用者的聯絡方式。

3. 抽樣方法：選擇簡單隨機抽樣還是分層抽樣等。

4. 樣本大小：樣本要夠大才能得到可靠結果。建議定量測試至少40人，問卷調查至少100人。

When You Can Get a Complete List 能獲取完整使用者名稱單的情況

有些情況下可以接觸到明確的使用者群體：

• 現有客戶：可以從CRM系統中抽樣。

• 企業員工：企業內部研究可獲得完整員工名單。

• 專案參與者：如在校學生或福利計劃參與者，可透過郵件等方式聯絡。

When You Can't Get a Complete List 無法獲取完整使用者名稱單的情況

很多情況下無法獲得完整的使用者名稱單，比如：

• 電商網站訪客：大多數訪客沒有登入，無法獲得聯絡方式。

• 新功能潛在使用者：這些使用者還不在系統中。

• 流失使用者：聯絡方式可能已失效或從未獲得。

這些情況下只能使用其他抽樣方法。

Choosing the Right Sampling Method 如何選擇抽樣方法

When Convenience Sampling Is Sufficient 何時使用便利抽樣

便利抽樣是使用者體驗研究中最常用的方法，因為大多數研究只需要發現使用問題，而不需要統計推論。

適用場景：

• 發現可用性問題：小規模測試就能找出主要問題

• 需要快速反饋：早期研究階段需要快速收集使用者意見

• 無需測量普遍性：探索性研究不需要精確的人群代表性

1. 新版功能的快速可用性測試

產品：某社交媒體 App（如 Instagram 推出“協作發帖”功能）驗證使用者是否能順利找到並使用這個新功能

方法：招募 5-8 位在辦公室附近或線上願意參與的現有使用者，快速觀察使用過程

原因：快速上線前驗證關鍵互動點、不需要代表全體使用者，只需發現“是否容易出錯”、“哪一步最卡殼”

2. 原型測試 + 概念驗證

產品：一個早期的 AI 寫作工具（如 Notion AI Beta 版）探索使用者是否理解“生成式段落”和“重寫句子”的區別

方法：請身邊的同事、朋友或現有使用者，使用 InVision / Figma 原型參與 Zoom 遠端測試

原因：此階段還沒上線，不追求代表性，更關注“使用者是否理解”、“操作流暢性”等認知體驗

3. 快速使用者訪談

產品：內容平臺（如小紅書/Reddit）在探索「創作者激勵方案」瞭解頭部和腰部創作者對於現有變現機制的看法

方法：在社群裡發通知，願意參加 Zoom 訪談的就安排

原因：目的是獲取思路、痛點、情感反應，不做定量統計，用於產品早期共情、策略方向驗證

When to Use a Probability Sample 何時使用機率抽樣

在某些情況下，僅使用便利抽樣可能產生誤導性結論。如果需要可靠的結果來反映整體使用者群，建議使用機率抽樣。

適用場景：

• 需要群體層面推論：評估行為普遍性或比較不同群體時

• 使用者群體多樣：避免某些群體（如技術熟練者）被過度代表

• 決策風險高：涉及重大產品決策，如醫療、汽車等行業

• 需要統計比較：測試不同群體間的差異假設

1. 大規模 UX Benchmark 研究

產品：支付寶希望知道“老年人使用者”的整體操作成功率，確定是否需要推出專門的“簡潔模式”

方法：從擁有實名認證資料的老年人使用者中，按性別、年齡、城市分層抽樣，每組抽取等比例樣本，進行遠端任務測試和問卷調查

原因：希望從數百萬老人使用者中準確估計可用性問題比例、結果將決定是否開發一條新的產品線，屬於高決策影響

2. 不同使用者群的對比實驗

產品：Google Docs 想測試「評論引導功能」是否對不同職業使用者有不同影響，比較教師 vs 商業使用者，在新功能下的使用頻率差異

方法：從不同職業標籤使用者中，使用分層隨機法抽樣進行 A/B Test

原因：要進行顯著性分析，確保資料可泛化，不同職業群體需要均衡對比，避免某類人被過度代表

3. 高風險產品改版

產品：銀行 App 準備全面改版使用者轉賬路徑

目的：確保新路徑不會造成使用者誤操作或安全感下降

方法：隨機從全年齡段、不同收入水平、城市等級中抽樣，進行線上任務驅動測試並記錄完成率和情緒指標

原因：涉及使用者資產與信任，錯誤代價極高，法規要求特定群體必須參與（例如老年人、低學歷使用者）