Why Confidence Intervals Matter for UX 置信區間：解讀定量使用者研究資料的基礎工具

什麼是置信區間？

在使用者研究中，我們通常透過一部分使用者（樣本）的資料來估計所有使用者（總體）的表現。置信區間就像一個“範圍”，告訴我們：總體的真實表現很可能落在這個範圍內，而不是隻有一個具體的數值。

比如，你透過測試發現，使用者完成任務的平均時間是 4.3分鐘，但這個數字只是樣本的表現，無法完全代表所有使用者。於是，我們用置信區間來表示不確定性，比如說：“我們有95%的把握認為總體的真實平均時間在 3.6到4.9分鐘之間。”

為什麼置信區間很重要？

當我們只看樣本資料時，可能會被表面的數字誤導。置信區間提醒我們，這個數字其實不是“絕對值”，而是一個估計值，可能有誤差。

比如：如果使用者在支付頁面的平均完成時間是 4.3分鐘，但置信區間是 3.6到4.9分鐘，我們會知道真實的平均時間可能比4.3分鐘快，也可能更慢。這讓我們的結論更科學，不至於因為一個數字做出錯誤判斷。

用案例來理解：假設你想知道使用者完成結賬流程需要多少時間，於是測試了一組使用者，得到了以下資料：

樣本平均值：4.3分鐘

置信區間：3.6到4.9分鐘

如果你只說“平均是4.3分鐘”，聽起來很準確，但實際上，真實值可能在3.6到4.9分鐘之間。

怎麼用置信區間？

如果你的目標是讓使用者 5分鐘內完成結賬流程，看到置信區間的上限是4.9分鐘，你就能放心地說：“這個目標基本達成了！”

什麼會影響置信區間的寬度？

置信區間的範圍有寬有窄，主要取決於以下因素：

樣本數量：

樣本多，置信區間會更窄，結果更準確。

樣本少，置信區間會更寬，因為資料的代表性不足。

資料的穩定性

如果樣本中每個人的資料差別很大（比如有的使用者用了1分鐘，有的用了10分鐘），置信區間就會更寬。

資料越一致，置信區間越窄。

置信水平

常用的置信水平是95%，意思是“有95%的機率，真實值落在這個區間內”。

如果想更有信心，比如99%的置信水平，區間會更寬。

置信區間的好處

避免過於自信

如果你只看樣本平均值，可能會以為結果很精確。置信區間提醒你，這只是個估計，真實值可能上下浮動。

揭示資料的“波動範圍”

置信區間告訴你結果可能的變化範圍，比如 3.6到4.9分鐘。這比一個單一數字更真實可信。

幫助比較兩組資料

在A/B測試中，置信區間可以幫你判斷兩組資料的差異是否顯著。

實踐中怎麼用？

正確解讀置信區間

置信區間不是絕對答案，而是一個“我們大機率認為真實值在這裡”的範圍。不要把它當成百分百確定。

同時看平均值和置信區間

報告資料時，不僅要說“樣本平均是4.3分鐘”，還要補充“置信區間是3.6到4.9分鐘”。這樣表達會更全面。

學習基本統計概念

如果你經常解讀資料，學習基礎統計知識（比如置信區間、顯著性檢驗）會讓你更容易看懂資料背後的故事。

置信區間是用來表示資料不確定性的一個工具。它透過提供一個範圍，幫助我們更科學地解讀樣本資料，不僅能避免片面結論，還能在比較資料時提供更穩健的依據。掌握置信區間，你會發現它是定量研究中的一把利器，讓你的分析更加準確、有說服力。