Common Errors in Quantitative Research 如何避免定量研究中的兩類常見錯誤假陽性與假陰性

開篇

在定量使用者體驗（UX）研究中，出現錯誤可能會影響我們對使用者行為的理解。其中，最常見的兩類錯誤是假陽性（Type I 錯誤）和假陰性（Type II 錯誤）。今天，我們將討論這兩類錯誤的含義、產生原因以及如何避免它們，以確保研究結果的準確性和可靠性。

1. 假陽性（Type I 錯誤）

定義：假陽性發生在資料表明有差異，但實際上這種差異並不存在。換句話說，你誤以為發現了顯著的變化，但這種變化其實是不存在的。

例子：假設我進行了一項定量可用性測試，比較了兩種設計的使用者滿意度。在測試中，30名參與者顯示出其中一個設計的滿意度更高，這似乎是個好訊息。但當這個設計正式向所有使用者推出後，滿意度並沒有任何提高。我會得出結論，這項研究可能遭遇了假陽性錯誤。

原因：假陽性可能由異常值或混雜變數導致。例如，在測試中，我以為新的設計帶來了更高的滿意度，但其實是由於某個與設計無關的因素造成的結果。

避免假陽性的方法：

• 招募代表性使用者群：確保參與者能代表你的目標使用者群體。

• 控制混雜變數：在設計實驗時，排除那些可能影響結果的外部因素。

2. 假陰性（Type II 錯誤）

定義：假陰性是指資料沒有顯示差異，但實際上差異是存在的。你可能錯過了發現一個實際存在的、有意義的變化。

例子：還是以之前的設計測試為例。如果30名使用者的測試結果顯示兩個設計在滿意度上沒有差異，但當新設計正式上線後，發現整體使用者的滿意度大幅提高，那麼這個測試可能遭遇了假陰性錯誤。

原因：假陰性通常由於統計功效不足引起。樣本量太小或者資料點不夠，可能導致即使存在差異，我們也無法發現它。

避免假陰性的方法：

增加樣本量：確保參與者足夠多，以便能夠捕捉到資料中的微小差異。通常建議在定量可用性測試中招募至少40名參與者。

假陽性和假陰性錯誤讓我們難以準確解讀使用者的行為，進而可能導致設計決策的誤判。透過精心規劃研究設計，控制變數並確保足夠的樣本量，你可以避免這些常見的統計錯誤，從而對你的研究結果更有信心。