统计背后的数据量级 研究和

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tasmih1234
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统计背后的数据量级 研究和

Post by tasmih1234 »

比如设计原则中的米勒定律、希克定律、菲兹定律等,心理学中的 稀缺性心理、厌恶损失心理、沉没成本等。 、以研究报告论作为证据: 这种证据的可信度较高,原因是:它是有多个样本以及有具体分析方法得出的,具有一定的验证性和精确性,它的不足点在于研究常常随时间流逝而发生改变,甚至互相矛盾,且研究治疗和人工因素有直接影响关系。 在这类证据中,我们需要留意: 研究报告被引用时间与实施研究时间距离多久,是否有理由怀疑研究结果已不适合目前阶段采用 研究是否被重复研究过,是否有其他不一样结论 研究样本量多少,比如问卷背后的用户量级、数据分析的方法是否片面,是否能直接推导出相关结论,比如问卷具体的问题内容,数据统计背后的公式和分析方法。


在设计论证中,我们也可以调用一些用研究报告、数据分析报告或者竞品报告等研究报告结论作为 理由支撑,效果往往很好。 、以类比陈述作为证据: 这种证据的可信度一般,它指的是:用两件事物之间的相似点作为基础,推导出另一件事物在同个位置特征的结论,它非常普遍,而且极有说服力却难以反驳。 在这类证据中,我们需要留意: 几乎任何事物都能找到 荷兰 whatsapp 号码列表 相同点,因此不能仅仅因为共同点多而具有说服力。 多留意两个事物之间的不同点,以及这些不同点对于证据的影响成都。


有人主张 “产品不需要新手引导功能,用户如果遇到问题时,一定回去找使用帮助。就好比我们在机场迷路时,必然会去找机场人员帮忙。” 这个是典型的错误类比证据,我们来看这两个事物的不同点,类比的事物中,互联网用户使用长杭静是挤碎片化的时间,偏好更低成本的使用方式,因此遇到任何问题都可能随时离开产品,并不一定去寻找帮忙。 而在类比的事物中机场用户有必须完成的飞行任务,离开成本较高。因此这样的理由并不能推断出我们不需要新手引导功能的结论。
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