数字にこだわりすぎると、ユーザビリティ調査の方向性を見失ってしまう。統計分析に目を奪われるからだが、それらは不正確だったり、偏りがあったり、間違いがあったり、対象が狭すぎたりすることが多いものだ。 Risks of Quantitative Studies by Jakob Nielsen on March 1, 2004 ※【訳者注釈】今回のAlertboxでは、統計学的な議論に関してニールセン博士の意図が明確でない箇所が複数ありましたが、なるべく原文に従って翻訳しています。 ユーザ調査には主に2種類ある。定量調査（統計）と定性調査（洞察）だ。定量調査にはその良さがあるが、定性調査は最良の結果を最も経済的に出せる。さらに、定量調査はサンプリングの対象が狭すぎることが多く、直接的な誤解が起きることがある。 定量調査の利点は明白だ。複雑なシチュエーションを、飲み込みやすく議論しやすい一つの数
２要因の分散分析（混合計画） 薬は効くのか？ ある製薬会社では，血圧を下げる新たな薬品「B」を開発した。この薬品が本当に効果があるものなのかどうかを検討したい。そこで，新たな薬品「B」を投与する群（２），偽薬（砂糖）を投与する群（０），すでに販売されているライバル会社の薬品「A」を投与する群（１）を設定し，比較検討することにした。新たな薬品「B」は，何も投与しない群よりも，そしてライバル会社の薬品「A」よりも血圧を下げる効果が高いといえるだろうか。 独立変数は，偽薬（０）・Aを投与（１）・Bを投与（２）の３群（被験者間要因）と投与前後（被験者内要因）。
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