Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Relevanta dokument
Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 7 i Rogers et al.: Interaction design

3/30/12. Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Stjärnmodellen. Översikt. Analys. Prototyper Krav. Design

Frågetekniker. Föreläsning 3, Utvärderingstekniker MDI, Lena Palmquist 1. Än en gång: JEdit (Py Kollberg) Loggning. Tolkande dataanalys

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju. Att läsa: Kapitel 7 i Rogers et al.: Interaction design

Föreläsning 2 Enkäter och intervjuer

Datainsamling Hur gör man, och varför?

Beteendevetenskaplig metod. Metodansats. För och nackdelar med de olika metoderna. Fyra huvudkrav på forskningen Forskningsetiska principer

Li#eratur och empiriska studier kap 12, Rienecker & Jørgensson kap 8-9, 11-12, Robson STEFAN HRASTINSKI STEFANHR@KTH.SE

Kvalitativ metodik. Varför. Vad är det? Vad är det? Varför och när använda? Hur gör man? För- och nackdelar?

Fö 2: Designprocessen. Projektet. Design är... Forts. projektet

FOKUSGRUPPER METOD FÖR KVALITATIV DATAINSAMLING ETT SÄTT ATT SAMLA IN KUNSKAP

Kvalitativ intervju en introduktion

Hur, när och till vad använder personer sin smarta telefon eller surfplatta? Personers medievanor på mobila enheter.

Föreläsning 3 Användare, uppgift och omgivning. Kapitel 3-4 i Stone et al.

Föreläsning 4 Identifiera krav och behov. Att läsa: Kapitel 10 i Rogers et al.: Interaction design

Datainsamling. Daniel Bosk. data.tex :33:45Z danbos

Föreläsning 2: Introduktion till utvärdering varför ska vi utvärdera?

Checklista. Hur du enkelt skriver din uppsats

Fastställa mål. Daniel Bosk. goals.tex :33:45Z danbos

Metoder för datainsamling

Agenda A. Kunskapsteori B. Paradigm C. Syfte D. Kunskapsprodukter E. Forskningsprocessen F. Kunskapsprojektering G. Kunskapsprojektering och uppsatsen

Föreläsning 11, Planera utvärdering. Att planera utvärdering. Vetenskapliga experiment. Kapitel i kursboken

Religionsvetenskap II Delkurs 2: Teori och metod

Dr. Gustav Taxén MDI-Gruppen, CSC / VIC-Sthlm gustavt@kth.se

Föreläsning 10: Introduktion till utvärdering. Rogers et al. Kapitel 12

Medieanalys 3. Hur, när och till vad använder personer sin smarta telefon eller surfplatta? Personers medievanor på mobila enheter.

Föreläsning 2: Introduktion till utvärdering varför ska vi utvärdera?

Föreläsning 6: Analys och tolkning från insamling till insikt

Mobiltelefoner, datorer, läsplattor och andra kommunikationsmedel får inte användas.

Intro utvärdering

Att förstå användaren. Annakarin Nyberg

Metoder för datainsamling. Metoder för datainsamling. Kvalitativa intervjuer, urval. FoU-utbildning för närsjukvårdens medarbetare

Laboration 3: Urval och skattningar

UTVÄRDERING - VAD, HUR OCH VARFÖR? MALIN FORSSELL TOVE STENMAN

för att komma fram till resultat och slutsatser

Föreläsning 5: Analys och tolkning från insamling till insikt. Rogers et al. Kapitel 8

Frågeformulärskonstruktion

TDDC72 Kvalitativ Medod Seminarie 2

Att intervjua och observera

Frågebaserade metoder. Metoder för att identifiera användarkrav

Interaktionsdesign som profession. Föreläsning Del 2

Föreläsning 4, Användbarhet, prototyper

1) FRÅGOR OM RESPONDENTENS SOCIAL-DEMOGRAFISKA DATA: - Hur gammal är du?... år (= öppen fråga)

Vetenskaplig metodik

FRÅGEFORMULÄR OCH KODNING

Checklista för systematiska litteraturstudier*

Redigeringsteknik och postproduktion

Kursens syfte. En introduktion till uppsatsskrivande och forskningsmetodik. Metodkurs. Egen uppsats. Seminariebehandling

Kvalitativa metoder. Amy Rankin

OBS! Vik och riv försiktigt! TRENDS IN INTERNATIONAL MATHEMATICS AND SCIENCE STUDY. Elevenkät. Årskurs 4. TIMSS 2015 Skolverket Stockholm

Föreläsning 1: Interaktionsteknik, Introduktion. Att läsa: Kapitel 1-2 i Rogers et al.: Interaction design

Olika datainsamlingsmetoder

Sluta gissa börja testa workshop alla pratar ux, 28 nov 2013

Idag. Prototyper och användbarhetsutvärdering. Vad prototyper prototypar. Olika sorters prototyper. Del 2 Prototyper Utvärdering Analytisk Empirisk

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? 2015

Att skriva en språkvetenskaplig uppsats. Ingmar Söhrman

Uppsats i MDI En reflektion över designarbetet i tidigare inlämningsuppgift

Kvantitativa metoder och datainsamling

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? 2015

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? 2015

Skriv! Hur du enkelt skriver din uppsats

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Stockholms län Resultat för Alerta Omsorg (minst 7 svarande) Hemtjänst

Betygsgränser: Tentan kan ge maximalt 77 poäng, godkänd 46 poäng, väl godkänd 62 poäng

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Hemtjänst Orsa (minst 7 svarande) Hemtjänst

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Stockholms län Resultat för AVA assistans hemtjänst (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Stockholms län Resultat för Splendida AB (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Bollnäs hemtjänst (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Krokoms kommun (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Hemtjänsten (minst 7 svarande) Hemtjänst

Checklista för systematiska litteraturstudier 3

Att designa frågor och svarsalternativ

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Hemtjänst 03 (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Horndal (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Stockholms län Resultat för Humana hemtjänst (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Stockholms län Resultat för Hemtjänsten på Hantverkargatan (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Stockholms län Resultat för AB Jessys assistans (minst 7 svarande) Hemtjänst

Business research methods, Bryman & Bell 2007

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Wonabee (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Rud (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Hemservice i Halland AB (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Demensteam (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Gertrud Care (minst 7 svarande) Hemtjänst

Intervjumetodik. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del, vt Mikael Nygård, Åbo Akademi

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Carls Åby/Solbringen (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Veteranpoolen AB (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Hemtjänst Åsa/Frillesås (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Kornknarren serviceboende (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? 2015

Så tycker de äldre om äldreomsorgen Resultat för Karlskoga_Skrantahöjden 4 (minst 7 svarande) Särskilt boende

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen 2013? Verksamhetsresultat för Degerfors Hemtjänst

PITEÅ KOMMUNS ANVISNINGAR FÖR KVALITETSARBETE

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Hemtjänst Malmby (minst 7 svarande) Hemtjänst

Essä introduktion till hur man skriver en akademisk essä

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Jämtpuls (minst 7 svarande) Hemtjänst

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för Gnesta hemtjänstgrupp (minst 7 svarande) Hemtjänst

Designkoncept Field Study Organizer

Vad tycker de äldre om äldreomsorgen? Resultat för HS Service och Support (minst 7 svarande) Hemtjänst

Transkript:

Föreläsning 2: Datainsamling - Observation, enkät, intervju Att läsa: Kapitel 2 och 3 i Stone et al.: User Interface design and evaluation

Stjärnmodellen Analys Utvärdering Implementation Prototyper Krav Design 100903 Datainsamling 2

Från föregående föreläsning Blanda in användare så mycket som möjligt Observera i verkliga situationer Konstruera uppgifter de får utföra Intervjuer Skicka ut enkäter Som medlemmar i designteam Användbarhet (t.ex. ISO) 100903 Datainsamling 3

Observation Direkt eller indirekt Fokus vet man vad man ska leta efter? Tillgänglig utrustning Tidsaspekter Användarnas upplevelser Observatörens inblandning Tänka-högt-metoden 100903 Datainsamling 4

Loggning Programvara som registrerar allt som görs stör relativt litet loggfiler kan delvis analyseras automatiskt större datamängder kan hanteras interaktionen kan spelas upp i efterhand 100903 Datainsamling 5

Tangentloggning http://www.stcsig.org/usability/topics /usabilty-labs.html 100903 Datainsamling 6

Screencast-verktyg ScreenCam Captivate Camtasia Camstudio Studio (MS) 100903 Datainsamling 7

Datainsamlingstekniker Hur man väljer bestäms av: Hur data ska analyseras Utrustning att använda Hur man ska accepteras Hur man hanterar känsliga frågor 100903 Datainsamling 8

Analys av data Kvalitativa data - tolkade och använda för att berätta om det som observerats, ger förståelse Kvantitativa data - insamlade från interaktion och video. Presenterade som värden, tabeller, diagram och grafer, behandlas statistiskt 100903 Datainsamling 9

Tolkande dataanalys Leta efter nyckelhändelser som styr användarnas aktivitet Leta efter mönster i beteenden Jämför resultaten av olika tekniker triangulering, man ringar in lösningen med flera metoder Rapportera på ett relevant sätt Ta med citat, bilder, anekdoter 100903 Datainsamling 10

Leta efter mönster Kritiska händelser Content analysis Discourse analysis Kvantitativ analys, dvs statistik 100903 Datainsamling 11

Utfrågningstekniker Intervjuer strukturerade flexibla halvstrukturerade i grupp 100903 Datainsamling 12

Att planera en intervju Introduktion Uppvärmning Ordning Avrundning Avslutning Kom väl förberedd! 100903 Datainsamling 13

Intervjuer, att undvika: Långa frågor Sammansatta meningar Ett språk som är svårt att förstå Ledande frågor Omedvetna vinklingar, könsstereotyper blablablablablablalbabla 100903 Datainsamling 14

Probes - sonderingar Probes - för att få mer information, vill du tillägga något? Prompts - hjälp på traven, kan vara att få hjälp att komma ihåg ett namn Får inte leda till påverkan För mycket får deltagaren att försöka gissa rätt svar 100903 Datainsamling 15

Djupintervju Använd: öppna frågor neutralt formulerade frågor enkla, konkreta frågor en fråga i taget tystnad, tid för eftertanke 100903 Datainsamling 16

Djupintervju forts. Undvik: provocerande frågor varför-frågor (kan uppfattas som ifrågasättande eller tillrättavisande) hypotetiska frågor påståenden!!!!!!!!! 100903 Datainsamling 17

Gruppintervjuer Kallas även fokusgrupper Vanligt med 3-10 deltagare Ger ett brett åsiktsunderlag Måste styras: - alla ska bidra - ingen ska dominera - alla frågor ska beröras 100903 Datainsamling 18

Enkäter Öppna eller slutna frågor Slutna lättast att analysera, kan automatiseras Kan nå stora grupper På papper, via e-post eller webben Elektroniska lättast att hantera 100903 Datainsamling 19

Riktlinjer Enkelhet i språket Entydiga frågor Precisera tid och rum Ej ledande frågor Undvik (dubbla) negationer Försiktighet med kunskapsfrågor En fråga åt gången Ett svar åt gången 100903 Datainsamling 20

Riktlinjer forts. Ej omotiverat långa frågor Minnesfaktorn Sparsamt med hypotetiska frågor Undvik känsliga frågor Motivera omotiverade frågor Socialt önskvärda svar Svarsalternativ ömsesidigt uteslutande Svarsalternativen uttömmande Symmetri och rangordning 100903 Datainsamling 21

Skalor Likert påståenden håller med-neutral-håller inte alls med Även 1 2 3 4 5 Semantic differential I ändarna t ex svårt - lätt, tråkigt - roligt 100903 Datainsamling 22

Likertskala, exempel Markera för nedanstående påståenden vilket alternativ som stämmer bäst med din åsikt. 1. Det är lätt att förstå vad ikonen står för. Håller helt med Håller delvis med Neutral Håller delvis inte med Håller inte alls med 2. Ibland vet jag inte hur jag ska gå vidare. Håller helt med Håller delvis med Neutral Håller delvis inte med Håller inte alls med 100903 Datainsamling 23

Hur får man bra respons Syftet ska vara tydligt Garantera anonymitet Enkäten ska vara genomarbetad Eventuellt en kortversion om den ordinarie uppfattas för lång Bifoga frankerat svarskuvert Uppföljningar Någon typ av ersättning 100903 Datainsamling 24

Avskräckande exempel Hur många mobiltelefoner har du haft? o Ingen. o En. o Ett par stycken. o Fler än tio. 100903 Datainsamling 25

Att diskutera Enkelhet i språket Har du någon gång under Ja.. de senaste sex månaderna Nej... utnyttjat slutenvården? Entydiga frågor Röker du under skoltid? Ja.. Nej... Precisera tids- och rumsangivelser Fick du samma läkare som Ja.. vanligt vid ditt besök idag? Nej... 100903 Datainsamling 26