כלי ניתוח נתוני UEQ

מטרת השימוש: הכלי פותר את הבעיה בהמרת תשובות UEQ גולמיות למטריקות תקניות שניתן לפרש עבור חוקרי UX וצוותי מוצרים. הוא תומך במשתמשים לאחר איסוף הנתונים בכמות להקציף את תפיסות המשתמשים בארבעה שישה מדדי UEQ ולבצע השוואה בין קבוצות.
היגיון ליבה ותכונות: תכונות דרושות כוללות ייבוא מערך נתונים (CSV/TSV עם 1–5 תשובות לכל פריט ונתוני מטה-נתונים של המשיב) וחישוב אוטומטי של ששת הסקלות UEQ. תכונות אופציונליות כוללות בדיקות מהימנות (Cronbach’s alpha), מרווחי בטחון Bootstrap והשוואת קבוצות. הכלי גם מספק סטטיסטיקות לכל פריט וייצוא תוצאות הניתוח. הוא יודר את תקפות מסקנת 1–5 ומטפל בחסרות באמצעות הסרה לפי זוג כברירת מחדל.
קלטים ותוצאות: הקלט כולל את מערך הנתונים, מיפוי פריט שנבחר ומטא-נתונים אופציונליים; התוצאות כוללות ציונים לכל סקאלה, סטטיסטיקות לפריט, מדדי מהימנות ודוחות_EXPORTables_ CSV/JSON. כללי העיצוב מספקים סטנדרטיזציה בציונים על סולם 0–1 או 1–5 בהתאם להגדרות.
אלגוריתמים וחישובים: ציוני סקלה הם הממוצע של פריטי הסקאלה; נעשה שימוש בקונבנציות scoring UEQ והפקת מדדי איכות UX כוללים. Bootstrap מספק רווחי אמיתי 95%. השוואות בין קבוצות משתמשות במדדי השפעה (d Cohen).
שגיאות ומקרי קצה: נתוני חסרים מטופלים על ידי כללי predefined; מיפויים לא תקפים, פורמטים לא נתמכים או מספרי משיבים שאינם תואמים מייצרים שגיאות מדויקות. נתונים גדולים מפעילים עיבוד במנות עם ביצועים משופרים. תעשייה/אזור ולוקליזציה: השתמש בציון UEQ תקני (1–5) ותומך בעיבוד נתונים בהתאם ל-GDPR; פורמטי מספר לפי locale ניתנים להגדרה. הנחות והחרגות: מניחים סדר ברירת מחדל של פריטי UEQ והסקאלה Likert; ניתוח איכותי מסדי נתונים השוואתיים אינו בתחום.