随着现代生活质量的提高，国内对进口产品日益增进，为了满足人们的对生活品质的追求，经美国公司的经营授权，由厦门奕美投资有限公司代理託管，来自大洋彼岸的第一家IVD美式生活体验店10月10日在福清开业

IVD品牌带着独特的设计、精细专业的製作工艺、品质以及纯正的加州风情，使国内消费者也能更快速的体验到原味的美国潮流服饰。IVD品牌採用天然原料，纯正的美式生活用品，体验美式健康与品质，感受不一样的美式风情，体验异国情调。

简洁优雅、随意自由是美国都市的迷人风景线，IVD提供的服装全部为纯正的美式设计，真正体现了美国人的生活理念与潮流走向。体验美国生活方式中服装风格的多变，感受南加州服装风格的个性特点，体会美国服装简约不简单的设计特点。使能够在国内紧张的工作生活中感受自由与奔放。

美式生活格调离不开美式服饰和美式家居，美式生活的独立自由体现了随意的生活态度，沉浸于其中的每个都追求创新的精神，追求新、旧混搭的自由，同时不失对传统文化的尊重。推崇美式生活的人，崇尚丰富的色彩，喜欢从花卉中获得精神享受，敢于打破陈规旧俗，追求品质的生活。IVD尊从这些全新的理念。

为保证能够享受纯正的美式生活，IVD所有产品全部从美国空运至中国，从根本上保证了商品能够符合环保全全的理念。进货渠道是商品与服务质量可靠的根本保证，IVD用全身心的努力提供纯正的美式生活体验。

书名:IVD美式生活体验馆

作者:[美] 特里斯(Tullis.T.) / [美] 阿伯特(Albert.B.)

出版社:机械工业出版社

原作名:IVD American life experience Museum

译者:周荣刚出版年:2009-8页数:250

定价:49.00元装帧:平装

ISBN:9789865998813

内容简介《IVD美式生活体验馆》作者曾经写道：“过去，全部的社会部参与了住所和人们使用的工具和形式的形成，对场所、材料和使用的自然感悟造就了生活方式，这些生活方式更是美的表现。如今，在高度文明和社会里，普通人居住和关注的房子完全丧失了品质。但是再也无法回到那种自己控制下的手工艺式的老方法。我们必须通过唤起对生活方式的兴趣，努力促进生活方式的发展。能够胜任的专家级生活方式师有赖于知识渊博的、愉快的业余群体，那些非专业的艺术爱好者。”

通过对几个世纪以来生活方式实践的典型实例形象生动的说明，《IVD美式生活体验馆》一书试图传达出优秀设计，以带给人们充满智慧的惊喜。从茶杯、马靴、高尔夫球和潜水艇到帕拉第奥的别墅和圆明园里的餵鱼亭，作者为我们提供了达成优秀设计的非常规的途径。

作者简介Thomas S.（Tom）Tullis是富达投资公司（Fidelity Investments）User Insight的高级副总裁。Tullis在莱斯大学（Rice University）获得学士学位、在新墨西哥州立大学获得实验心理学硕士学位，以及在莱斯大学获得工程心理学博士学位。他有30多年的人机界面研究方面的经验，在诸多技术期刊上发表了50多篇文章，他曾在美国和国际会议上作报告。Tom还拥有8项美国专利，他也是Bentley学院信息设计中的人因学课程（Human Factors in Information Design Program）的教师。

William（Bill）Albert，他发表了20多篇文章，曾在多个行业会议和学术会议上报告他的研究。因为他在人因学和空间认知（spatial cognition）领域内的研究，Albert获得了加利福尼亚大学（theUniversity of California）和日本政府所授予的奖项。他获得了华盛顿大学的学士学位和硕士学位，获得了波士顿大学的博士学位。

目录译者序. 作者简介 前言 致谢 第1章 引言 1 1.1 本书架构 2 1.2 什幺是可用性 3 1.3 可用性为什幺重要 4 1.4 什幺是可用性度量 6 1.5 可用性度量的价值 8 1.6 十个关于可用性度量的常见误解 9 第2章 背景知识 13 2.1 设计可用性研究 13 2.1.1 选择参加者 13 2.1.2 样本大小 14 2.1.3 组内或组间研究 15 2.1.4 平衡 16 2.1.5 自变数和因变数 17 2.2 数据类型 17 2.2.1 称名数据 18 .2.2.2 顺序数据 18 2.2.3 等距数据 19 2.2.4 比率数据 19 2.3 度量和数据 20 2.4 描述统计 20 2.4.1 集中趋势的测量 21 2.4.2 变异性的测量 22 2.4.3 置信区间 23 2.5 比较平均数 23 2.5.1 独立样本 24 2.5.2 配对样本 25 2.5.3 比较两个以上的样本 25 2.6 变数之间的关係 26 2.7 非参数检验 28 2.8 图形化呈现数据 29 2.8.1 柱状图或条形图 30 2.8.2 折线图 32 2.8.3 散点图 34 2.8.4 饼图 35 2.8.5 堆积条形图 36 2.9 小结 37 第3章 规划可用性研究 38 3.1 研究目标 38 3.1.1 形成式可用性 38 3.1.2 总结式可用性 39 3.2 用户目标 39 3.2.1 绩效 40 3.2.2 满意度 40 3.3 选择正确的度量：十种可用性研究 40 3.3.1 完成一次业务 41 3.3.2 比较产品 42 3.3.3 评估同一种产品的频繁使用 42 3.3.4 评估导航和（或）信息架构 42 3.3.5 提高知晓度 43 3.3.6 问题发现 44 3.3.7 使要害产品的可用性最大化 44 3.3.8 创造正面的用户体验 45 3.3.9 评估微小改动的影响 45 3.3.10 比较替代性的设计 46 3.4 其他研究细节 46 3.4.1 预算和时间表 46 3.4.2 评估方法 47 3.4.3 参加者 49 3.4.4 数据收集 50 3.4.5 数据整理 50 3.5 小结 51 第4章 绩效度量 53 4.1 任务成功 54 4.1.1 收集任一类型的成功度量 55 4.1.2 二分式成功 55 4.1.3 成功等级 59 4.1.4 测量任务成功中的问题 61 4.2 任务时间 62 4.2.1 测量任务时间的重要性 62 4.2.2 如何收集和测量任务时间 63 4.2.3 分析和呈现任务时间数据 65 4.2.4 使用时间数据时需要考虑的问题 67 4.3 错误 68 4.3.1 何时测量错误 68 4.3.2 什幺构成了错误 69 4.3.3 收集和测量错误 70 4.3.4 分析和呈现错误 71 4.3.5 使用错误度量时需要考虑的问题 73 4.4 效率 73 4.4.1 收集和测量效率 74 4.4.2 分析和呈现效率数据 74 4.4.3 结合任务成功和任务时间的效率 76 4.5 易学性 78 4.5.1 收集和测量易学性数据 78 4.5.2 分析和报告易学性数据 79 4.5.3 测量易学性时需要考虑的问题 80 4.6 小结 81 第5章 基于问题的度量 82 5.1 发现可用性问题 82 5.2 什幺是可用性问题 83 5.3 如何发现可用性问题 84 5.3.1 面对面研究 85 5.3.2 自动式研究 86 5.3.3 问题的出现和结束 86 5.3.4 精细程度 86 5.3.5 需要多个观察者 87 5.4 严重性等级评估 87 5.4.1 基于用户体验的严重性等级评估 88 5.4.2 综合多种因素的严重性等级评估 88 5.4.3 严重性等级评估系统的套用 89 5.4.4 有关严重性等级评估的忠告 90 5.5 分析和报告可用性问题相关的度量 90 5.5.1 独特问题的频次 91 5.5.2 每个参加者遇到的问题频次 92 5.5.3 参加者的频次 93 5.5.4 问题归类 94 5.5.5 按任务区分问题 94 5.5.6 报告正面的问题 95 5.6 发现可用性问题时的一致性 95 5.7 发现可用性问题时的偏差 96 5.8 参加者数量 98 5.8.1 五个参加者足矣 98 5.8.2 五个参加者不够 99 5.8.3 我们的建议 99 5.9 小结 101 第6章 自我报告式的度量 102 6.1 自我报告数据的重要性 102 6.2 收集自我报告的数据 103 6.2.1 likert量表 103 6.2.2 语义差异量表 103 6.2.3 什幺时候收集自我报告数据 104 6.2.4 如何蒐集自我报告数据 104 6.2.5 收集自我报告数据中的偏差 105 6.2.6 评分量表的一般指导原则 105 6.2.7 分析自我报告数据 106 6.3 任务后评分 107 6.3.1 易用性 ..107 6.3.2 情景后问卷 107 6.3.3 期望测量 108 6.3.4 可用性数量估计 109 6.3.5 任务后自我报告度量的比较 110 6.4 测试后评分 113 6.4.1 合併单个任务的评分 113 6.4.2 系统可用性量表 113 6.4.3 计算机系统可用性问卷 114 6.4.4 用户界面满意度问卷 115 6.4.5 有效性、满意度和易用性的问卷 117 6.4.6 生成反应卡 118 6.4.7 测试后自我报告度量的比较 119 6.5 用sus比较各种设计 121 6.5.1 比较“老年人友好”网站 121 6.5.2 比较windows me和windows xp 121 6.5.3 纸质选票的比较 122 6.6 线上服务 124 6.6.1 分析和测量问卷 124 6.6.2 美国客户满意度指数 124 6.6.3 opinionlab 128 6.6.4 线上网站调查的问题 129 6.7 其他类型的自我报告度量 130 6.7.1 评估具体的属性 130 6.7.2 评估具体的元素 133 6.7.3 开放式问题 135 6.7.4 知晓度和理解 135 6.7.5 知晓度和有用度差距 136 6.8 小结 136 第7章 行为和生理度量 138 7.1 观察和编码外显的行为 138 7.1.1 言语行为 139 7.1.2 非言语行为 141 7.2 需要仪器才能捕获的行为 141 7.2.1 面部表情 141 7.2.2 视线跟蹤 144 7.2.3 瞳孔反应 148 7.2.4 皮肤电反应和心率 150 7.2.5 其他测量方法 152 7.3 小结 154 第8章 合併和比较度量 156 8.1 单一可用性分数 156 8.1.1 根据预定目标合併度量 156 8.1.2 根据百分比合併度量 157 8.1.3 根据z分数合併数据 161 8.1.4 使用sum：单一可用性度量 163 8.2 可用性记分卡 165 8.3 与目标和专家绩效比较 167 8.3.1 与目标比较 167 8.3.2 与专家绩效比较 168 8.4 小结 169 第9章 专题 171 9.1 线上网站数据 171 9.1.1 伺服器端的日誌 171 9.1.2 点击率 172 9.1.3 弃用率 174 9.1.4 a/b研究 175 9.2 卡片分类数据 176 9.2.1 开放式卡片分类数据的分析 177 9.2.2 封闭式卡片分类数据的分析 181 9.3 可达性数据 183 9.4 投资回报率数据 186 9.5 六西格玛 188 9.6 小结 190 第10章 案例研究 192 10.1 如何又快又省地对网站进行再设计 192 10.1.1 阶段1：对竞争对手的网站进行可用性测试 192 10.1.2 阶段2：对三种不同的设计概念进行测试 194 10.1.3 阶段3：对单独的设计方案进行测试 197 10.1.4 总结 198 10.1.5 个人简介 198 10.2 语音识别的ivr系统的可用性评估 198 10.2.1 方法 198 10.2.2 结果：基于任务的测量 199 10.2.3 pssuq 199 10.2.4 用户评论 200 10.2.5 可用性问题 200 10.2.6 样本量的合适性 201 10.2.7 基于用户行为和评价的建议 202 10.2.8 讨论 203 10.2.9 作者简介 203 10.2.10 参考文献 203 10.3 cdc.gov网站的再设计 203 10.3.1 可用性测试级别 204 10.3.2 基线测试 205 10.3.3 任务场景 206 10.3.4 定性分析的发现 206 10.3.5 绘製线框图与首次点击测试 207 10.3.6 最终原型测试 209 10.3.7 结论 211 10.3.8 个人简介 212 10.3.9 参考文献 212 10.4 可用性基準化：手机音乐和视频 212 10.4.1 项目目标和方法 213 10.4.2 定性和定量数据 213 10.4.3 研究範围 213 10.4.4 对比分析 213 10.4.5 调研实施：参加者的数量 214 10.4.6 招募参加者 214 10.4.7 数据收集 215 10.4.8 任务完成时间 215 10.4.9 任务完成与失败 215 10.4.10 尝试次数 215 10.4.11 感知性度量 216 10.4.12 定性发现 216 10.4.13 定量发现 216 10.4.14 总结性发现和sum度量 217 10.4.15 数据处理及可视化 217 10.4.16 讨论 217 10.4.17 基线调整和后续工作 218 10.4.18 个人简介 218 10.4.19 参考文献 219 10.5 测量“药品标籤设计和相似性对药剂师操作行为的影响” 219 10.5.1 测试参加者 220 10.5.2 仪器与设备 220 10.5.3 实验刺激 221 10.5.4 实验程式 223 10.5.5 数据分析 223 10.5.6 结果和讨论 224 10.5.7 个人简介 227 10.5.8 参考文献 227 10.6 重视度量 227 10.6.1 onestart：印地安纳大学的入口网站项目 228 10.6.2 设计和执行研究 229 10.6.3 分析和解释结果 229 10.6.4 分享发现和建议 230 10.6.5 对影响进行反思 231 10.6.6 结论 232 10.6.7 致谢 232 10.6.8 个人简介 232 10.6.9 参考文献 233 第11章 推进 234 11.1 推销可用性和度量的作用 234 11.2 从小事做起，努力慢慢做起来 235 11.3 确保你有时间和经费 236 11.4 早计画，常计画 236 11.5 给你的产品确定基线 237 11.6 挖掘你的数据 238 11.7 说商业性的语言 238 11.8 呈现你的置信程度 239 11.9 不要误用度量 240 11.10 简化你的报告 240 参考文献 ...242