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  • L'utilisation de panels quantitatifs en ligne peut produire un nombre d'erreurs 2 fois plus élevés
    Selon la méthode d'échantillonage, selon l'article du Pew Research Center qui compare deux types d'échantillons pour les sondages en ligne: les échantillons recrutés par des panels en ligne et ceux obtenus à partir de sources d'échantillonnage probabiliste. L'étude examine les différences dans la composition démographique et les réponses aux sondages entre ces deux méthodes, soulignant que, bien que les panels en ligne offrent une commodité et une efficacité accrues, ils peuvent souffrir de biais de sélection et nécessitent souvent des ajustements statistiques pour refléter avec précision une population plus large. D'autre part, les échantillons probabilistes, bien qu'ils soient plus coûteux et plus longs à obtenir, fournissent une représentation plus précise et fiable de la population générale. Cette recherche met en lumière l'importance de choisir la méthode d'échantillonnage appropriée en fonction des objectifs spécifiques de l'enquête et du public cible, tout en reconnaissant les compromis entre coût, temps, et précision.  https://www.pewresearch.org/methods/2023/09/07/comparing-two-types-of-online-survey-samples/
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  • Le premier livre sur la recherche quantitative en UX, par le créateur du poste chez Google.
    L'un des auteurs et celui qui à lancé le poste chez google en 2007. Ce livre m'a été recommandé par une UXR de chez Google. C'est en anglais, mais selon les reviews c'est une référence dans le domaine. LES PROMESSES Quel est le rôle du Quant UX Comprendre en quoi la recherche Quant UX diffère des autres disciplines telles que la data science Planifier des projets de recherche communs et savoir comment réussir Positionner les activités Quant UX dans les organisations produits et équipes UX Appliquer le framework HEART pour mesurer les résultats de l'expérience utilisateur Évaluer vos compétences et votre potentiel pour être embauché en tant que chercheur Quant UX Savoir à quoi s'attendre lors des entretiens d'embauche  Trouvez des exemples de projets Quant UX courants avec du code R et des codes de données partagés https://www.amazon.co.uk/Quantitative-User-Experience-Research-Understanding/dp/1484292677
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  • Quantitative method - sample size
    Bonjour, J'ai besoin de retour d'expérience d'UXR spécialisé en tests quanti dans un environnement d'entreprise. Nous sommes tous au fait du calculs des intervalles de confiance, marge d'erreur etc. Toutefois dans un environnement industriel il est souvent difficile d'appliquer à 100% les statistiques, le temps et le budget ne permettent pas de faire des tests quanti avec 100/200/300 personnes par exemple. D'où mes questions : Comment choisissez-vous le nombre de vos échantillons ? Comment gérez-vous ce nombre quand il y a plusieurs sub-group ? Comment faites-vous pour garantir un taux de qualité satisfaisant ?  Merci à vous !
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  • Blog sur la Quant UX research
    Blog de l'auteur de "Quantitative user experience" sur le sujet. C'est tout nouveau donc peu d'articles pour l'instant, mais à suivre. https://quantuxblog.com/
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  • Ressources sur la psychométrie en dehors du monde de la santé ?
    Hello à tous ! J'aimerais approfondir le sujet de la psychométrie, mais je ne trouve pas vraiment de ressources intéressante ou pertinente. Est-ce que quelqu'un à des ressources, livres et autres à recommander ? merci !
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  • Théories des émotions et pratique, comment gérez-vous tout ce qui traite des émotions ?
    Bonjour à tous :)  J'ai fait mes études dans le domaine des Sciences co' et j'ai eu l'occasion de discuter des émotions et des théories qui vont avec. Il y en a vulgairement 3. La plus connue, celle issue des travaux d'Ekman, qui dit qu'il y a des émotions universelles : 6 émotions de base que tout le monde reconnait (Joie, Surprise, Dégoût, Colère, Tristesse, Peur). C'est celle qui est généralement utilisée en IA et dans les questionnaires. La théorie issue des neurosciences qui dit que les émotions viennent d'abord et ensuite l'action est le résultat. (Emotion puis Action) La théorie incarnée des émotions de Feldman Barrett qui dit que l'action nous fait ressentir des émotions. (Action puis Emotion) Je trouve la dernière plus adaptée à la mesure de l'expérience UX mais je ne trouve pas de questionnaires issus de cette théorie. De ce fait, j'ai un peu du mal à me servir de la mesure des émotions dans des questionnaires quantitatifs. Par contre, pour les entretiens, j'ai toujours une grille d'observation des gestes, des émotions du visage et de la tonalité de la voix et je n'hésite pas à questionner les personnes dessus.  De plus, les questions avec des réponses en smiley pour représenter les émotions me questionnent. Comment peut-on lier satisfaction et humeur ?  Et vous, quel est votre positionnement sur les émotions, comment mesurez-vous celles des utilisateurs ? Merci de m'avoir lue, j'ai hâte de vous lire :)
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  • Recollective: Un outil de journal de bord et ethnographie à distance.
    Un outil canadien de research tourné très journal de bord et ethnographie qui permet de faire réaliser des tâches à la maison (pre-entretien), du mobile shopping (In-moment research) et des animations de focus group ou co-création en ligne. https://recollective.com/
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  • REX: Erreurs basiques en travaillant avec de la donnée.
    Je suis fille de prof de maths, donc les nombres c'est un peu ma LV2 ! J’adore travailler avec de la donnée et les représentations statistiques comme les ACP, dendrogrammes, AF.  En général, dans la donnée, tu as deux possibilités : tu veux absolument savoir une chose par la data ou alors l'attitude opposée, c'est d’aller explorer librement cette immense base de données.  Tu peux vite te perdre dans les deux. Parce qu'en fait chaque donnée que tu vas collecter, tu peux la croiser avec d'autres données. Potentiellement tu as une infinité de paramètres à aller creuser.  Les 2 erreurs les plus communes que j’observe sont celles-ci:  Tu peux te perdre dans ce que tu recherches (excès de curiosité, pas de recherche guidée).  Tu peux être trop directif (et te couper d’énormément d’information utile). 
    La data te donne l’impression que” plus tu en fais mieux c'est”. Tu commences à explorer, tu fais des stocks.  C'est important de stocker, de séquencer le projet parce qu'il y a un moment donné tu peux saturer ! tu peux savoir tellement de choses… et tu veux tout savoir.  Donc il faut se discipliner et être organisé. Sinon ça peut vite être le vrac dans ce que tu vas chercher derrière. Et d’un autre côté, il ne faut pas avoir peur de la data, parce que je sais qu'il y a une arithmophobie croissante dans le monde de l'UX.  Quand j'entends des influenceurs UX dire "moi je n'aime pas le quanti et de toute facon je ne sais pas faire"... ca m’interroge car je me demande si on peut encore faire de la user research aujourd'hui sans faire de quantitatif, sans comprendre les chiffres et sans utiliser la data. J’aurais peur d’être obsolètes d'ici à quelques années.  Et puis, aujourd’hui, beaucoup de choses sont automatisées, tu peux très bien faire des stats sans connaitre les formules complexes : Il faut savoir à quoi sert la donnée et ce que veulent dire les statistiques que tu vas récolter. J'adore particulièrement bosser avec les avis clients. Parce que l'exploration des datas ne sert pas juste quand tu as fini le produit et que tu l'as testé.  C'est après en post achat, ce que tu analyses. Parce que si tu veux vraiment faire des guidelines solides, il faut s’appuyer sur ton produit. Souvent l'UX va s'arrêter au moment où il a fait un premier test et basta. C'est comme faire la moitié du travail. Et que fait-on du reste ? Donc oui les avis clients c'est quand même un bon kif. A force d'en faire, ça devient un automatisme. Amener de la donnée dans son travail d'UX La première étape évidemment, ça va être de créer ou de trouver la data. Et la bonne nouvelle, c’est qu’aujourd'hui il y en a partout et sur tous les sujets. Entre les avis, l’UGC, les parcours, … Alors franchement si on ne trouve pas...je me dis qu’il est temps de faire un tour chez l’ophtalmo.   Il y a toujours de la donnée disponible. Si on me rétorque que le produit n'existe pas encore et qu’il est unique, et bien tu vas voir ce que fait la concurrence. (concurrence élargie: pour ceux qui n’ont pas de concurrents “directs”). On peut aussi créer sa propre donnée.  Une fois que la donnée est récupéré il est souhaitable de s'entourer d'un data scientist compétent. Le travail en binome va commencer. On va déméler et donner du sens au données.  Pour les plus motivées et ceux qui sont à l’aise avec R, Anaconda, Python.. Ils peuvent être autonomes.
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  • Comment répondre à cette demande: "Est-ce que les gens utiliseront ce produit ?"
    Déjà il faut se poser la question de l'utilisabilité avant de parler d’utilisation. Pour l’évaluer - l'utilisabilité- je préfère amplement utiliser une grille experte répétable et reproductible plutôt que des interviews ou des tests. Comme elle se base sur des critères mesurables : Elles ont une très bonne interjuge : , c'est-à-dire que deux UX différents vont donner la même évaluation sur une interface. Ce qui n’est pas le cas avec d’autres critères qui sont habituellement enseignés.  Je prends un exemple : ”le site prévient les erreurs de l’utilisateur” est assez subjectif , alors qu’évaluer s'il y a “Moins de 5 typo dans une même page” l’est un peu moins.  Il y a énormément de grilles qui sont disponibles et qui sont de bonne qualité. Une fois que j’ai fait la grille, je peux tester les zones avec des utilisateurs qui ont été mis en doute par l’audit.  Je préfère également donner des guides de conception (des guidelines), plutôt que de faire du test U à répétition. Je pense qu'il n’est pas toujours nécessaires de tester pour se rendre compte qu'une couleur n'était pas lisible sur une maquette parce que le contraste n’est pas suffisant. Pour revenir au sujet de base, sur l’utilisation, afin de savoir si une plateforme va être utilisée ou pas, il faut le faire sur une étude quantitative et idéalement en comparatif. On va proposer plusieurs solutions (donc notre préféré mais aussi au moins une idée bien naze) pour être de mesurer une différence d’appréciation. On pourra alors dire que: “L’utilisation sera de X %”. Toute fois, il ne s’agit que du déclaratif et il peut y avoir un écart énorme entre la réalité, c’est pourquoi on préfère avoir du comparatif “l’utilisation sera de X% de plus que l’autre idée”  Une des choses que je fais beaucoup, c'est que lorsque quelqu'un vient me voir pour une demande de faire étude. On va passer beaucoup de temps à clarifier sa question de recherche en utilisant la méthode des 5 pourquoi. Quel est le vrai but de cette étude? En fait, je vais énormément challenger l’objectif et l’impact de mes études, parce que j'ai fait trop d'études qui n'ont servi à rien. Donc, je continue, je continue, je continue jusqu’à ce que je sois sûre que l’étude servira à prendre une décision. (si ce n’est pas le cas je dis non)  Et si j’ai encore un doute sur l’utilité de l’étude, il m’est arrivé de “hacker” la conversation en donnant un résultat au hasard.  Parmi les outils que j'ai à la maison, j'ai la "eight ball" (elle dit “maybe, yes, no, …”), et j'ai aussi un dé à 60 faces. Quand j'ai quelqu'un qui vient, qui me pose une question, ça peut m'arriver par provocation, de lancer l'un des deux.  Moi : La réponse c’est 51 %". Dans ce cas-là qu'est ce que tu fais avec cette donnée-là ? Lui: “Je veux quand même faire mon produit.” Moi:  Alors pourquoi veux-tu faire une étude ? “ Cela m’aide à savoir s'il est nécessaire de lancer l’étude… ou pas.
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  • Conférence Quant UX 2023
    La première conférence focalisée sur le quanti en UX que j'ai vu passer. C'était la semaine dernière (Juin 14 2023) Les replays sont disponibles ici contre 35$. Donc vraiment une bonne affaire. https://hopin.com/events/quantuxcon2023 Pas encore eu le digérer mais ça peut être sympa à visionner pour l'été. Curieux de vos retours si vous achetez.
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