br>Métodos de análise multivariada são usados na avaliação e recolha de dados estatísticos para clarificar e explicar as relações entre diferentes variáveis que estão associadas a estes dados.
Testes multivariados são sempre usados quando mais de três variáveis estão envolvidas e o contexto do seu conteúdo não é claro. O objectivo é tanto detectar uma estrutura, como verificar a existência de estruturas nos dados.
Métodos de análise multivariada podem ser utilizados para aumentar sistematicamente a usabilidade dos websites. Enquanto os testes A/B isolam sempre apenas uma página web, os métodos multivariados mostram as relações e interacções de vários elementos dentro de uma página web. O significado depende de quais e quantos elementos do sítio web são utilizados. Todos os elementos do sítio web que permitem ao utilizador interagir com o sítio web através da interface do utilizador são geralmente considerados variáveis. Isto inclui em particular aqueles que têm impacto na taxa de conversão.
Informação geral
Métodos de teste e análise multivariados foram utilizados nas estatísticas para descobrir as relações causais. Como os cálculos manuais são muito complexos, os métodos só se tornaram praticáveis noutros campos de aplicação com o desenvolvimento do hardware e software correspondentes. Os métodos de análise multivariada são utilizados numa variedade de áreas:
- Linguística, Ciências Naturais e Humanidades
- Economia, seguros e serviços financeiros
- Exploração de dados, grandes bases de dados e bases de dados relacionais
Análises multivariadas são geralmente efectuadas utilizando software para lidar com as enormes quantidades de dados e para monitorizar as variáveis alteradas em aplicações práticas, tais como testes de usabilidade. Contudo, os testes multivariados podem também contribuir significativamente para uma maior facilidade de utilização em menor escala.
Tipos de métodos de análise multivariada
Métodos multivariados podem ser subdivididos de acordo com diferentes aspectos. Em primeiro lugar, são diferenciados de acordo com o objectivo de descobrir uma estrutura dentro da combinação de dados, ou se os dados devem ser verificados com uma determinada estrutura. uma estrutura Os métodos determinantes da estrutura incluem:
- Análise de factores: Reduz a estrutura a dados relevantes e variáveis individuais. Os estudos de factores concentram-se em variáveis diferentes, pelo que são ainda subdivididos em análise de componentes principais e análise de correspondência. Por exemplo: Que elementos do website têm a maior influência no comportamento de compra?
- Análise de agrupamento: As observações são atribuídas graficamente a grupos de variáveis individuais e classificadas com base nelas. Os resultados são clusters e segmentos, tais como o número de compradores de um determinado produto, que têm entre 35 e 47 anos e um rendimento elevado.
Procedimentos de análise estrutural incluem, entre outros, o:
- Análise de Regressão: Investiga a influência de dois tipos de variáveis um sobre o outro. Fala-se de variáveis dependentes e não dependentes. As primeiras são as chamadas variáveis explicativas, enquanto que as segundas são variáveis explicativas. A primeira descreve o estado real com base em dados, a segunda explica estes dados por meio de relações de dependência entre as duas variáveis. Na prática, várias alterações de elementos da página web correspondem a variáveis independentes, enquanto os efeitos sobre a taxa de conversão seriam a variável dependente.
- Análise de variância: Determina a influência de várias ou individuais variáveis nos grupos através do cálculo de médias estatísticas. Aqui é possível comparar variáveis dentro de um grupo, bem como diferentes grupos, dependendo de onde os desvios devem ser assumidos. Por exemplo: Que grupos clicam mais frequentemente no botão ‘Comprar agora’ no seu carrinho de compras?
- Análise discriminatória: Utilizado no contexto da análise de variância para diferenciar entre grupos que podem ser descritos por características semelhantes ou idênticas. Por exemplo, por que variáveis diferem os diferentes grupos de compradores?
Exemplos
Um teste multivariado de uma página web pode ser apresentado da seguinte forma simplificada. Elementos como manchetes, teasers, imagens, mas também botões, ícones ou cores de fundo têm efeitos diferentes no comportamento do utilizador. Diferentes variantes de elementos são testadas. O teste identificaria inicialmente estes elementos e mostraria aos diferentes utilizadores elementos concebidos de forma diferente. O objectivo seria obter dados sobre os efeitos das alterações em termos de taxa de conversão ou outros factores, tais como tempo de retenção, taxa de salto ou comportamento de rolagem em comparação com outros conjuntos de elementos.
Significância para a usabilidade
Como método quantitativo, a análise multivariada é um dos métodos mais eficazes de testar a usabilidade. Ao mesmo tempo, é muito complexo e por vezes dispendioso. O software pode ser utilizado para ajudar, mas os testes enquanto tal são consideravelmente mais complexos do que os testes A/B em termos de concepção do estudo. A vantagem decisiva reside no número de variáveis que podem ser consideradas e na sua ponderação como medida do significado de certas variáveis.
P>As quatro versões diferentes do cabeçalho de um artigo podem resultar em taxas de cliques completamente diferentes. O mesmo se aplica ao desenho dos botões ou à cor de fundo do formulário de encomenda. Em casos individuais, vale portanto a pena considerar, de uma perspectiva multivariada, também financeiramente, especialmente para websites de orientação comercial, tais como lojas online ou websites, que devem ser amortizados através da publicidade.
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