Важно! При наличии электронного документооборота и системы внутреннего учета документации ответственный работник предприятия за ведение и учет СИЗ дублирует информацию в электронном виде в специально созданной форме документа, которая является аналогичной бумажном варианту.

Как должна храниться личная карточка учета

Хранение такого акта является прямой обязанностью специалиста по охране труда. Законодательством установлен специальный срок такого процесса, который составляет 10 лет с момента заполнения. При этом процедура сохранности должна осуществляться с мерами безопасности – такая документация хранится в отдельном помещении или в закрытом шкафу подотчетном ответственному исполнителю.

Образец заполненного документа по учету средств защиты в электронном виде

Сопутствующие документы

К сопутствующей документации в данной области относятся различные приказы и регламенты, которые устанавливает общее наличие такого документа в компании. Также такие внутренние акты устанавливают типовую форму такого документа, и могут обеспечивать доступ к созданию электронных копий при наличии внутреннего документооборота в компании.

Типовой документ с учетом требований федерального законодательства в области учета специальных средств защиты

В итоге карточка учета СИЗ выступает обязательным элементом трудовой деятельности, непосредственно связанной с опасностью получения травм или вреда здоровью. Наличие такой карты служит средством защиты должностных лиц при возникновении нештатной ситуации и проведении специального расследования при правильности ее заполнения.

бланк и образец 2017 года

Разбираем, зачем нужна личная карточка выдачи СИЗ. Зачастую организация ведет деятельность, подразумевающую воздействие на сотрудников вредных и опасных производственных факторов. Как обеспечить на предприятии учет выданных средств индивидуальной защиты, в том числе спецодежды и специальной обуви? Каковы задачи такого учета спецсредств? Как заполняют личную карточку выдачи СИЗ? Образец заполнения на 2017 и 2018 годы подготовлен нашими специалистами в этом материале, что сделает работу с карточкой более понятной.

При работе во вредных условиях положена защита

Работа, связанная с вредными или опасными условиями труда, подразумевает выдачу сотрудникам СИЗ – средств индивидуальной защиты. Право на получение СИЗ имеют сотрудники, чья работа связана (ст. 221 ТК РФ):

• с вредными и опасными условиями труда;
• особыми температурными условиями;
• загрязнением.

Для данных категорий персонала использование СИЗ необходимо. При этом обеспечение средствами индивидуальной защиты работников организации – обязанность работодателя (организации или индивидуального предпринимателя).

Подробнее об этом см. «Обязанность работодателя обеспечить выдачу СИЗ».

Учтите, что выдача СИЗ, в том числе спецодежды исполнителям по договору подряда или иному договору ГПХ действующим законодательством не предусмотрена.

Подробнее об этом см. «Спецодежда по договору подряда».

Средства индивидуальной защиты – это технические средства и материалы, которые используют для уменьшения воздействия на работников вредных или опасных производственных факторов или полного их предотвращения.

Бланк

Также нужно вести учет выданных спецсредств. Для этого служит личная карточка учета выдачи СИЗ. Скачать бланк 2017 года можно будет далее в нашей статье. Кроме того, специально для читателей наши специалисты подготовили его заполненный образец.

Действующий бланк личной карточки выдачи средств индивидуальной защиты выглядит следующим образом:

Оборотная сторона личной карточки учета выдачи средств индивидуальной защиты имеет такой вид:

Отражаем выдачу СИЗ документально

Средства индивидуальной защиты должны быть подобраны и выданы персоналу в соответствии с типовыми нормами для соответствующей отрасли экономики, а также конкретным характером и условиями работы (ст. 221 ТК РФ, п. 12 Межотраслевых правил, утв. приказом Минздравсоцразвития России от 01.06.2009 № 290н, письмо Минтруда России от 16.03.2016 № 15-2/ООГ-1049).

Например, свои нормы установлены для пищевой промышленности, авиации, строительства и др.

Аналогичным образом действует личная карточка выдачи СИЗ в строительстве. На кого заполняются такие документы? Конечно, на тех сотрудников, которым по закону положена спецодежда и прочие средства защиты.

Опасные условия труда – это производственные факторы, которые могут привести к травме или увечью.

Для учета предоставления и возврата спецодежды должна быть заполнена личная карточка учета выдачи СИЗ. Образец заполнения на 2017-2018 год с возможностью простановки своих данных вы найдете по прямой ссылке здесь.

Требование заполнять эту карточку предусмотрено пунктом 13 Правил, утвержденных приказом Минздравсоцразвития России от 01 июня 2009 года № 290н (далее – Правила № 290н). Поэтому просто скачать личную карточку выдачи СИЗ недостаточно. Необходимо знать общий принцип её заполнения.

Часто учетную карточку заполняют в бумажном виде. Однако наряду с бумажной версией можно использовать электронную личную карточку учета выдачи СИЗ. Бесплатно скачать бланк в Ворде по ссылке чуть выше. Однако заполнение данной формы в Эксель (Excel) несколько удобнее.

При заполнении электронной формы личной карточки выдачи средств индивидуальной защиты главное – персонифицировать работника (п. 13 Правил № 290н). Вместо личной подписи сотрудника в карточке нужно указать номер и дату документа бухгалтерского учета о получении СИЗ, на котором есть личная подпись работника.

Личная карточка учета выдачи СИЗ

Организация на предприятии надлежащего учета и контроля за выдачей сотрудникам спецодежды и других средств индивидуальной защиты (СИЗ) в установленном объеме и в установленные сроки является обязанностью работодателя.

Для корректного учета необходим особый документ — Личная карточка учета выдачи СИЗ, которая заводится на каждого рабочего. 

Форма этой карточки утверждена законодательно Приложением к “Межотраслевым правилам обеспечения работников специальной одеждой, специальной обувью и другими средствами индивидуальной защиты”, утвержденным приказом Минздравсоцразвития России от 01.06.2009 N 290н (в редакции приказа Минздравсоцразвития России от 27.01.2010 N 28н).

Личная карточка учета выдачи СИЗ заводится на работника в момент его поступления на предприятия либо при переводе на новое рабочее место, если ранее его условия труда не требовали наличия СИЗ, а новые условия — требуют. В документе перечисляются все те СИЗ, спецодежда, спецобувь, которые выдаются работнику, а также «судьба» этих вещей (были списаны по мере естественной амортизации, списаны из-за форс-мажорной ситуации, возвращены на склад).

Личная карточка учета спецодежды и СИЗ по своей сути представляет инструмент количественного учета средств индивидуальной защиты, выданных конкретному работнику. При этом имеются в виду именно индивидуальные СИЗ, а коллективные (дежурные, сменные) сиз фигурируют в отдельных карточках, на которых стоит пометка «Дежурная». 

Личная карточка учета выдачи СИЗ также содержит сроки использования спецодежды и СИЗ согласно типовых норм, а также процент ее годности в тот момент, когда она была выдана. 

Необходимо строго следить за сроками носки спецодежды (буквально по дням), в частности — за тем, чтобы они не превысили нормативные сроки носки.

Личная карточка учета выдачи СИЗ

Личная карточка учета выдачи СИЗ: образец заполнения 2021

Каждый факт передачи наемному сотруднику средств индивидуальной защиты подлежит документальному учету. Данный учет необходимо вести для каждого работника, получающего средства от работодателя.

Первичная регистрация выдачи СИЗ проводится путем отражения соответствующей информации в личной регистрационной карточке учета конкретного сотрудника организации.

В каких случаях заполняется личная карточка учета выдачи СИЗ?

Необходимость оформления для каждого наемного сотрудника личной карточки учета выдачи средств индивидуальной защиты подразумевается законодательством РФ об охране труда. Аналогичные требования содержатся в отраслевых нормативных документах, издаваемых министерствами и ведомствами для регулирования деятельности тех или иных компаний, принадлежащих к определенным отраслям народного хозяйства.

Личная карта учета применяется с целью документального оформления каждого факта выдачи СИЗ конкретному сотруднику предприятия.

Ведению данной карточки уделяется особое внимание, поскольку работодатель за свой счет должен обеспечивать работников необходимыми средствами индивидуальной защиты (это прописано в статье 212 Трудового кодекса РФ).

Наличие такой карты и надлежащее её заполнение помогут работодателю доказать тот факт, что конкретный наемный сотрудник, выполняющий определенные виды работ на данном предприятии, своевременно получил необходимые защитные средства.

Документальное подтверждение всех фактов выдачи СИЗ посредством внесения соответствующих сведений в персональную карту работника необходимо работодателю в следующих целях:

1. Выполнение требований российского законодательства. В данном случае речь идет об осуществлении мероприятий по охране труда и выделении сотрудникам средств индивидуальной защиты.
2. Систематизация документального учета мероприятий по охране труда в конкретной организации. Выдача СИЗ считается важным направлением комплекса мер по созданию безопасных условий труда на предприятии.
3. Предоставление надзорным госорганам соответствующих данных при проведении проверок. Отсутствие необходимой информации может привести к наложению на предприятие штрафных санкций.
4. Без ведения персональных карточек работодатель не сможет подтвердить факт получения конкретным сотрудником определенных средств защиты. Необходимость представления доказательств обычно возникает, если в компании произошла чрезвычайная ситуация (авария), которая повлекла за собой нанесение вреда здоровью работников.

Документальный учет выдачи СИЗ имеет особое значение, если работа выполняется наемными сотрудниками в экстремальных условиях. Факт выдачи работнику надлежащих средств индивидуальной защиты будет обязательно проверяться.

Каждый раз выдавая защитные средства, работодателя должен фиксировать необходимые сведения в персональной карточке конкретного работника.

По какой форме заполняется?

Единый общеобязательный шаблон не регламентируется нормативно-правовыми актами РФ, если речь идет о форме составления личной карточки учета выдачи СИЗ. Иначе говоря, работодатель может самостоятельно разработать необходимый формуляр.

Рекомендуется следовать общим принципам документооборота, обычно применяемым для ведения персональных карт сотрудников на предприятиях. Важно учесть, что личная карточка регистрации фактов выдачи СИЗ наемному работнику является внутренним документом организации, но при этом регулярно проверяется надзорными госорганами.

Персональную карту следует заполнять по шаблону, позволяющему фиксировать все необходимые сведения. Данные индивидуальные карточки оформляются работодателем даже в тех случаях, когда защитные средства выдаются работникам один раз (если сотрудники получают средства персональной защиты в связи с возникновением негативных последствий аварии или направляются для устранения таких последствий). При этом карточки регистрируются работодателем в отдельном учетном журнале.

Для составления удобно воспользоваться типовой формой карточке из приложения к Приказу Минздравсоцразвития России №290н от 01.06.2009.

Оформлением персональных документов занимается специалист, который отвечает за охрану труда на предприятии, имеет соответствующие знания и обучился в специальном образовательном заведении.

Такая карточка составляется для каждого сотрудника – при приеме данного сотрудника на работу. Составление осуществляется по распоряжению директора компании или начальника отдела охраны труда.

Как оформить?

Персональная карточка учета выдачи средств индивидуальной защиты может содержать следующие сведения:

1. Наименование документа, его регистрационный номер.
2. ФИО, табельный номер, структурное подразделение и должность (профессия) сотрудника, получающего СИЗ.
3. Дата приема сотрудника получателя на работу.
4. Дата перевода получателя в иное подразделение или дата изменения его должности (профессии). Строка заполняется при необходимости.
5. Пол, рост и размеры работника, которые учитывают при подготовке для него СИЗ (одежда, обувь, перчатки, головной убор, респиратор, противогаз, рукавицы).
6. Название и реквизиты типовых норм, регламентирующих выдачу (как вариант, отраслевые нормы).
7. Информация о предоставленных средствах защиты (по каждой позиции – название СИЗ, его единица измерения и количество на год). Отражается в табличной форме.
8. ФИО и личная подпись начальника структурного подразделения.
9. Оборотная сторона – таблица с информацией о выданных и возвращенных средствах защиты. По каждой позиции – название СИЗ, реквизиты ГОСТ, дата и количество выдачи/возврата, износ в %, подпись получившего лица, подписи сдавшего и принявшего при возврате.

Скачать образец

Скачать бланк карточки учета выдачи средств индивидуальной защиты в ворде.

Скачать образец заполнения карты при выдаче СИЗ работникам.

Выводы

Выдача средств индивидуальной защиты наемному работнику должна фиксироваться работодателем в специальной карточке учета. Данная практика позволяет доказать, что руководство конкретной организации соблюдает требования законодательства, регламентирующего охрану труда на предприятиях (прежде всего, речь идет о статье 212 ТК РФ).

Строгая форма не установлена для личной карточки учета. Однако сведения, которые фиксируются в этом формуляре инженером (специалистом) по охране труда, должны подтверждать факты выдачи персональных средств защиты конкретным работникам организации.

Личная карточка учета выдачи СИЗ

Личная карточка учета выдачи СИЗ – это основной документ, подтверждающий выдачу сотруднику средств индивидуальной защиты.

Приказ 290н «Правила обеспечения работников СИЗ» СКАЧАТЬ
Карточка учета выдачи средств индивидуальной защиты СКАЧАТЬ

В личную карточку учета выдачи вносятся все позиции по СИЗ, выданные сотруднику, ссылка на документ, обосновывающий выдачу именно этих средств индивидуальной защиты, а также антропологические данные сотрудника, на основании которых подбирается необходимый размер.

Также читайте: Журнал выдачи СИЗ

Для чего нужна карточка учета выдачи СИЗ?

Форма карточки установлена Приказом Минздравсоцразвития России № 290н «Об утверждении Межотраслевых правил обеспечения работников специальной одеждой, специальной обувью и другими средствами индивидуальной защиты».

Этот же приказ регулирует и сам процесс выдачи и учета СИЗ в целом. Карточка выдачи СИЗ — один из документов, которые, в случае какой-либо проверки, инспектор ГИТ запрашивает в первую очередь. Учет выдачи СИЗ должен быть оформлен должным образом. Отсутствие правильно оформленной документации, вполне могут прировнять к невыдаче СИЗ, так как любое действие должно быть зафиксировано.

Такой строгий контроль за личными карточками учета выдачи СИЗ связан в первую очередь с тем, что они являются документом, связанным со многими законодательными актами, которые касаются охраны труда.

Во-первых, в личной карточке указан документ, на основании которого сотрудник обеспечивается СИЗ. Ссылка на типовые нормы выдачи СИЗ или какой-либо другой акт, являются подтверждением того, что работодатель провел определённую работу по выявлению потребности сотрудников в СИЗ. Если этот перечень определен неправильно, либо же по факту выдано не все, что предписано, то руководитель несет ответственность.

Во-вторых, в личной карточке фиксируется номер сертификата для каждого СИЗ, выдаваемого сотруднику. Согласно действующему законодательству, выдача сотрудникам СИЗ, не имеющим сертификата соответствия недопустима. В противном случае работодатель будет оштрафован. Таки образом личная карточка для сотрудника является подтверждением того, что он получает СИЗ, соответствующие всем необходимым требованиям.

В-третьих, личная карточка позволяет работодателю не только фиксировать оборот СИЗ внутри организации, с точки зрения экономики, но и в определенных ситуациях обезопасить его. Связано это с недобросовестными сотрудниками, которые могут пренебречь использованием СИЗ, либо же присвоить их себе, а в случае какой-либо проверки сослаться на то, что работодатель им ничего не выдавал. Если же обеспечение СИЗ зафиксировано личной подписью в карточке учета и выдачи, то работник уже несет определенную ответственность за использование выданных ему СИЗ.

В-четвертых, личная карточка учеты выдачи позволяет отслеживать сроки эксплуатации СИЗ и вовремя проводить их замену, в соответствии с требованиями законодательных актов.

Как заполнять личную карточку выдачи учета выдачи СИЗ?

Ниже представлен образец заполнения личной карточки учета выдачи СИЗ. Обратите внимание, что карточка является двухсторонней.

Сторона №1Сторона №2

Перед вами заполненный образец.

Сначала вы фиксируете личные данные сотрудника и его должностную принадлежность, согласно штатному расписанию организации (табельный номер, структурное подразделение и должность, дату приема на работу). Номер личной карточке присваивается индивидуально, но для удобства его чаще всего делают идентичным с табельным номером сотрудника.

Далее записываются антропологические параметры сотрудника – рост и размеры одежды и обуви.

Затем, в шапке таблицы указывается законодательный акт, на основании которого Вы выдаете СИЗ сотрудникам. Обратите внимание, что тут можно указать и локальный акт принятый внутри Вашей организации, при условии, что его положения не противоречат основным государственным требованиям к обеспечению сотрудников СИЗ. Например, если сотрудникам выдаются СИЗ сверх норм, указанных в типовых. Обоснование такой выдачи обязательно должно быть зафиксировано и законодательно обосновано в самом локальном акте.

Потом вы указываете перечень выдаваемых работникам позиций, пункт норм (типовых или локальных), единицу измерения. В графе количество Вы пишете не фактическое количество, а цифру, которая указана в типовых или локальных нормах выдачи СИЗ на год.

Обратите внимание, что если в процессе своей работы сотрудник может использовать дежурные СИЗ, о которых говорилось ранее, то фиксация их выдачи на время работ, ведется в свободной форме.

На оборотной стороне перечень выдаваемых СИЗ дублируется, а напротив каждой позиции вписывается номер сертификата или декларации соответствия, который Вы должны взять у поставщика при закупке. Далее указывается дата выдачи и количество. Факт получения работником СИЗ фиксируется его личной подписью.

Можно ли вести личную карточку выдачи учета выдачи СИЗ в электронном виде?

В связи с повсеместным внедрением цифровых технологий, «бумажный вариант» заполнения карточки устаревает, поэтому в 2010 году Приказ №290н был дополнен следующим пунктом:

«Работодатель вправе вести учет выдачи работникам СИЗ с применением программных средств (информационно-аналитических баз данных). Электронная форма учетной карточки должна соответствовать установленной форме личной карточки учета выдачи СИЗ. При этом в электронной форме личной карточки выдачи СИЗ вместо личной подписи работника указываются номер и дата документа бухгалтерского учета о получении СИЗ, на котором имеется личная подпись работника».

Нужно ли вообще вести карточку выдачи СИЗ?

На практике, в некоторых организациях карточку учета выдачи СИЗ оформляют, когда она нужна при какой-либо проверке надзорных органов. В этом случае, при трудоустройстве работника, его просят указать антропологические данные в трудовом договоре или каких-либо дополнительных бумагах к нему (для подбора как раз-таки СИЗ или униформы). Тогда составить карточку по факту требования дело 15 минут. И нет необходимости даже в электронном формате ее вести.

Какие документы оформляют вместе с карточкой при выдаче СИЗ?

Помимо карточки выдачи СИЗ необходимо обязательно отразить выдачу в отдельном журнале.

Подробнее читайте статью: Как заполнить журнал выдачи СИЗ, а также: Работодатель обязан обеспечить бесплатную выдачу СИЗ.

В этой статье мы разобрали, для чего нужна личная карточка учета выдачи СИЗ, как она заполняется, можно ли ее вести в электронном виде, и какие документы необходимо дополнительно оформлять.

Все наши статьи о СИЗ здесь: https://beltrud.ru/ssylki-na-stati-bloga-o-siz/

Также советуем почитать:

Оцените пожалуйста сайт или материал!

Электронная карточка учета выдачи спецодежды и СИЗ – быстро и эффективно

Очень часто у специалиста по охране труда возникают вопросы, связанные с процессом обеспеченности сотрудников спецодеждой и СИЗ: как автоматизировать учет выдачи спецодежды? Как отследить, чтоб каждый сотрудник был обеспечен спецодеждой во время и в соответствии с нужными размерами? Как избавится от бумажного документооборота? Как организовать ведение электронной карточки выдачи СИЗ?

В соответствии с Трудовым кодексом РФ работодатель обязан обеспечить работников спецодеждой, специальной обувью и другими средствами индивидуальной защиты. В каждой организации, на каждом предприятии работодатель обязан организовать учет и контроль за выдачей работникам СИЗ в установленные сроки и должным образом. Выдача сотрудникам спецодежды и приемка от них спецодежды регистрируется записью в личной карточке учета выдачи СИЗ.

Давайте подробнее рассмотрим, что же такое личная карточка учета выдачи СИЗ?

Личная карточка учета выдачи СИЗ – это утвержденный документ, используемый для учета и регистрации факта установки норм, факта выдачи и возврата спецодежды. Форма личной карточки учета выдачи СИЗ утверждена «Приказом Минздравсоцразвития РФ» от 01.06.2009 г. № 290н и является единой, обязательной для всех.

Личная карточка заполняется на каждого сотрудника организации, которому необходимо выдать спецодежду и СИЗ, в соответствии с установленными типовым отраслевым нормами. Лицевая сторона карточки хранит информацию о данных сотрудника (Ф.И.О., табельный номер, дата поступления на работу, данные о размерах), информацию о наименовании пункта типовых отраслевых норм, информацию об установленных нормах выдачи спецодежды и СИЗ, информацию о количестве и периодичности выдачи. Оборотная сторона личной карточки отражает информацию о наименовании СИЗ, о дате и количестве выданной и возращенной СИЗ, отражает номера сертификатов или деклараций соответствия, и подписи получившего и принявшего СИЗ.

Как автоматизировать и упростить процесс учета выдачи спецодежды?

В настоящее время п. 13 «Приказа Минздравсоцразвития России» от 1 июня 2009 г. № 290н установлено, что вести учет личных карточек выдачи спецодежды и сиз можно в электронном виде.

При ведении личной карточки учета выдачи СИЗ в электронном виде вместо подписи сотрудника, информирующей о получении, регистрируется информация о документе выдачи, содержащем подпись сотрудника. Данный документ может быть оформлен в виде ведомости учета выдачи спецодежды, обобщающей информацию о выдаче для нескольких сотрудников.

В программе «Охрана труда» отлажен механизм ведения личной карточки спецодежды и СИЗ в электронном виде. Программа «Охрана труда» позволяет сформировать личную карточку по каждому сотруднику, посредством нажатия одной кнопки, после занесения необходимой информации в документах.

Рассмотрим алгоритм создания электронной личной карточки в программе «Охрана труда»:

1. На первом этапе необходимо заполнить документ «Установка норм спецодежды, СИЗ», который помогает нам зарегистрировать факт установки норм выдачи спецодежды, СИЗ. В программе предусмотрена возможность установки норм на подразделения, на профессии, на отдельные рабочие места, на конкретных сотрудников, на вредные факторы и на вредные вещества.
При выборе профессии и пункта ТОН программа сама проставит периодичность и необходимое кол-во для выдачи, а также укажет срок носки и состояние «Назначить».

2. Далее необходимо заполнить документ «Установка потребностей в спецодежде, СИЗ». Данный документ помогает нам автоматически сформировать список сотрудников и список необходимой спецодежды, в соответствии с ранее установленными нормами. Кнопка «Заполнить» – «Заполнить по всем нормам» позволяет быстро и удобно заполнить табличную часть сотрудниками.

3. Следующим этапом, при условии наличия СИЗ на складах, можно оформить выдачу, для этого заполним документ «Выдача спецодежды, СИЗ», который отражает факт выдачи спецодежды и СИЗ в эксплуатацию сотруднику, подразделению, рабочему месту. Табличная часть «Спецодежда и СИЗ» может быть заполнена автоматически (при помощи команд меню кнопки «Заполнить» над табличной частью документа) по потребностям для физ. лица, для сотрудника, для сотрудников в подразделении.

После заполнения документа с легкостью можно распечатать «Ведомость учета выдачи спецодежды МБ-7», номер и дата которой будут отражаться в электронной личной карточке выдачи СИЗ, в графе «подпись получившего», сотруднику остается только расписаться в ведомости учета спецодежды.

4. Последним, заключительным этапом является формирование электронной личной карточки для сотрудника, все данные в которую переносятся автоматически.

Переход на электронный учет спецодежды и ведение электронных личных карточек выдачи способствует:

• минимизации временных затрат на заполнение, внесение данных, ведение личных карточек выдачи СИЗ;
• снижению вероятности возникновения ошибок в процессе планировании и выдачи спецодежды;
• появлению возможности оперативного планирования по количеству и виду номенклатуры СИЗ, на любой заданный период;
• существенному сокращению затрат на выполнение мероприятий по реализации процедур в области охраны труда, за счет снижения ненужных запасов спецодежды;
• значительному сокращению штрафов от надзорных организаций за нарушения в области охраны труда.

Управление и ведение процесса обеспеченности спецодеждой сотрудников не должно вызывать проблем, задайтесь целью минимизировать ведение документооборота в бумажном виде, перейти к автоматизации процесса учета, автоматизации процесса выдачи спецодежды и программа «Охрана труда» поможет Вам в этом!

Кристина Тюрина

(PDF) Сколько пользователей достаточно для исследования сортировки карточек?

Сколько пользователей достаточно для исследования сортировки карточек? —Стр. 1

Сколько пользователей достаточно для исследования сортировки карточек?

Том Таллис – Fidelity Investments ([email protected])

Ларри Вуд – Университет Бригама Янга ([email protected])

РЕЗЮМЕ

Было проведено исследование для оценки минимального количества участников, необходимого для исследование сортировки карт.

Матрицы сходства и древовидные структуры из выборок разного размера сравнивались с матрицами, основанными на наборе

из 168 участников.Результаты показывают, что разумные структуры получены от 20-30 участников.

Введение

Сортировка карточек, онлайн или с использованием реальных карточек, стала очень популярным методом, помогающим

организовать элементы информационной системы таким образом, чтобы это было понятно пользователям этой системы.

стал стандартным инструментом в наборе инструментов для большинства профессионалов в области юзабилити и информационных архитекторов. Card-

использовалась для разработки систем меню мэйнфреймов (Tullis, 1985), а в последнее время – для

, проектирующих веб-сайты (например.г., Frederickson-Mele, 1997; Таллис, 2003). В настоящее время доступны различные компьютерные инструменты

для проведения упражнений по сортировке карт в Интернете и / или анализа данных из ручных или

онлайн-исследований по сортировке карт (например, EZSort, WebCAT, WebSort, Socratic CardSort, Доска объявлений, CardZort ).

Однако один из вопросов, на который не был дан ответ, – это сколько пользователей нужно для выполнения упражнения по сортировке карточек –

, чтобы получить точное представление о том, как должна быть организована информация.Целью данного исследования

было ответить на этот вопрос.

Исследование сортировки карточек

Исследование, на котором основан этот анализ, было проведено онлайн в Fidelity Investments. Целью

исследования сортировки карточек было определить, как организовать информацию для изменения дизайна веб-сайта Intranet

нашего отдела юзабилити. Всего в исследовании было использовано 46 «карточек», многие из которых

представляли услуги, предлагаемые внутри отдела, такие как «Прототипирование», «Юзабилити-тестирование»,

«Дизайн беспроводной сети», «Фокус-группы» и (несколько циркулярно) «Сортировка карт».На некоторых карточках

также представлена ​​общая информация об отделе, например «Кто мы», «Где мы находимся» и

«Экскурсия по лаборатории юзабилити».

Исследование сортировки карточек было проведено онлайн в Интранете нашей компании с использованием инструмента WebCAT. Пользователям

был представлен список из 46 «карточек» в случайном порядке. Затем они перетаскивали представление

каждой карты в регион для каждой категории, которую они хотели создать. Категории не были заранее определены;

каждый пользователь создал и назвал свои собственные категории.Они могут создать столько категорий, сколько нужно

. Когда они поместили каждую карту в категорию, упражнение было завершено.

Сотрудники нашей компании по всему миру были приглашены к участию в исследовании сортировки карт посредством объявления

в ежедневном сообщении, которое рассылается всем сотрудникам. Стимулом к ​​участию было участие в розыгрыше

подарочного чека на 50 долларов. В исследовании по сортировке карт приняли участие 172 сотрудника. Четыре участника

пришлось исключить из-за неполных данных, в результате чего было получено 168 полных сортировок карточек.Для каждого участника

был создан файл, отражающий карточки, которые человек сгруппировал вместе, и имена, присвоенные этим группам

. Каждый из этих файлов может быть преобразован в матрицу подобия, показывающую все попарные комбинации карт

, в которых пара, сгруппированная вместе, получила сходство «1», а пара не

, сгруппированных вместе, получила сходство « 0 ”. Суммирование всех этих индивидуальных матриц сходства дало

в общую матрицу сходства с элементами в диапазоне от 0 (если никто не сгруппировал эту пару вместе) до 168 (если

каждый сгруппировал эту пару вместе).

Анализ данных

Затем эти данные были проанализированы с использованием модифицированной версии WebSort для просмотра случайных подвыборок

различных размеров из полного набора данных из 168 участников.

Ассоциация профессионалов в области юзабилити (UPA) 2004 Конференция: 

Миннеаполис, Миннесота, 7-11 июня 2004 г.

Сколько пользователей нужно тестировать

Одна из самых больших проблем при проектировании веб-сайтов и интрасети – создание информационной архитектуры : что куда идет? Классическая ошибка состоит в том, чтобы структурировать информационное пространство на основе того, как вы, , просматриваете контент – что часто приводит к созданию разных дочерних сайтов для каждого из отделов вашей компании или поставщиков информации.

Вместо того, чтобы просто зеркалировать свою организационную диаграмму, вы можете повысить удобство использования, создав информационную архитектуру, которая отражает то, как пользователи просматривают контент. В каждом из наших исследований интрасети мы обнаружили, что один из самых больших приростов производительности происходит, когда компании реструктурируют свою интрасеть, чтобы отразить рабочий процесс сотрудников. А в электронной коммерции продажи увеличиваются, когда продукты появляются в категориях, в которых пользователи ожидают их найти.

Все очень хорошо, но как узнать, взгляд пользователей на информационное пространство и где, по их мнению, должен находиться каждый элемент? Для , исследующего этот тип ментальной модели , основным методом является сортировка карт:

1. Напишите названия (и, возможно, краткое описание) каждого из основных предметов на каталожной карточке.Да, старые добрые бумажные карточки. (Будьте осторожны, чтобы не использовать термины, которые предвзято относятся к пользователям.)
2. Перетасуйте карты и отдайте колоду пользователю. (Применяются стандартные рекомендации по набору участников теста: они должны быть репрезентативными пользователями и т. Д.)
3. Попросите каждого пользователя рассортировать карты по стопкам, поместив элементы, которые принадлежат вместе, в одну стопку. Пользователи могут создавать столько стопок, сколько захотят; одни сваи могут быть большими, другие – маленькими.
4. Необязательные дополнительные шаги включают в себя просьбу пользователей разделить полученные стопки на большие группы и дать названия различным группам и стопкам.Последний шаг может дать вам идеи для слов и синонимов, которые можно использовать для ярлыков навигации, ссылок, заголовков и поисковой оптимизации.

Поскольку при сортировке карточек не используются какие-либо технологии, эта фотография сортировки карточек 1995 года выглядит так же, как та, которая проводится сегодня.

Исследование

Fidelity Investments работает одна из лучших в мире команд по удобству использования, которую возглавляет доктор Томас С. Таллис, старший вице-президент по дизайну пользовательских интерфейсов. Таллис и соавтор Ларри Вуд недавно сообщили о результатах исследования, измеряющего кривую компромисса для тестирования различного количества пользователей в упражнении по сортировке карточек.

Во-первых, они протестировали 168 пользователей и дали очень хорошие результаты. Затем они смоделировали результат выполнения исследований по сортировке карточек с небольшими группами пользователей, проанализировав случайные подмножества из общего набора данных. Например, чтобы увидеть, что сгенерирует тест для 20 пользователей, они случайным образом выбрали 20 пользователей из общего набора 168 и проанализировали только данные сортировки карточек этой подгруппы. Выбрав множество таких выборок, можно было оценить средние результаты тестирования разного количества пользователей.

Основные количественные данные исследования сортировки карточек – это набор из оценок сходства , который измеряет сходство оценок пользователей для различных пар элементов. Если бы все пользователи отсортировали две карты в одну стопку, то два элемента, представленные картами, имели бы 100% сходство. Если половина пользователей поместит две карты вместе, а половина поместит их в отдельные стопки, эти два предмета будут иметь 50% -ный показатель схожести.

Мы можем оценить результат небольшого исследования сортировки карточек, спросив, насколько хорошо его оценки сходства коррелируют с оценками, полученными при тестировании большой группы пользователей.(Напоминание: корреляции варьируются от -1 до +1. Корреляция 1 показывает, что два набора данных идеально выровнены; 0 указывает на отсутствие связи; а отрицательные корреляции указывают на наборы данных, которые являются противоположными друг другу.)

Сколько пользователей?

Для большинства исследований юзабилити я рекомендую протестировать 5 пользователей, поскольку этого достаточно, чтобы научить вас большей части того, что вы когда-либо узнаете в ходе теста. Однако для сортировки карточек корреляция между результатами от 5 пользователей и окончательными результатами составляет всего 0,75.Этого недостаточно.

Вы должны протестировать 15 пользователей, чтобы достичь корреляции 0,90, что является более удобным местом для остановки. После 15 пользователей наступает убывающая отдача, и корреляция увеличивается очень мало: тестирование 30 человек дает корреляцию 0,95 – определенно лучше, но обычно не стоит вдвое больше денег. Вряд ли есть какие-либо улучшения от выхода за пределы 30 пользователей: вам нужно протестировать 60 человек, чтобы достичь уровня 0,98, и это определенно расточительно.

Таллис и Вуд рекомендуют проверить 20–30 пользователей на сортировку карт.Исходя из их данных, я рекомендую протестировать 15 пользователей .

Почему я рекомендую тестировать меньше пользователей? Я думаю, что корреляции 0,90 (для 15 пользователей) или, возможно, 0,93 (для 20) достаточно для большинства практических целей. Я определенно вижу, как тестируют 30 человек и достигают 0,95, если у вас есть большой, хорошо финансируемый проект с большими деньгами на кону (скажем, интранет для 100 000 сотрудников или сайт электронной коммерции с доходом в полмиллиарда долларов). Но у большинства проектов очень ограниченные ресурсы для исследования пользователей; оставшихся 15 пользователей лучше «потратить» на 3 качественных юзабилити-теста разных итераций дизайна.

Позвольте пользователям информировать ваш дизайн

Я не рекомендую разрабатывать информационную архитектуру, основанную исключительно на показателях числового сходства сортировки карт . При принятии решения о том, что куда идет, вы должны в той же мере полагаться на качественную информацию, полученную во время сеансов тестирования. Большая часть ценности от сортировки карточек исходит от того, что слушает комментарии пользователей , когда они сортируют карточки: знание , почему людей складывают определенные карточки вместе, дает более глубокое понимание их ментальных моделей, чем чистый факт того, что они рассортировали карточки в одну и ту же куча.

Почему больше пользователей для сортировки карточек?

Мы знаем, что 5 пользователей достаточно для большинства исследований юзабилити, так почему нам нужно в три раза больше участников, чтобы достичь того же уровня понимания с помощью сортировки карточек? Потому что методы различаются двумя ключевыми способами:

• Пользовательское тестирование – это метод оценки : у нас уже есть дизайн, и мы пытаемся выяснить, соответствует ли он человеческой природе и потребностям пользователя. Хотя люди существенно различаются по своим способностям (знания предметной области, интеллект и навыки работы с компьютером), если определенный элемент дизайна вызывает трудности, мы увидим это после тестирования нескольких пользователей.Пользователь низкого уровня может столкнуться с более серьезными трудностями, чем пользователь высокого класса, но масштаб трудностей не является проблемой, если вы не проводите исследование измерений (которое требует большего количества пользователей). Все, что вам нужно знать, это то, что элемент дизайна не работает для людей и должен быть изменен.
• Сортировка карточек – это метод генерации : у нас еще нет дизайна, и наша цель – узнать, как люди думают об определенных проблемах. Ментальные модели разных людей и словарный запас, который они используют для описания одних и тех же концепций, очень разнообразны.Мы должны собрать данные от значительного числа пользователей, прежде чем мы сможем получить стабильную картину предпочтительной структуры пользователей и определить, как учесть различия между пользователями.

Если у вас есть существующий веб-сайт или интранет, тестирование нескольких пользователей покажет вам, есть ли у людей проблемы с информационной архитектурой. Чтобы создать новую структуру с нуля, вы должны отобрать больше людей.

К счастью, вы можете комбинировать два метода : Во-первых, используйте генеративные исследования, чтобы задать направление вашего дизайна.Во-вторых, составьте проект дизайна, желательно с использованием бумажного прототипа, и проведите оценочные исследования, чтобы усовершенствовать дизайн. Поскольку оценка удобства использования выполняется быстро и дешево, вы можете позволить себе несколько раундов; они также обеспечивают гарантию качества ваших первоначальных генеративных результатов. Вот почему не стоит тратить ресурсы на выжимание последних 0,02 точки корреляции из сортировок карт. Вы обнаружите любые мелкие ошибки в последующем пользовательском тестировании, которое будет намного дешевле, чем удвоение или утроение объема ваших исследований по сортировке карточек.

Изучение слабых мест

Исследование Fidelity имеет два очевидных недостатка:

• Это всего лишь одно исследование. Всегда лучше иметь данные от нескольких компаний.
• Анализ был чисто количественным, с упором на статистический анализ оценок сходства и игнорированием комментариев пользователей и других качественных данных.

Эти две слабости не фатальны. Я рассматриваю это как новаторское исследование и большой вклад в наши знания о юзабилити в Интернете.Но из-за слабых сторон исследования было бы полезно, если бы кто-нибудь продублировал его с разными информационными пространствами, а также проанализировал качественные данные вместе с числовыми оценками. Звучит как хороший дипломный проект для аспиранта, который хочет исследовать что-то, имеющее реальное влияние (подсказка, подсказка).

Хотя больше данных было бы утешительно, я уверен в выводах исследования Fidelity, потому что они совпадают с моими собственными наблюдениями из многочисленных карточных исследований за многие годы.Я всегда говорил, что для сортировки карточек необходимо тестировать больше пользователей, чем для традиционных исследований юзабилити. И я обычно рекомендую около 15 пользователей, хотя у нас также были хорошие результаты – всего 12, когда бюджеты были ограничены или пользователей было особенно трудно нанять.

Существует множество способов, по которым количественные исследования могут пойти не так, как надо, и ввести вас в заблуждение. Таким образом, если вы видите одно количественное исследование, которое противоречит всему, что известно из качественных исследований, благоразумно не принимать во внимание новое исследование и предположить, что оно, скорее всего, будет подделкой.Но когда количественное исследование подтверждает то, что уже известно, оно, вероятно, будет правильным, и вы можете использовать новые цифры в качестве достойных оценок, даже если они основаны на меньшем количестве данных, чем вам хотелось бы в идеале.

Таким образом, текущая рекомендация – протестировать 15 пользователей для сортировки карт в большинстве проектов и 30 пользователей в крупных проектах с щедрым финансированием.

Номер ссылки

Таллис, Том и Вуд, Ларри. (2004) Сколько пользователей достаточно для исследования сортировки карточек?, Конференция Ассоциации профессионалов в области юзабилити (UPA) 2004, Миннеаполис, Миннесота, 7–11 июня 2004 г.

Каков требуемый размер выборки для количественного тестирования юзабилити?

Сводка

• Фокус-группы (Качественное исследование) : Тест не менее 15
• 1: 1 Интервью (Качественное исследование): поговорить как минимум с 5
• Опросы, количественные исследования : минимум 20, рекомендуется 100 пользователей для получения статистически значимых чисел; малые доверительные интервалы требуют еще большего количества пользователей
• Сортировка карт : протестируйте не менее 15 пользователей
• Eyetracking : проверьте 39 пользователей, если вам нужны стабильные тепловые карты

Качественные исследования направлены на изучение мнений и мотиваций.Не числовые данные.

Количественные исследования нацелены на числовые данные, а не на мнения и мотивации)

Часто в зале заседаний совета директоров, когда дело доходит до тестирования юзабилити, является статистическая надежность исследования.

Практически для всех проектов веб-разработки не требуется высокой точности. Помните, что типичная цель – оценить, какой дизайн лучше, а НЕ найти какое-то оптимальное среднее значение.

Даже для количественных исследований на практике доверительный интервал +/- 19% вполне достаточен для большинства целей.Чтобы довести его до уровня +/- 10%, вам может потребоваться почти в 4 раза больше пользователей, и вы можете получить гораздо лучшие данные, протестировав 4 разных дизайна с 20 пользователями, вместо того, чтобы тратить весь свой бюджет на один дизайн в погоне. академической точности.

Пояснение

Интервью 1: 1 и исследование в фокус-группах (качественные методы)

Тест около 20-30

1: 1 Интервью и фокус-группы – качественные методы. Количественные размеры выборки должны быть достаточно большими для получения обратной связи до тех пор, пока добавление дополнительных участников не приведет к дополнительной точке зрения или информации.

Практически для всех исследовательских проектов веб-сайтов наш опыт показывает, что примерно 30 участникам удобное место для остановки, сверх которого редко оправдывают дополнительные расходы.

1: 1 Интервью – еще один альтернативный качественный метод. В исследованиях веб-сайтов мы используем его в первую очередь для получения мнения высшего руководства и корпоративного управления сайтом. Из-за своего старшинства в корпоративной иерархии фокус-группы не являются целесообразным подходом, поскольку участники будут склонны следовать мнению самого старшего члена.

Этот рекомендуемый номер также соответствует установленным нормам.

Для этнографии Морс (1994) предлагает примерно 30-50 участников. Для обоснованной теории Морс (1994) предложил 30-50 интервью, в то время как Кресвелл (1998) предлагает только 20-30. А для феноменологических исследований Кресвелл (1998) рекомендует от пяти до 25, а Морс (1994) предлагает по крайней мере шесть. Нет никаких конкретных правил при определении подходящего размера выборки в качественном исследовании. Качественный размер выборки может быть лучше всего определен отведенным временем, имеющимися ресурсами и целями исследования (Patton, 1990).

Ссылка: http://www.statisticssolutions.com/qualitative-sample-size/

3. Understanding Your User Personas

Юзабилити-тестирование (качественные методы)

Тест 5 пользователей

Большинство аргументов в пользу использования большего количества участников неверны, но некоторые тесты должны быть больше, а некоторые меньше.

Имея 5 пользователей, вы почти всегда приближаетесь к максимальному соотношению пользы и стоимости пользовательского тестирования.(nngroup)

Однако, как и в случае с любым человеческим фактором, есть исключения:

• Количественные исследования (нацеленные на статистику, а не на понимание): протестируйте не менее 20 пользователей, чтобы получить статистически значимые числа; короткие доверительные интервалы требуют еще большего числа пользователей.
• Сортировка карт : Протестируйте не менее 15 пользователей.
• Eyetracking : протестируйте 39 пользователей, если вам нужны стабильные тепловые карты.

Однако эти исключения не должны вас сильно беспокоить: подавляющее большинство ваших пользовательских исследований должно быть качественным, то есть направленным на сбор аналитических данных для разработки вашего дизайна, а не на цифры, чтобы произвести впечатление на людей в PowerPoint.

Главный аргумент в пользу небольших тестов – это просто окупаемость инвестиций: затраты на тестирование растут с каждым дополнительным участником исследования, но количество результатов быстро достигает точки убывающей отдачи. Проведение более 5 человек в одном исследовании не дает дополнительных преимуществ; Рентабельность инвестиций падает как камень с большим N. (nngroup)

Ссылка: https://www.nngroup.com/articles/how-many-test-users/

Исследование информационной архитектуры (количественный метод)

Тест 15 пользователей

Основные количественные данные исследования сортировки карточек – это набор из оценок сходства , который измеряет сходство оценок пользователей для различных пар элементов.

Вы должны протестировать пятнадцать пользователей, чтобы достичь корреляции 0,90, что является более удобным местом для остановки. После 15 пользователей наступает убывающая отдача, и корреляция увеличивается очень мало: тестирование 30 человек дает корреляцию 0,95 – определенно лучше, но обычно не стоит вдвое больше денег. Вряд ли есть какие-либо улучшения от выхода за пределы тридцати пользователей: вам нужно протестировать шестьдесят человек, чтобы достичь уровня 0,98, и это определенно расточительно. (nngroup)

Ссылки : https: // www.nngroup.com/articles/card-sorting-how-many-users-to-test/

Количественные исследования данных об удобстве использования в Интернете

Тестирование от 20 до 100+ пользователей

Из предыдущего анализа мы знаем, что производительность пользователей на веб-сайтах соответствует нормальному распределению. Это упрощает задачу, и нам просто нужны два числа – среднее и стандартное отклонение. Якоб Нильсен, ведущий эксперт по юзабилити, поделился своими выводами ниже:

«Я проанализировал 1520 показателей времени выполнения пользователем задачи для 70 различных задач с широкого спектра веб-сайтов и интрасетей.В этих многочисленных исследованиях стандартное отклонение составило 52% от средних значений. Например, если на выполнение определенной задачи в среднем уходило 10 минут, то стандартное отклонение для этого показателя составило бы 5,2 минуты ».

«Мы знаем, что для пользовательского тестирования веб-сайтов и интранетов SD составляет 52% от среднего. Другими словами, если мы протестируем десять пользователей, то SD среднего будет 16% от среднего, потому что 0,316 x 0,52 = 0,16. Допустим, мы тестируем задачу, выполнение которой занимает пять минут.Таким образом, SD среднего составляет 16% от 300 секунд = 48 секунд. Для нормального распределения две трети случаев находятся в пределах +/- 1 стандартное отклонение от среднего. Таким образом, наше среднее значение будет в пределах 48 секунд от среднего пятиминутного в двух третях времени ».

Итак, SD среднего составляет 16% от 300 секунд = 48 секунд. Для нормального распределения две трети случаев находятся в пределах +/- 1 стандартное отклонение от среднего. Таким образом, наше среднее значение будет в пределах 48 секунд от среднего пятиминутного в двух третях времени ».

На следующей диаграмме показана допустимая погрешность при тестировании различного количества пользователей при условии, что вам нужен доверительный интервал 90% (синяя кривая).Это означает, что в 90% случаев вы ударяете в пределах интервала, в 5% случаев вы ударяете слишком низко и в 5% случаев вы ударяете слишком высоко. Для практических веб-проектов вам действительно не нужен более точный интервал, чем этот.

Красная кривая показывает, что произойдет, если мы ослабим наши требования к тому, чтобы быть правыми в половине случаев. (Это означает, что мы достигли слишком низкого уровня в 1/4 случаев и слишком высокого уровня в 1/4.)

На диаграмме предел погрешности выражается в процентах от среднего значения вашего показателя удобства использования.Например, если вы тестируете 10 пользователей, погрешность составляет +/- 27% от среднего. Это означает, что если среднее время выполнения задачи составляет 300 секунд (пять минут), то ваша погрешность составляет +/- 81 секунду. Таким образом, ваш доверительный интервал изменяется с 219 секунд до 381 секунды: 90% времени вы находитесь внутри этого интервала; В 5% случаев вы ниже 219 и в 5% случаев выше 381.

Это довольно широкий доверительный интервал, поэтому я обычно рекомендую тестировать с 20 пользователями при сборе количественных метрик юзабилити.С 20 пользователями у вас, вероятно, будет один выброс (так как 6% пользователей – выбросы), поэтому вы включите данные от 19 пользователей в свое среднее значение. Это увеличивает доверительный интервал с 243 до 357 секунд, поскольку погрешность составляет +/- 19% для тестирования 19 пользователей.

Вы можете сказать, что это все еще большой доверительный интервал, но правда в том, что еще больше сжимать его очень дорого. Чтобы получить погрешность +/- 10%, вам нужны данные от 71 пользователя, поэтому вам нужно будет протестировать 76, чтобы учесть пять вероятных выбросов.

Тестирование 76 пользователей – пустая трата денег практически для всех проектов практических разработок. Вы можете получить достаточно точные данные по четырем различным проектам, протестировав каждый из них с 20 пользователями, вместо того, чтобы тратить свой бюджет на лишь немного лучшие показатели для одного дизайна.

На практике доверительный интервал +/- 19% вполне достаточен для большинства целей. В основном вы собираетесь сравнить два дизайна, чтобы увидеть, какой из них лучше всего подходит. А средняя разница между веб-сайтами составляет 68% – намного больше, чем погрешность.

Также помните, что +/- 19% – это в значительной степени наихудший сценарий; вы добьетесь большего успеха в 90% случаев. Красная кривая показывает, что половину времени вы будете в пределах +/- 8% от среднего, если вы проведете тестирование с 20 пользователями и проанализируете данные с 19. Другими словами, в половине случаев вы получите большую точность, а в другой половине – вы. получить хорошую точность. Это все, что вам нужно для неакадемических проектов.

Ссылка : https://www.nngroup.com/articles/quantitative-studies-how-many-users/

Оценка хорошего размера выборки для вашего исследования с помощью Power Analysis

Определение хорошего размера выборки для исследования всегда является важным вопросом.В конце концов, использование неправильного размера выборки может с самого начала обречь ваше исследование. К счастью, анализ мощности может найти ответ за вас. Анализ мощности сочетает в себе статистический анализ, знание предметной области и ваши требования, чтобы помочь вам получить оптимальный размер выборки для вашего исследования.

Статистическая мощность в проверке гипотез – это вероятность того, что проверка обнаружит эффект, который действительно существует. Как вы увидите в этом посте, исследования как с недостаточной, так и с избыточной мощностью являются проблематичными.Давайте узнаем, как найти подходящий размер выборки для вашего исследования!

Когда вы выполняете проверку гипотез, вы должны выполнить большое предварительное планирование, прежде чем собирать какие-либо данные. Это планирование включает в себя определение данных, которые вы будете собирать, способы их сбора и способы измерения, а также многие другие детали. Важнейшей частью планирования является определение того, сколько данных вам нужно собрать. Я покажу вам, как оценить размер выборки для вашего исследования.

Прежде чем мы перейдем к оценке требований к размеру выборки, давайте рассмотрим факторы, влияющие на статистическую значимость.Этот процесс поможет вам увидеть ценность формального анализа мощности и размера выборки, а не догадок.

Соответствующее сообщение : 5 шагов для проведения научных исследований со статистическим анализом

Факторы, имеющие статистическую значимость

Посмотрите на таблицу ниже и определите, какое исследование показало реальный лечебный эффект, а какое нет. В каждом исследовании разница между экспериментальной группой и контрольной группой является выборочной оценкой величины эффекта.

Дало ли какое-либо исследование значимые результаты? Предполагаемые эффекты в обоих исследованиях могут представлять либо реальный эффект, либо случайную ошибку выборки. У вас недостаточно информации, чтобы принять такое решение. Эти соображения учитываются при проверке гипотез, чтобы определить, являются ли результаты статистически значимыми.

• Размер эффекта : Чем больше размер эффекта, тем меньше вероятность того, что это случайная ошибка. Ясно, что исследование A демонстрирует более существенный эффект в выборке, но этого недостаточно.
• Размер выборки : большие размеры выборки позволяют проверкам гипотез обнаруживать меньшие эффекты. Если размер выборки исследования B достаточно велик, его более скромный эффект может быть статистически значимым.
• Вариабельность : Когда данные вашей выборки имеют большую вариабельность, случайная ошибка выборки с большей вероятностью приведет к значительным различиям между экспериментальными группами, даже если нет реального эффекта. Если выборочные данные в исследовании A имеют достаточную изменчивость, случайная ошибка может быть причиной большой разницы.

Проверка гипотез берет всю эту информацию и использует ее для вычисления p-значения, которое вы используете для определения статистической значимости. Ключевой вывод состоит в том, что статистическая значимость любого эффекта в совокупности зависит от размера эффекта, размера выборки и изменчивости, присутствующей в данных выборки. Следовательно, вы не можете определить хороший размер выборки в вакууме, потому что три фактора взаимосвязаны.

Связанное сообщение : Как работают проверки гипотез

Статистическая сила проверки гипотез

Поскольку мы говорим об определении размера выборки для исследования, которое еще не проводилось, вам необходимо узнать о четвертом соображении – статистической мощности.Статистическая мощность – это вероятность того, что проверка гипотезы правильно сделает вывод о существовании эффекта выборки в популяции. Другими словами, тест правильно отвергает ложную нулевую гипотезу. Следовательно, мощность обратно пропорциональна ошибке типа II. Мощность = 1 – β. Мощность теста зависит от трех других факторов.

Например, если у вашего исследования 80% мощности, у него есть 80% шанс обнаружить существующий эффект. Пусть этот момент станет напоминанием о том, что при работе с семплами ничего не гарантируется! Когда эффект действительно существует в популяции, ваше исследование может не обнаружить его, потому что вы работаете с выборкой.Выборки содержат ошибку выборки, из-за которой случайная выборка может иногда искажать генеральную совокупность.

Связанное сообщение : Типы ошибок при проверке гипотез

Цели анализа мощности и размера выборки

Анализ мощности включает в себя учет этих трех соображений, добавление знаний в предметной области и управление компромиссами для определения размера выборки. Во время этого процесса вы должны в значительной степени полагаться на свой опыт, чтобы предоставить разумные оценки входных значений.

Анализ мощности помогает найти важный компромисс. По мере увеличения размера выборки проверка гипотез приобретает большую способность обнаруживать небольшие эффекты. Эта ситуация звучит великолепно. Однако большие размеры выборки стоят больше денег. И есть момент, когда эффект становится настолько незначительным, что становится бессмысленным в практическом смысле.

Вы не хотите собирать большие и дорогие образцы только для того, чтобы иметь возможность обнаружить эффект, который слишком мал, чтобы быть полезным! Вы также не хотите недостаточно мощного исследования, которое имеет низкую вероятность обнаружения важного эффекта.Ваша цель – собрать достаточно большой образец, чтобы иметь достаточную мощность для обнаружения значимого эффекта, но не слишком большой, чтобы быть расточительным.

Как вы увидите в следующих примерах, аналитик предоставляет числовые значения, которые соответствуют «хорошей вероятности» и «значимому эффекту». Эти значения позволяют адаптировать анализ к вашим потребностям.

Все эти детали могут показаться сложными, но статистический анализ мощности помогает вам управлять ими. Фактически, выполнение этой процедуры заставляет вас сосредоточиться на соответствующей информации.Обычно вы указываете три из четырех факторов, описанных выше, а ваше статистическое программное обеспечение вычисляет оставшееся значение. Например, если вы укажете наименьший размер практически значимого эффекта, вариабельность и мощность, программа вычислит требуемый размер выборки.

Давайте рассмотрим несколько примеров в различных сценариях, чтобы воплотить это в жизнь.

Анализ мощности t-критерия для двух выборок для размера выборки

Предположим, мы проводим t-тест с двумя выборками, чтобы определить, какой из двух материалов прочнее.Если один тип материала значительно прочнее другого, мы будем использовать этот материал в нашем процессе. Кроме того, мы проверили эти материалы в пилотном исследовании, которое дает базовые знания для оценок.

При анализе мощности и размера выборки статистическое программное обеспечение представляет диалоговое окно примерно следующего вида:

Мы рассмотрим эти поля одно за другим. Во-первых, мы оставим поле Sample sizes пустым, потому что мы хотим, чтобы программа вычисляла это значение.

Различия

«Различия» часто сбивает с толку. Не пытайтесь угадать разницу между двумя типами материала. Вместо этого используйте свой опыт, чтобы определить наименьшее отличие, которое все еще имеет значение для вашего приложения. Другими словами, вы считаете меньшие различия несущественными. Не стоит тратить ресурсы на их обнаружение.

Тщательно выбирая это значение, вы адаптируете эксперимент так, чтобы он имел разумные шансы обнаружить полезные различия, позволяя при этом более мелкие, бесполезные различия оставаться потенциально необнаруженными.Это значение помогает предотвратить сбор излишне большой выборки.

В нашем примере мы введем 5, потому что меньшие различия не важны для нашего процесса.

Значения мощности

Значения мощности – это то место, где мы указываем вероятность того, что проверка статистической гипотезы обнаружит различие в выборке, если это различие существует в генеральной совокупности. В этом поле вы определяете «разумный шанс», о котором я упоминал ранее. Если вы сохраните другие входные значения постоянными и увеличите мощность теста, требуемый размер выборки также увеличится.Правильное значение для ввода в это поле зависит от норм в изучаемой области или отрасли. Общие значения мощности 0,8 и 0,9.

Мы введем степень 0,9, чтобы t-критерий с двумя выборками имел 90% шанс обнаружить разницу 5.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение – это поле, в которое мы вводим изменчивость данных. Нам нужно ввести оценку стандартного отклонения прочности материала. Аналитики часто основывают эти оценки на пилотных исследованиях и данных исторических исследований.Ввод более точных оценок изменчивости даст более надежные результаты анализа мощности. Следовательно, вы должны стремиться улучшать эти оценки с течением времени по мере выполнения дополнительных исследований и тестирования. Обеспечение хороших оценок стандартного отклонения часто является самой сложной частью анализа мощности и размера выборки.

В нашем примере мы предположим, что два типа материала имеют стандартное отклонение в 4 единицы прочности. После того, как мы нажмем ОК, мы увидим результаты.

Связанное сообщение : Меры изменчивости

Интерпретация результатов статистического анализа мощности и размера выборки

Статистическая мощность и анализ размера выборки предоставляет как числовые, так и графические результаты, как показано ниже.

Текстовый вывод указывает, что нам нужно 15 образцов на группу (всего 30), чтобы иметь 90% шанс обнаружения разницы в 5 единиц.

Точка на кривой мощности соответствует информации в текстовом выводе. Однако, изучая весь график, мы можем узнать дополнительную информацию о том, как статистическая мощность зависит от разницы. Если мы начнем с точки и спустимся вниз по кривой до разницы 2,5, мы узнаем, что тест имеет мощность примерно 0.4 (40%). Эта мощность слишком мала. Однако мы указали, что различия менее 5 практически не имеют значения для нашего процесса. Следовательно, наличие низкой мощности для обнаружения разницы в 2,5 не является проблемой.

И наоборот, проследите кривую вверх от точки и обратите внимание, как мощность быстро увеличивается почти до 100%, прежде чем мы достигнем разницы в 6. Эта конструкция удовлетворяет требованиям процесса при использовании управляемого размера выборки 15 на группу.

Другие варианты анализа мощности

Теперь давайте рассмотрим еще несколько вариантов, доступных для анализа мощности.На этот раз мы воспользуемся односторонним тестом, и программа рассчитает значение, отличное от размера выборки.

Предположим, мы снова сравниваем прочность двух типов материала. Однако в этом сценарии мы в настоящее время используем один вид материала и рассматриваем возможность перехода на другой. Мы перейдем на новый материал только в том случае, если он будет прочнее нашего текущего материала. Опять же, наименьшая разница в силе, которая имеет значение для нашего процесса, составляет 5 единиц. Стандартное отклонение в этом исследовании теперь составляет 7.Далее, предположим, что наша компания использует стандартный размер выборки, равный 20, и нам необходимо одобрение, чтобы увеличить его до 40. Поскольку стандартное отклонение (7) больше, чем наименьшее значимое различие (5), нам может потребоваться более крупная выборка.

В этом сценарии тест должен только определить, прочнее ли новый материал, чем текущий. Следовательно, мы можем использовать односторонний тест. Этот тип теста обеспечивает большую статистическую мощность, чтобы определить, прочнее ли новый материал, чем старый, но не дает возможности определить, прочнее ли текущий материал, чем новый, что приемлемо с учетом требований нового сценария.

В этом анализе мы введем два возможных значения для размеров выборки и оставим поля «Значения мощности» пустыми. Программное обеспечение оценит мощность теста для обнаружения разницы в 5 для дизайнов с 20 и 40 образцами на группу.

Заполняем диалоговое окно следующим образом:

И в Options мы выбираем следующий односторонний тест:

Интерпретация результатов мощности и размера выборки

Выходные статистические данные показывают, что план с 20 образцами на группу (всего 40) имеет ~ 72% шанс обнаружения разницы, равный 5.Обычно эта мощность считается слишком низкой. Однако схема с 40 образцами на группу (всего 80) дает мощность ~ 94%, что почти всегда приемлемо. Будем надеяться, что анализ мощности убедит руководство одобрить больший размер выборки.

Оцените график кривой мощности, чтобы увидеть, как мощность изменяется в зависимости от разницы. Например, кривая для размера выборки, равного 20, показывает, что меньшая конструкция не обеспечивает 90% мощности, пока разница не составит примерно 6,5. Если увеличение размера выборки действительно является непозволительно дорогостоящим, возможно, можно принять 90% -ную мощность для разницы в 6.5, а не 5, является приемлемым. Используйте свои знания о процессе, чтобы принять такое решение.

Использование анализа мощности для оценки размера выборки для всех исследований

На протяжении всего поста мы рассматривали непрерывные данные и, в частности, использовали двухвыборочный t-критерий. Для непрерывных данных вы также можете использовать анализ мощности для оценки размеров выборки для планов ANOVA и DOE. Кроме того, существуют тесты гипотез для других типов данных, например, тесты пропорций (биномиальные данные) и частоты встречаемости (данные Пуассона).У этих тестов есть собственная соответствующая мощность и анализ образцов.

В целом, когда вы переходите от непрерывных данных к этим другим типам данных, ваши требования к размеру выборки возрастают. И в каждом есть свои уникальные нюансы. Например, в тесте пропорций вам понадобится относительно больший размер выборки, чтобы обнаружить разницу, когда ваша пропорция ближе к 0 или 1, чем если она находится в середине (0,5). Многие факторы могут повлиять на оптимальный размер выборки. Анализ мощности поможет вам справиться с этими проблемами.

Прочитав этот пост, я надеюсь, вы увидите, как анализ мощности сочетает в себе статистический анализ, знания предметной области и ваши требования, чтобы помочь вам получить оптимальный размер выборки для ваших конкретных нужд. Если вы не проведете этот анализ, вы рискуете провести исследование, которое либо упустит важный эффект, либо будет иметь непомерно большой размер выборки. Я написал сообщение об эксперименте «Разрушители легенд», в котором не было возможности обнаружить эффект, потому что они угадывали размер выборки вместо проведения анализа мощности.

В этом посте я сосредоточился на том, как мощность влияет на способность вашего теста обнаруживать реальный эффект. Однако тесты с низким энергопотреблением также преувеличивают величину эффекта!

Наконец, экспериментирование – это итеративный процесс. По мере того, как вы проводите больше исследований в той или иной области, вы будете получать более точные оценки, которые будут использоваться для анализа мощности и размера выборки, и получите более четкое представление о том, как действовать дальше.

Статистическая значимость – понимание результатов

Дисперсия выборки

Как и любое обследование, основанное на выборке, результаты NAEP подвержены неопределенности.Эта неопределенность отражается в стандартной ошибке оценок NAEP; чем точнее оценка, тем меньше стандартная ошибка.

Первый источник неопределенности возникает из-за того, что NAEP оценивает только выборку студентов, а не каждого подходящего студента (перепись). Выборка состоит из числа случайно выбранных студентов. Тщательно построенные обследования могут дать очень точные оценки численности населения. Но можно было бы выбрать другую, не менее качественную выборку студентов, и результаты, основанные на второй выборке, были бы немного другими.Таким образом, первый компонент стандартной ошибки связан с выборкой студентов, называемой «дисперсией выборки».

При хорошем дизайне выборки дисперсия выборки уменьшается по мере увеличения числа выбранных студентов. В больших группах стандартные ошибки будут меньше, чем в группах меньшего размера. Национальная оценка NAEP обычно включает около 10 000 студентов. Некоторые оценки NAEP включают отдельные выборки на уровне штата, насчитывающие более 2000 на штат, которые объединяются для получения национальных результатов.В результате этих оценок на уровне штата и страны в общей сложности было отобрано около 140 000 студентов. Таким образом, результаты для страны, основанные на государственных и национальных оценках NAEP, будут иметь гораздо меньшие стандартные ошибки, чем результаты национальных оценок NAEP.

Разница в измерениях

Второй источник неопределенности в результатах NAEP связан с «измерением». Дисперсия в измерениях возникает из-за того, что уровень знаний учащегося по предмету (например, насколько хорошо учащийся владеет математикой) напрямую не наблюдается, а должен оцениваться на основе ответов, которые учащийся дает на вопросы экзамена.Возможно, что если бы оценка проводилась в другой день, ученик мог бы дать несколько другие ответы. Точно так же другая версия оценивания, состоящая из разных, но одинаково действенных элементов, даст несколько разные оценки уровня знаний учащихся. Эти два фактора приводят к тому, что обычно называют «дисперсией измерения».

Оценки NAEP содержат третий, связанный источник неопределенности измерения, связанный с выборкой элементов. Содержание всех оценок NAEP создается в соответствии со спецификациями структуры, которая создается Национальным советом управления оценкой.Рамки NAEP довольно широки и многогранны, а получаемые в результате оценки – длительные. Для прохождения полной оценки каждому студенту потребуется примерно 5-6 часов, что неразумно требовать от студентов. Чтобы ограничить нагрузку на отдельных учащихся, задания NAEP сгруппированы в блоки, для выполнения которых требуется 25-30 минут. Каждый ученик получает книгу из двух блоков. Тот факт, что студенты не сдали всю оценку, является дополнительным источником неопределенности измерения.

Вариант связи

Третий источник неопределенности влияет на некоторые сравнения NAEP.В 2017 году NAEP начал переход от формата бумаги и карандаша к цифровому формату. В цифровом оценивании элементы представлены, и учащиеся отвечают, используя планшет. Переход от бумажного режима к цифровому потребовал специального исследования, в котором две параллельные (эквивалентные случайным образом) группы студентов проходили оценку, одна на бумаге, а другая на планшете. Основываясь на ответах этих двух групп студентов, шкала цифровой оценки была «привязана» к существующей бумажной и карандашной шкале NAEP.Поскольку связь основана на выборке студентов, ссылка могла бы немного отличаться, если бы для исследования были выбраны разные студенты. Этот источник неопределенности называется «связывающая дисперсия».

Связанная дисперсия актуальна, когда результаты цифровой оценки (например, математика 2017 г.) сравниваются с результатами, полученными на бумажных носителях (например, математика 2013 г.). Стандартные ошибки для сравнений в рамках одного и того же режима тестирования, например, для сравнения бумажных документов (математика 2015 г. и 2013 г.) или сравнения цифровых данных с цифровыми (уровень владения мальчиков в 2017 г. по сравнению с уровнем знаний девочек в 2017 г.) не включают расхождения в увязке. .

Сообщаемые стандартные ошибки

Окончательная дисперсия результата NAEP представляет собой сумму источников дисперсии. Стандартная ошибка – это квадратный корень из этой дисперсии.

Card Sorting 101 – Подробное руководство по сортировке карт

Вы изучите результаты своей открытой и гибридной сортировки карточек, чтобы найти идеи для маркировки и группировки информации, поэтому начните анализ с этих вопросов в голове:

• Какой логике следуют участники в созданных ими категориях?
• Какие карточки люди все время складывают в одну группу?
• Какие карты никогда не складываются, и поэтому все участники считают их концептуально разными?
• Какие ярлыки люди предлагают для представления вашей информации?

Результаты категорий для открытых и гибридных видов карт

Вкладка «Категории» – отличный вход в ваши открытые и гибридные результаты сортировки карточек.Потратьте всего несколько минут на изучение категорий, которые придумали люди, и вы быстро составите представление об их «ментальных моделях» (как они воспринимали общую тему или концепцию ваших карточек).

Полезный способ изучить результаты категорий и уточнить ваши данные – стандартизировать категории, которые имеют похожие ярлыки (с разными формулировками, написанием, заглавными буквами и т. Д.) И содержат похожие карточки. При гибридной сортировке карт ваши заданные категории уже стандартизированы.

Но прежде чем вы заметите кучу похожих друг на друга ярлыков и сразу начнете стандартизировать, важно глубже взглянуть на сходство между категориями.Для этого вы можете использовать как исследовательский, так и статистический подходы.

Ознакомьтесь со всеми похожими ярлыками категорий и группировками карточек

Когда вы впервые посмотрите на таблицу «Категории», потратьте некоторое время на то, чтобы ознакомиться с ярлыками, предложенными вашими участниками – вы, вероятно, довольно быстро начнете замечать закономерности.

Пример использования: категории сортировки открытых карточек

Когда мы открыли наше исследование, мы быстро увидели, что группы, на этикетке которых было слово «Животные», были довольно популярными (всего 15 человек):

Присмотритесь к категориям и карточкам более внимательно, чтобы убедиться, что у людей одинаковый концептуальный подход

Заманчиво сразу объединить категории с одинаковыми или похожими ярлыками, но перед тем как это сделать, обратите внимание на ярлыки и карточки в каждой категории, чтобы убедиться, что все участники думают одинаково.

Из 15 групп со словом «Животные» на этикетке 13 имели аналогичный набор карточек, но два участника обозначили свои категории несколько иначе («Животные и окружающая среда» и «Животные и природа») и, таким образом, включили дополнительные карточки. у других не было (например, «Ледник тает быстрее, чем считалось ранее»).

Стандартизируйте, чтобы узнать, насколько на самом деле высокий уровень согласия

Когда мы помещаем каждую категорию, в которой используются одни и те же слова или фразы, в стандартизированную категорию, мы можем оценить эффективность категории, посмотрев на оценку согласия.

Оценка согласия показывает уровень согласия между карточками, которые участники поместили в каждую категорию. Помимо оценки согласия, вы можете увидеть количество участников, включенных в эту оценку.

Перед стандартизацией вы увидите прочерк вместо оценки соглашения, поскольку каждая категория была создана только одним человеком.

После стандартизации категории проверьте оценку согласия, чтобы получить объективную оценку того, насколько похожи группы.Оценка согласия 0,8 означает, что 80% участников новой категории согласны с группировкой. Оценка идеального согласия – 1,0 (100%).

Пример: стандартизация категорий открытой сортировки

Мы стандартизировали все 15 категорий, созданных участниками, со словом «животное» на этикетке и увидели, что наша оценка согласия составила всего 0,41 (41%).

Итак, что теперь? Что ж, низкий показатель согласия – не единственный показатель, на который вы можете положиться, чтобы сказать вам что-то полезное.Количество участников, поместивших карточку в эту категорию, также скажет вам кое-что важное: из 15 человек 13 человек поместили две нижние карточки в эту категорию, а 15 поместили первую карточку в этой категории. Таким образом, мы можем быть уверены, что большинство участников, создавших эту группу, думают, что эти карточки здесь.

Однако мы не хотим оставлять эту категорию стандартизированной, потому что оценка согласия предполагает, что категории недостаточно похожи.

Вместо этого мы можем отменить эту группу, а затем повторно стандартизировать, включая только 13 участников, у которых были похожие наборы карточек, и теперь у нас есть оценка согласия.74 – круто! Высокий уровень согласия (более 0,6, или 60% согласия) означает, что вы сочтете полезным сохранить эту категорию стандартизированной для остальной части вашего анализа.

Просмотрите свои новые категории в сетке стандартизации

Помимо просмотра карточек и оценки степени согласия, перейдите к таблице стандартизации, чтобы увидеть свои стандартизированные категории более подробно. Сетка просто показывает, сколько раз конкретная карта появляется в стандартизированной категории.

Матрица подобия

Матрица сходства показывает процент участников, которые сгруппировали две карты вместе, и группирует наиболее близкие пары по правому краю. Чем темнее синий цвет и чем крупнее кластер, тем выше согласие участников относительно того, какие карточки идут вместе.

Матрицу сходства можно использовать для:

• набросок потенциальной структуры веб-сайта на основе правых кластеров
• быстро увидеть, какие пары карт наиболее распространены и, следовательно, вероятно, принадлежат вместе на вашем веб-сайте
• быстро увидеть, какие карты очень редко сочетаются вместе, поэтому вам не нужно тратить время на то, чтобы думать, что они могут.

Пример использования: матрица сходства сортировки открытых карт

Эта матрица показывает сильные кластеры по правому краю, что говорит нам о том, что многие люди согласились с тем, какие карты должны быть вместе. Об этом сразу же говорит взгляд, прежде чем мы даже успеваем рассмотреть деталь:

При более внимательном рассмотрении можно определить, какие карты сочетаются друг с другом чаще всего:

И какие карты редко сочетаются вместе, редко, если вообще:

При таких уровнях согласованности один из вариантов для нас – составить набор категорий на основе самых темных синих кластеров справа (которые включают около 60% наших карточек).И хотя это не точная наука, мы нашли этот черновик невероятно полезным:

У людей старше 50 лет нет пенсионных планов

Сделка для молодых покупателей жилья

Дом продан неоплаченным тарифом на сумму более 11 тысяч долларов

Дорогостоящие полеты по кредитной карте

Пример: гибридная матрица сходства сортировки карт

В нашей матрице сходства гибридной сортировки карт мы можем видеть более крупные кластеры и более высокие соглашения по матрице сходства для нашей гибридной сортировки карт, что отражает тот факт, что мы дали участникам четыре категории для начала.Две самые сильные группы вверху и в центре – это карточки, помещенные в наши две категории: «Мир природы» и «Еда и образ жизни»:

Анализ, ориентированный на участника (PCA)

PCA стремится найти наиболее популярную стратегию группировки, а затем найти еще две популярные альтернативы среди тех, кто не согласен с первой стратегией. Лучше всего это работает, когда у вас много результатов. Помимо того, что первый вариант, надеюсь, будет вам полезен, вы, , можете получить полезные идеи для фасетов нижнего колонтитула и боковой панели из вариантов два и три.

Это называется «анализ, ориентированный на участника», потому что каждый ответ участника рассматривается как потенциальное решение и оценивается по схожести с другими полными ответами. Если вы видите сортировку с оценкой согласия 11/43, это означает, что 10 других участников разложили свои карточки на группы , аналогичные этим.

Дендрограммы

Дендрограммы дают вам еще один способ быстро определить популярные группы карточек и получить общее представление о том, насколько похожи (или отличаются) сорта карточек ваших участников друг на друга.

У вас есть две дендрограммы для изучения, которые вы найдете более или менее полезными в зависимости от количества завершенных типов карточек, которые у вас есть:

• У вас больше 30 участников? Дендрограмма метода фактического согласования (AAM) дает вам данные прямо: «X% участников согласны с этой точной группировкой».
• У вас меньше 30 участников? Метод наилучшего слияния (BMM) сообщает вам, что «X% участников согласны с частями этой группы», что позволяет вам извлечь из данных как можно больше.

Пример использования: дендрограмма сортировки открытых карт

Соединенные синие линии показывают кластеры, которые представляют процент участников, согласных с выделенными карточками, сгруппированными вместе. Вертикальная ось показывает точный процент, и вы можете перетащить вертикальную линию по дендрограмме, чтобы получить точные данные.

С первого взгляда мы можем увидеть несколько сильных кластеров, которые показывают нам те же данные, которые мы наблюдали в матрице сходства:

Из нашего гибридного сорта на 65%

Magic Math: сколько игр нужно для статистической значимости при тестировании игр? – ChannelFireball

Два игрока тестируют матч Magic между колодой A и колодой B.После 10 игр колода A выиграла 7 и проиграла 3.

«Хорошо, матч на 70% в мою пользу. Мы закончили, – радостно говорит игрок А.

«Я так не думаю», – вмешивается игрок Б, бросая учебник статистики на стол. «Конечно, 70% – это наилучшая оценка, основанная на наших играх, но этот размер выборки слишком мал, чтобы делать заявления так уверенно».

«Ну, а сколько игр нам на самом деле нужно?» игрок А вопросы.

Давайте посчитаем!

Если вы тестируете матч для n независимых игр и вероятность выигрыша p постоянна, то количество побед в этом наборе игр описывается биномиальным распределением.Это классика теории вероятностей, и есть несколько удобных онлайн-калькуляторов.

Используя такой калькулятор, мы можем, например, определить, что если ваша фактическая вероятность выигрыша в одной игре составляет 0,5 (т. Е. 50%) и вы играете в 10 игр, то вероятность выигрыша в 7 из них составляет 0,117 (т. Е. 11,7%). Вероятность выигрыша как минимум 7 игр – 0,172 (т.е. 17,2%). Следовательно, однобокие результаты будут регулярно появляться случайно.