¿Cómo podría un Diseñador UX hacer investigación "representativa"?

En la investigación de UX es importante equilibrar el deseo de validez estadística con la riqueza de los datos.

Sobre los métodos cualitativos en la Investigación UX

Los métodos 100% cualitativos pueden no permitir la generalización estadística, pero pueden proporcionar información valiosa y profunda sobre el comportamiento y las actitudes del usuario.

Pero…. un enfoque combinado de métodos cualitativos y cuantitativos puede proporcionar a menudo las ideas más útiles para todos los propósitos.

¿Qué quieren ver los managers?

Como manager… si un manager va a implementar cambios en base a una investigación de UX que representan uso de recursos o dinero el MANAGER va a querer estimar (así no sea un cálculo exacto) qué tan beneficioso puede ser este cambio en un ratio de costo beneficios.

Un argumento para el método mixto de investigación en UX

Para hacer a todos felices sugiero agregarle una capa previa a la selección de la muestra para responder esta pregunta con más detalle.

Paso a paso de una muestra representativa en la investigación UX

Dicho esto, este es el proceso paso a paso en general para determinar muestras “representativas” en la investigación UX:

0. Hago una entrevista inicial para entender el problema y potenciales usuarios afectados. (Esta entrevista puede o no ser parte de la muestra).
1. Defino el error o la experiencia a mejorar.
2. Defino la población global.
3. Defino la población específica a la que más le afecta este error o experiencia.
4. Determino un margen de error.
5. Determino un porcentaje de confianza en mi muestra.
6. Uso una calculadora para determinar un tamaño de muestra ideal.
7. Elijo a las personas al azar en la cantidad que determina la muestra.

Ejemplo de Cálculo de Tamaño de Muestra

Ejemplo usando el mínimo estadístico estándar:

1. Nivel de Confianza: 95%
2. Margen de Error: 5%
3. Porción de la población que quieren entrevistas: 1%
4. Tamaño de la población: 20,000 mil.
5. Muestra: 16.

Creo que el truco no es que sea representativo sino que sepamos reponder a la pregunta ¿cuán representativo es? Para que los managers analicen: “Implementar los findings de este research con representatividad A me va a costar 2X… ¿vale la pena?”

¡Cuidado con esto!

1. Recordemos que se trata de elemento más de análisis, un argumento, no una obligación de representatividad que quitaría riqueza al research.
2. Incluso con una muestra representativa, ten cuidado al generalizar los resultados.
3. Considera que el contexto y las diferencias individuales pueden tener un gran impacto en el comportamiento y las preferencias, por lo que lo que es cierto para un grupo o en una situación puede no ser cierto para todos.