Analisis multivariable
En la evaluación y recopilación de datos estadísticos, los métodos de analisis multivariable Explicar y aclarar las relaciones entre las distintas variables que pueden estar asociadas a estos datos.
El análisis multivariado siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucrados y el contexto de su contenido no está claro. El objetivo es detectar una estructura por un lado y verificar los datos de las estructuras por el otro.
En el contexto de la usabilidad del sitio web, se pueden utilizar métodos de análisis multivariante para aumentar sistemáticamente la usabilidad. Mientras que las pruebas A / B siempre aíslan solo una página web, los métodos multivariados muestran las relaciones e interacciones de varios artículos dentro de una página web. La expresividad depende de qué y cuántos elementos en la web se utilicen. Todos los elementos de la web que permiten al usuario interactuar con el portal web a través de la interfaz de usuario generalmente se consideran variables. Esto incluye, en particular, aquellos con un impacto en la tasa de conversión.
Información general
Originalmente, las estadísticas utilizaban métodos de análisis y pruebas multivariantes para descubrir relaciones causales. Dado que los cálculos manuales son muy complejos, los métodos solo son practicables en otros campos de aplicación con el desarrollo del hardware y software respectivos. En este momento se utilizan métodos de análisis multivariante en áreas muy diferentes:
- Lingüística, Ciencias Naturales y Humanidades.
- Economía, seguros y servicios financieros.
- Minería de datos, big data y bases de datos relacionales.
En este momento, se suelen realizar análisis multivariados. mediante el uso de softwaree para hacer frente a la ingente cantidad de datos y controlar las variables modificadas en aplicaciones prácticas como las pruebas de usabilidad. A pesar de todo, las pruebas multivariadas también pueden contribuir significativamente a mejorar la facilidad de uso a menor escala.
Tipos de métodos de análisis multivariante
Los métodos multivariados se pueden subdividir según diferentes aspectos. Primero, difieren en función de si debes descubrir o verificar una estructura con ellos. Los métodos de determinación de estructura incluyen el dominio:
- Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los estudios de factores se centran en diferentes variables, por lo que se subdividen en análisis de componentes principales y análisis de correspondencias. Por ejemplo: ¿Qué elementos de la web tienen más influencia en el comportamiento de compra?
- Análisis de conglomerados: Las observaciones se asignan gráficamente a grupos de variables individuales y se clasifican en función de ellas. Los resultados son clústeres y segmentos, como la cantidad de compradores de un producto en particular, que tienen entre 35 y 47 años y un alto nivel de ingresos.
Los procedimientos de revisión estructural incluyen, entre otros, el TLD:
- Análisis de regresión: Investigar la influencia de dos tipos de variables entre sí. Hablamos de variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables explicadas, mientras que las segundas son variables explicativas. El primero describe el estado real sobre la base de los datos, el segundo explica estos datos a través de relaciones de dependencia entre las dos variables. En la práctica, varios cambios en los elementos del sitio web corresponden a variables independientes, mientras que los efectos sobre la tasa de conversión serían la variable dependiente.
- Análisis de desviación: Determine la influencia de varias variables o variables individuales en grupos mediante el cálculo de promedios estadísticos. Aquí puede comparar variables dentro de un grupo, así como diferentes grupos, dependiendo de dónde se supongan las desviaciones. Por ejemplo: ¿Qué grupos hacen clic con más frecuencia en el botón «Comprar ahora» en su carrito de compras?
- Análisis discriminante: Se utiliza en el contexto del análisis de desviación para diferenciar entre grupos que pueden describirse como de características similares o idénticas. Por ejemplo, ¿en qué variables difieren los diferentes grupos de compradores?
Ejemplos de
Una prueba multivariante de una página web se puede presentar de la siguiente manera simplificada. Elementos como titulares, avances, imágenes, pero también botones, iconos o colores de fondo tienen diferentes efectos sobre el comportamiento del usuario. Se prueban diferentes variantes de artículos. La prueba identificaría inicialmente estos elementos y mostraría a diferentes usuarios elementos de diferente diseño. El objetivo sería obtener datos sobre los efectos de los cambios en términos de tasa de conversión u otros factores como el tiempo de permanencia, la tasa de rebote o el comportamiento de desplazamiento en comparación con otros conjuntos de elementos.
Importancia para la usabilidad
Como método cuantitativo, el análisis multivariado es uno de los métodos más efectivos para probar la usabilidad. Al mismo tiempo, es muy complejo y, a veces, caro. Se puede utilizar software para ayudar, pero las pruebas como tales son considerablemente más complejas que las pruebas A / B en términos de diseño de estudio. La ventaja decisiva radica en el número de variables que se pueden considerar y su ponderación como medida de la importancia de determinadas variables.
Incluso cuatro versiones diferentes de un título de publicación pueden generar tasas de clics completamente diferentes. Lo mismo se aplica al diseño de los botones o al color de fondo del formulario de pedido. En casos individuales, de esta forma, es importante enfatizar considerar desde una perspectiva multivariante así como desde el punto de vista financiero, especialmente para sitios web de orientación comercial, como tiendas online o sitios web, que deben ser amortizados a través de la promoción comercial. [1]