系统化的方法有助于巩固你的调查结果还可以避免以下陷阱，尤其是当你处理来源不同的数据的时候。首先，使用共同的格式将每个详细结果编辑好。然后将它们归到更大的主题和模式中，形成较为一般性的设计建议和指引。

    研究昨晚以后，你必须要总结多有发现的意义。要小心不要曲解结果。有几个潜在的陷阱要避免：
不对定性研究做定量的推论

一个常见的错误是对定性研究做定量的推论。比如，如果你访谈了五个人，其中两个做出了负面的评论，就得出40%的参与者不喜欢这个网站的结论，是不可靠的。相反，使用定性方法时，要把注意力集中在用户为解释他们的行为说了什么做了什么，而不是数字。

系统地组织用户研究结果的常见模式由三个要素构成：设计的观察、解释和含意。这种通用的模式可用让你从不同的活动中捕捉见解，并纳入一个共同的格式中。

    观察

    记录下你的观察，不要附加任何判断或解释。考虑负面和正面的观察。包含用户的陈述或证词作为观察的例证。不要忘记纳入用户情绪和感受的因素。如果人们透露出他们有时会感到沮丧或不确定，而有时会开心和欣慰，也把这些记录在案。

    解释

收集可用性度量最为显著的特点之一，就是你不必拘泥于某一种特定类型的评估方法（比如，实验室测试、在线测试）。可用性度量可以通过使用几乎任何一种评价方法来获得。这也许很让人惊讶，因为通常有一种误解是可用性度量只能通过大规模的在线研究获得。如你所见，其实不是这样的。

    选择一种测试方法来获取可用性度量，最终取决于需要多少个参加者和采用什么样的度量。最常用的可用性方法是实验室测试，这需要相对较小的样本量。实验室测试是一种一对一的形式，即一个测试人员与一个参加者。测试人员对参加者提问，让参加者在问题产品上完成一系列既定任务。参加者通常在完成这些任务过程中进行出声思维。测试人员记录参加者的行为和对问题的反馈。实验室测试在形成式研究中使用最适合，因为形成式研究的目标是进行迭代式的设计改进。所要收集的最重要度量是关于可用性问题的，包括问题发生频次、类型和严重性。而且，采集诸如任务成功、错误和效率等绩效数据页会有帮助。

需要考虑的另一个重要问题是：你将要进行的分析是比较每个参加者的不同数据（例如同一个参加者在产品不同设计上的成功率），还是比较参加者之间的数据（例如不同年龄组的成功率）。第一种方法通常称为组内设计，第二种方法被叫做组间设计。两种方法都有各自的优势和局限。

    组内设计，也叫做重复测量设计，常用于评估参加者学习使用特定产品时的难易程度。通过比较同一批参加者多次施测上的度量（如人物完成时间或错误率），你可以判断参加者多快和多久能熟练使用被评估的产品。组内设计不需要一个较大的样本，也不必担心组别之间的差异。因为每个参加者都是与自己进行比较，所以从数据中观测到的差异不是由参加者之间的差异所导致的。组内设计的缺点是需要考虑“传递效应”，即在一种条件下的操作会影响到另一种条件下的操作。传递效应的原因可能是练习（提高成绩）或者疲劳（降低成绩）。如果实验有可能产生传递效应，你可以在设计实验和分析数据时对该效应进行平衡。