Musson » Geo data and Events from social networks

h1. Оценка результатов анкетирования

{{TOC}}

h2. Модель вычисления показателя удовлетворенности пользователя приложением.

Удовлетворенность одного пользователя приложением S складывается из доли положительных ответов на “положительные” вопросы и доли отрицательных ответов на “отрицательные” вопросы. Чем ближе результат к 1, тем больше пользователю нравится приложение.

!https://redmine.cs.karelia.ru/attachments/181/Безымянный.png!

где mi — число положительных ответов на вопросы анкеты, требующие положительного ответа, i пользователя, li — число отрицательных ответов на вопросы, требующие отрицательного ответа, i пользователя. qm — количество вопросов, требующих ответ “Да”, а ql — количество “отрицательных” вопросов.

Интуитивно ясно, что Satisf оценивается средним значением S. Диапазон значений: [0..1]. Чем ближе результат к 1, тем выше субъективное удовлетворение пользователей данным приложениям.

!https://redmine.cs.karelia.ru/attachments/182/Satisf.png!

где n – число пользователей.

h2. Результаты анкетирования приложения Events за 10.05.2012.

|_. № пользователя|_. Отношение положительных ответов к положительным вопросам|_. Отношение отрицательных ответов к отрицательным вопросам|_. Общее отношение|

|1|12/16|8/10|20/26|

|2|12/17|6/10|18/27|

|3|12/16|6/9|18/25|

|4|11/12|9/11|20/23|

+*Satisf = 0.76*+

При вычислениях не учитывались вопросы с ответами "не знаю".