B5.10.1Error Rate设计研究
错误率与有效性相关但需单独报告，二者的改进手段不同
别名: 错误率 · 错误维度 · 独立指标
概念解释
错误率与有效性相关（错误多通常伴随完成质量差），但它是独立维度：完成率相同的两个界面，错误率可以差数倍；错误率下降也不自动意味着有效性上升——错误可能只是换成了更隐蔽的形式。两者要分别测量、分别报告，因为修复它们的手段完全不同。
机制
相关不重合的原因在于错误与「任务是否完成」处于不同因果链：有效性由流程能否走通决定，错误率由操作与反馈质量决定。改进手段的差异具体表现为：提有效性靠理顺流程结构（补断点、改路径），降错误率靠防错与容错设计（约束输入、确认机制、可撤销）。把错误率并入有效性指标会误导资源分配——流程没断但错误频发的界面会被误判为健康。
怎么研究
测量上错误率单独成表：每任务错误次数、出错用户比例、错误类型分布。分析时报告错误率与完成质量（准确完整度）的相关，识别「高错误高完成」的带病任务模式。归因研究区分错误来源：理解错误（模型不对）、操作错误（动作失误）、系统错误（产品故障），三类对应三种修复路径，混在一个错误率里无法指导行动。
边界
错误识别依赖定义：什么算错误（无效点击算不算、纠正前的中间态算不算）需要事先约定，口径漂移会让时间序列不可比。低错误率也可能反映任务过于简单或被试过于谨慎。错误率数据在低频任务上样本稀薄，需要合并多轮数据才稳定。
怎么落地
- 测试报告把错误率单列成表，附类型分布，不并入完成率叙述。
- 修复排期按错误类型分流：理解错误改信息架构，操作错误改防错机制，系统错误改工程质量。
- 版本对比固定错误口径，口径变更时重测基线。