Q2.06.4Small-sample formative usability discovery设计研究
少量用户即可发现多数严重问题
别名: 小样本问题发现 · 严重可用性问题 · 递减发现
概念解释
少量参与者有时能发现多个常见或易触发的严重问题，因此适合小轮形成性测试（small-sample formative testing）。这不是保证发现“多数”严重问题：发现率取决于用户、任务、状态覆盖、问题触发概率和识别标准，低频高后果问题尤其可能遗漏。
机制
高触发概率问题较早重复出现，使新增发现递减；修复后再测试能把样本投入新的风险。不同用户路径和问题并不独立，简单固定概率模型会高估覆盖。严重度也需要后果与情境判断，不能由出现次数决定。
怎么研究
按轮记录新增问题、重复、严重度、触发任务与用户细分，并随机重排参与顺序检查曲线稳定性。预先定义问题合并与严重度规则。对安全、隐私和关键业务失败，补充危害分析、专项场景或更大覆盖，不能等待小样本自然发现。
边界
小样本适合发现与迭代，不适合估计发生率或证明问题已穷尽。多细分、多设备和复杂状态会扩大所需覆盖。某轮没有新问题可能来自任务不足、主持疲劳或过度合并，而非真正饱和。
怎么落地
- 以小轮测试、修复、复测循环替代一次固定人数交付。
- 每轮覆盖关键任务、细分与失败状态，记录未覆盖区域。
- 用后果而非频次评定严重度。
- 高后果低频风险采用专项验证，并在报告中禁止“发现了多数”的无条件结论。