统计学方法在产品及包装设计调研阶段中的应用

统计学方法在产品及包装设计调研阶段中的应用

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时间:2018-10-21

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1、统计学方法在产品及包装设计调研阶段中的应用产品调研是产品系统设计的重要组成部分,在产品及包装设计中起引领性作用。将产品调研阶段的数据归纳整理,以统计学数据处理及分析流程,探讨产品调研阶段,数据的收集、数据的处理、数据的分析及数据的解释方法,探析统计学方法在产品调研中的应用。市场经济环境下,产品及包装设计追求实用价值、精神价值和经济价值的完美结合[1]。作为产品及包装概念设计的参考依据,产品调研扮演着重要的作用,它体现了产品与诸多系统之间的现状、发展以及相互关系,从而设计出高适应性的产品。产品设计调研中有大量情感数据,难以

2、转化为准确而有说服力的数据,使在此基础之上确定的设计定位有所偏颇,影响设计的最终效果。在产品调研过程中,信息的获取与处理严谨度的缺乏,将对调研结果的可靠度产生较大的影响,从而直接导致设计的产品不能够真正融入市场获得效益。如何借用统计学方法助力产品调研分析,需要仔细而深入的思考。1产品调研概述产品系统设计是从工业设计的美学原则出发,研究产品与人、社会、自然之间的关系。以科学的方法,定性定量地对美学六原则——安全、舒适、可持续性、文化认知、实用、经济、美观进行分析。产品系统设计分为四个部分:产品概念设计、产品造型设计、产品工

3、艺设计和产品商品化设计(如图)。产品调研是产品系统设计中概念形成的重要途径。产品系统设计是现代工业设计理论的重要组成部分,是工业设计与其他学科相互渗透、融合、吸纳而成的新的分支,亦是工业设计师、工程师和市场销售人员协同完成的系统工作。(基于产品系统设计理论的文化衍生产品开发设计过程研究)[2]产品的前期调研和定位,为产品方案设计提供全面的参考依据和指导。产品调研过程中,存在大量的信息和数据。产品调研分为六大调研:产品市场调研、用户调研、技术调研、人机调研、造型规律调研以及法律法规调研[3]。针对产品在这六个方面现状,对大

4、量的信息和数据,进行梳理和分析,得出具有引导性的产品现状及发展趋势。在调研的过程中,调研的对象有所不同,有数据,有图片,有群体心理等,在分析所得资料时,要寻找不同的途径对此进行处理和分析。2产品调研与统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学[4]。统计学既是数据的记录、整理,也是对数据的分析,更有对未来的预测[5]。从数据中推理得道理,是统计学的魅力所在。数据是数值,是数字,也可以是文字、图像、声音等。数据分析分为定性分析和定量分析。定量分析是对事物“量”的分析,通过对数据的搜集和分析,发现事物某

5、个现象的规律,具有较高的可靠度和说服力。定性分析是对事物“质”的分析,通过人的常识、经验、感觉等主观因素发现隐藏在现象下的规律及原因,具有抓住本质的深刻性和高效性[6]。在产品调研需要定性分析与定量分析并重,二者相辅相成,互为补充。在产品调研的过程中,需要充分发挥定量分析的可靠度以及定性分析的深刻度。统计学的介入,为产品调研的数据分析提供了科学的依据和方法,让产品调研所得的信息更为科学、可靠,从而更好地指导产品概念设计。统计学针对不同的研究对象,其统计方法也较为庞杂。在众多统计学方法中,较常用的有:大量观察法、统计分组法

6、、综合指标法、统计模型法、统计推断法等。这些方法在产品调研统计的各个阶段有不同的作用,结合实际情况,指导产品调研阶段统计的进行和方法选择。3统计学方法在产品调研阶段的应用(1)产品调研数据收集。产品调研数据来自众多方面,数据形式亦多种多样。在产品调研过程中,调查方法的合理选择能直接提高信息获取的效率和可靠度。数据收集方法有以下几种:调查法、观察法、实验法、文献检索法、X络信息收集等。通过数据收集获得图片、文字、问卷、实验、语音、模型、测绘数据等(如表1)。产品系统设计中,产品调研的六大部分根据获取信息的内容,适用不同的信

7、息收集方法(表2)。(2)产品调研数据处理。在上述数据中,实验数据、模型数据、测绘数据为定量数值。而图片数据、文字数据、问卷数据、语音数据需要进行数据提炼,将统计所需数据从所获数据中提炼出,将定量数据和定性数据区分开,而后根据其调查主体进行整理归纳。定性数据转换时,需将数据转换为更易于统计处理的有特定意义的数值。数据处理的基本方法有:列表法、作图法、逐差法、最小二乘法等。由于产品调研数据不同于实验数据,前两种方法更为高效。将所得数据分类,分为直接数据、属性数据、行为数据、主观数据及图片数据。①直接数据。对于直接数据,在数

8、据处理阶段需对其归纳、整理,以建表等方式让数据可取可用。②属性数据。表现属性的数据可以用“1”和“0”的代码,或是其他符号表现其属性归类,以统计特定符号出现的频数、频率等,来表现其内在关联。③行为数据。表现行为的数据则是根据行为数据采集时的关注点体现。如运用频率、角度、时间、步骤等方面的数值来对行为数据进行表述;④主

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