通常在产品可用性测试之后，我们能收集到诸多的定量数据，比如：任务正确率、求助次数、任务完成时间和用户主观满意度等方面的数据，并能通过任务完成中的观察和测试之后与参加者的交流获得一些定性数据(如可用性问题和优点)，进而通过对这些数据的统计分析获知被测产品的总体可用性状况。但是由于这些度量指标具有不同的属性，对其所进行的简单统计分析就不足以形成对产品可用性的一个可衡量的标准。层次分析的模糊综合评价方法(AHP)为我们处理这些评价数据提供了一种可用的量化统计方式，从而获得用户体验质量的综合性评判。但与灰色关联分析不同：灰色关联分析更侧重于对产品设计的多个方案或者时间版本进行比较分析，其方法是建立在比较的基础之上，而层次分析的综合评价方法则可以对单个产品或设计方案的可用性进行衡量和量化。

    当设计进行多方案输出后，该怎么办？如何评估各个方案，如何对比分析各个方案中具体功能模块的用户体验，拍脑袋？No！我们需要更加量化精确的方式来确定各个方案的优劣，甚至于各个方案里相应功能模块的优劣，灰色理论为我们的多方案评估提供了理论依据。 灰色理论？ 灰色系统理论属于研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学科。传统的系统理论，大多研究那些信息比较充分的系统。但是，对一些内部信息部分确...