普通最小二乘法（OLS）多元回归分析被用作精确的数据处理工具，以分离和量化特定设计特征对用户偏好的影响。通过将设计元素视为自变量，该算法可以过滤掉外部“噪音”（例如用户人口统计信息），从而精确确定诸如保护性、舒适性或可持续性等技术因素在选择安全鞋的最终决策中占据多大的影响力。
OLS分析将主观的用户反馈转化为客观数据，使产品开发人员能够看到用户为个体技术规格分配的独特“权重”或价值，而与他们的个人背景无关。
因素分离的机制
过滤噪音
在任何用户研究中，外部因素常常会干扰数据。OLS充当数学过滤器，用于控制这些变量。
通过考虑诸如用户人口统计信息（年龄、地区或职位）等“噪音”，分析确保偏好数据反映的是产品的属性，而不是用户的偏见。
分离单个变量
一旦消除了噪音，OLS就能将单个设计变量的影响与其他产品因素分开。
例如，它可以单独评估环保材料的吸引力。这使您能够在不因鞋子的舒适度或价格而扭曲数据的情况下，衡量该特定功能的价值。
评估关键设计维度
定义贡献
此应用的主要目标是评估各种维度对整体偏好的“贡献”。
该算法为每个因素分配统计权重。这验证了哪些技术方面是驱动专业鞋类产品决策过程的因素。
核心设计维度
该分析通常用于验证三个关键技术因素的权重：
- 保护级别：鞋类的安全性能。
- 舒适性：穿着者的符合人体工程学的体验。
- 可持续性：所用材料对环境的影响。
理解权衡
独立性要求
OLS假设待测试的变量可以独立分析。
如果设计因素过于紧密地联系在一起——例如，如果增加保护性总是会损害舒适性——该算法可能难以区分哪个因素导致了用户负面反应。
数据质量依赖性
“过滤噪音”的能力取决于收集到的数据的质量。
如果在数据收集过程中未准确捕获控制变量（如人口统计信息），OLS算法就无法有效地将其与设计偏好分开，从而导致权重失真。
为您的设计策略做出正确选择
要有效地将OLS应用于安全鞋设计，您必须将统计目标与产品路线图相结合。
- 如果您的主要重点是市场定位：使用OLS确定“可持续性”在用户偏好中是否具有足够的权重，以使您的产品区别于竞争对手。
- 如果您的主要重点是产品工程：使用该分析来平衡“保护性”与“舒适性”，确保您在满足安全标准的同时，又不疏远那些优先考虑穿着舒适性的用户。
通过应用OLS，您可以超越直觉，根据专业用户经过验证的、加权的偏好来设计您的安全鞋。
总结表：
| 分析因素 | 统计作用 | 战略效益 |
|---|---|---|
| 人口统计信息 | 控制变量 | 过滤年龄或职位等“噪音”，以分离产品吸引力。 |
| 保护级别 | 自变量 | 量化用户对特定安全认证的重视程度。 |
| 舒适性/人体工程学 | 自变量 | 衡量穿着舒适性与技术特性之间的权衡。 |
| 可持续性 | 自变量 | 确定环保材料是否能驱动实际市场偏好。 |
| 用户偏好 | 因变量 | 为工程设计和市场定位提供清晰的路线图。 |
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参考文献
- Volker Lingnau, Florian Beham. The link between corporate sustainability and willingness to invest: new evidence from the field of ethical investments. DOI: 10.1007/s00187-022-00340-z
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
