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user: 4. 数据分析与设计指导 4.1. 主观评价数据分析 共有66位被试参与本次意象评价，其中女性37人，男性29人。基于问卷调查，获取所有被试对16个壁挂式充电桩样本的三组感性意象语义差异评价值。将数据汇总，计算平均值，得到每个样本在每组意象词汇下意象均值，如表3所示。 Table 3 Mean value of image evaluatio 样本 独特的-大众的 轻便的-笨重的 前卫的-复古的 1 −1.576 0.682 −1.455 2 −1.242 0.621 −0.636 3 −1.015 −0.455 −0.848 4 −1.667 −0.576 −0.985 5 0.288 −0.682 0.727 6 0.606 0.727 0.576 7 0.394 −0.773 0.379 8 0.864 −0.515 0.424 9 −1.333 1.182 −0.258 10 0.364 0.212 0.364 11 −1.697 −0.485 −1.227 12 −0.242 0.258 −0.242 13 −0.909 0.682 −0.424 14 1.348 1.045 1.045 15 −1.288 −0.379 −0.561 16 0.03 −0.485 −0.227 表3. 意象评价均值 基于表2和表3的数据，根据数量化Ι类理论建立关系模型，利用SPSS进行回归分析，回归分析可以建立统计分析模型研究各变量间数量变化规律、相关关系并进行模型预测。运用多元线性回归分析，对各造型设计要素的相关系数及类目得分进行求解，如表4所示。其中，各类目得分表示该造型设计要素类目对意象评价的影响程度及方向，范围表示各造型要素对意象评价的贡献度。 Table 4 Results of quantitative analysi 项目 类目 独特的-大众的 轻便的-笨重的 前卫的—复古的 类目得分 范围 类目得分 范围 类目得分 范围 正面轮廓 X1 X11 0.62 1.442 −0.017 1.192 0.603 1.087 X12 −0.077 −0.24 −0.222 X13 0.279 −0.467 0.103 X14 −0.822 0.725 −0.484 分割线 X2 X21 −0.039 0.818 0.433 0.673 0.039 0.583 X22 0.37 −0.078 0.266 X23 −0.448 −0.115 −0.317 X24 0.116 −0.24 0.012 圆角弧度 X3 X31 −0.049 0.127 0.139 0.447 0.09 0.256 X32 −0.013 −0.308 0.046 X33 0.078 0.123 −0.166 侧面轮廓 X4 X41 0.685 1.685 0.223 0.441 0.501 1.204 X42 −1 −0.218 −0.763 X43 0.087 −0.078 0.096 常数项 -0.548 0.006 0.096 表4. 数量化分析结果 4.2. 脑电实验数据分析 4.2.1 . 行为数据 由E-Prime软件记录被试进行样本意象判断时的反应时时长和选择情况。反应时记录意象词汇出现后，被试进行匹配判断的时间，表示被试脑区认知决策时间。通过对比意象评价均值可知，发现意象与刺激图片匹配程度越高或越低时，比意象模糊时的反应时更短。各样本在不同意象的匹配判断下平均反应时数据如表5所示。 Table 5 Data of subjects’ reaction time (s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 均值 独特的 1.791 2.713 2.447 2.113 1.802 1.744 2.257 2.292 2.212 2.185 2.164 1.937 2.441 1.741 1.922 2.433 2.137 大众的 1.785 2.397 1.936 2.616 1.881 1.631 2.374 2.720 2.410 3.074 2.068 2.277 2.023 2.353 2.393 2.845 2.299 轻便的 2.438 2.088 2.246 3.072 3.059 2.183 2.727 2.198 2.379 2.119 2.783 2.160 2.261 2.083 2.949 2.630 2.461 笨重的 3.244 2.226 1.769 2.591 2.280 2.424 2.151 3.332 1.914 2.404 2.264 2.227 1.895 2.072 2.236 2.434 2.341 前卫的 1.761 2.330 2.130 2.397 1.705 1.714 2.176 2.644 2.547 2.234 1.872 2.101 1.986 2.006 1.853 2.741 2.137 复古的 1.602 1.867 2.492 2.235 1.938 1.352 3.324 1.967 2.109 1.990 2.528 2.325 2.219 1.976 2.497 2.206 2.164 表5. 被试反应时数据(s) 被试在各样本图片和各意象词汇刺激下的意象匹配选择情况，能够很好的反应样本的意象属性。在脑电实验之前已经对各样本进行了主观评价，即每个样本图片有明确的意象值。统计各样本下的词汇选择率，如表6所示，对比分析可知，当样本意象越偏向哪个词汇时，被试对该词汇的选择率就越高。 Table 6 Choice rate of image word 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 独特的 0.96 0.77 0.69 0.73 0.38 0.08 0.65 0.46 0.54 0.77 0.96 0.23 0.38 0.19 0.88 0.50 大众的 0.08 0.15 0.38 0.38 0.65 0.88 0.23 0.73 0.62 0.23 0.12 0.73 0.77 0.85 0.15 0.35 轻便的 0.31 0.31 0.23 0.35 0.42 0.15 0.46 0.54 0.50 0.54 0.73 0.27 0.65 0.54 0.58 0.23 笨重的 0.38 0.65 0.69 0.81 0.58 0.69 0.42 0.50 0.38 0.35 0.19 0.69 0.31 0.38 0.23 0.65 前卫的 0.96 0.69 0.46 0.62 0.35 0.12 0.73 0.38 0.50 0.73 0.92 0.08 0.42 0.42 0.88 0.50 复古的 0.00 0.19 0.42 0.31 0.69 0.88 0.31 0.65 0.50 0.15 0.15 0.62 0.73 0.69 0.15 0.31 表6. 意象词汇选择率 4.2.2. 脑电数据分析 脑电数据使用eeglab插件进行预处理，只有经过预处理的数据，才能进行进一步的特征值提取及后续实验数据的统计分析。本文截取意象词刺激出现前100 ms到匹配判断后1000 ms，共1100 ms的脑电信号进行分析。基于脑电数据绘制32个电极通道的频谱图，可知额叶区域脑电信号最强，如图3所示。根据以往研究 [ 13 ]，大量的语义意象认知加工处理在额叶区进行，因此选取额区电极(Fz、Fp1、Fp2、F3、F4、F7、F8)通道数据进行后续分析。对所有被试的目标阶段的脑电数据进行叠加，发现在意象词出现400 ms左右时出现了显著的N400成分，如图4所示。 图3. EEG32通道频谱图 图4. 目标阶段ERP时频图(F7) 采用ERPlab导出所有被试在意象匹配判断阶段的N400平均波幅，分析被试不同匹配判断时出现的N400成分在额叶区的差异，发现不同匹配判断产生不同的N400成分波幅。当样本–意象匹配判断为符合时，被试额叶区出现的N400波幅值较小；当样本–意象匹配判断为不符合时，被试额叶区出现的N400波幅值较大，如图5所示。 图5. 前额电极的ERPs叠加波形图 使用统计分析软件SPSS对额叶区不同判断结果的N400波幅值进行配对T检验，如表7所示，结果表明，意象匹配结果为符合与意象匹配结果为不符合时，额叶区N400波幅值具有显著性差异(P = 0.001，p < 0.05或0.01)，且匹配判断为符合时N400波幅值显著高于不符合情况。 Table 7 The results of paired T tes 配对 配对差值 t 自由度 显著性p 平均值 标准偏差 标准误差平均值 差值95%置信区间 下限 上限 符合-不符合 0.475 1.775 0.137 0.205 0.746 3.471 167 0.001 表7. 配对T检验结果 4.2.3 . 讨论 从被试反应时长分析，通过对比主观意象评价值可知，当样本有明确意象时，即样本与意象完全匹配或不匹配时，被试反应时较短，当意象较模糊时，被试反应时较长。 从被试意象选择率分析，当样本意象越符合时，被试对该意象词汇的选择率越接近于1，当样本意象越模糊时，被试对该意象词汇的选择率越接近于0.5，当样本意象越不符合时，被试对该意象词汇的选择率越接近于0。 从脑电数据ERP结果分析，额叶区出现显著的N400成分，且不同的意象匹配判断结果造成额区N400波幅值差异，样本–意象匹配时N400成分波幅明显高于样本–意象不匹配时。 实验结论与文献 [ 14 ] 研究结论一致。因此，被试反应时、意象选择率及N400成分平均波幅差异可以用于产品意象认知，帮助设计人员更科学和客观地获取用户偏好信息。 4.3. 设计指导 通过表4中的数量化分析结果可知，正面感性意象词汇(独特的、轻便的、前卫的)与类目得分负相关，数值越小，表示该意象越符合样本感性评价，反正则越不符合。范围值用于衡量每个造型要素在意象评价中的贡献程度，其结果表明对于壁挂式充电桩意象认知贡献最大的是正面轮廓，其次是侧面轮廓，然后是分割线和圆角弧度。结合脑电实验中被试反应时、词汇选择率及额区N400成分波幅数据，发现不规则形、曲线形的机身轮廓，直线结合曲线形的机身分割线，圆润的机身倒角以及非平面造型侧面造型会给用户带来独特的、轻便的及前卫的用户偏好的感性意象，而常规的矩形机身轮廓、直线分割线、锋利的倒角及矩形的侧面造型带来大众的、笨重的和复古的体验。因此在进行壁挂式充电桩造型创新设计时应该抓取目标用户需求，以数据作为参考，结合设计师专业知识，整体把握产品设计。同时，创新设计方案可通过主客观联合评价的方式，将用户心理及生理信息融合，使方案评价数据更加精准及客观。