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統計學方法在產品包裝設計調研階段中的應用論文
市場經濟環境下，產品及包裝設計追求實用價值、精神價值和經濟價值的完美結合[1]。作為產品及包裝概念設計的參考依據，產品調研扮演著重要的作用，它體現了產品與諸多系統之間的現狀、發展以及相互關系，從而設計出高適應性的產品。產品設計調研中有大量情感數據，難以轉化為準確而有說服力的數據，使在此基礎之上確定的設計定位有所偏頗，影響設計的最終效果。在產品調研過程中，信息的獲取與處理嚴謹度的缺乏，將對調研結果的可靠度產生較大的影響，從而直接導致設計的產品不能夠真正融入市場獲得效益。如何借用統計學方法助力產品調研分析，需要仔細而深入的思考。
1產品調研概述
產品系統設計是從工業設計的美學原則出發，研究產品與人、社會、自然之間的關系。以科學的方法，定性定量地對美學六原則——安全、舒適、可持續性、文化認知、實用、經濟、美觀進行分析。產品系統設計分為四個部分：產品概念設計、產品造型設計、產品工藝設計和產品商品化設計（如圖）。產品調研是產品系統設計中概念形成的重要途徑。產品系統設計是現代工業設計理論的重要組成部分，是工業設計與其他學科相互滲透、融合、吸納而成的新的分支，亦是工業設計師、工程師和市場銷售人員協同完成的系統工作。（基于產品系統設計理論的文化衍生產品開發設計過程研究）[2]產品的前期調研和定位，為產品方案設計提供全面的參考依據和指導。產品調研過程中，存在大量的信息和數據。產品調研分為六大調研：產品市場調研、用戶調研、技術調研、人機調研、造型規律調研以及法律法規調研[3]。針對產品在這六個方面現狀，對大量的信息和數據，進行梳理和分析，得出具有引導性的產品現狀及發展趨勢。在調研的過程中，調研的對象有所不同，有數據，有圖片，有群體心理等，在分析所得資料時，要尋找不同的途徑對此進行處理和分析。
2產品調研與統計學
統計學是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學[4]。統計學既是數據的記錄、整理，也是對數據的分析，更有對未來的預測[5]。從數據中推理得道理，是統計學的魅力所在。數據是數值，是數字，也可以是文字、圖像、聲音等。數據分析分為定性分析和定量分析。定量分析是對事物“量”的分析，通過對數據的搜集和分析，發現事物某個現象的規律，具有較高的可靠度和說服力。定性分析是對事物“質”的分析，通過人的常識、經驗、感覺等主觀因素發現隱藏在現象下的規律及原因，具有抓住本質的深刻性和高效性[6]。在產品調研需要定性分析與定量分析并重，二者相輔相成，互為補充。在產品調研的過程中，需要充分發揮定量分析的可靠度以及定性分析的深刻度。統計學的介入，為產品調研的數據分析提供了科學的依據和方法，讓產品調研所得的信息更為科學、可靠，從而更好地指導產品概念設計。統計學針對不同的研究對象，其統計方法也較為龐雜。在眾多統計學方法中，較常用的有：大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計模型法、統計推斷法等。這些方法在產品調研統計的各個階段有不同的作用，結合實際情況，指導產品調研階段統計的進行和方法選擇。
3統計學方法在產品調研階段的應用
（1）產品調研數據收集。產品調研數據來自眾多方面，數據形式亦多種多樣。在產品調研過程中，調查方法的合理選擇能直接提高信息獲取的效率和可靠度。數據收集方法有以下幾種：調查法、觀察法、實驗法、文獻檢索法、網絡信息收集等。通過數據收集獲得圖片、文字、問卷、實驗、語音、模型、測繪數據等（如表1）。產品系統設計中，產品調研的六大部分根據獲取信息的內容，適用不同的信息收集方法（表2）。
（2）產品調研數據處理。在上述數據中，實驗數據、模型數據、測繪數據為定量數值。而圖片數據、文字數據、問卷數據、語音數據需要進行數據提煉，將統計所需數據從所獲數據中提煉出，將定量數據和定性數據區分開，而后根據其調查主體進行整理歸納。定性數據轉換時，需將數據轉換為更易于統計處理的有特定意義的數值。數據處理的基本方法有：列表法、作圖法、逐差法、最小二乘法等。由于產品調研數據不同于實驗數據，前兩種方法更為高效。將所得數據分類，分為直接數據、屬性數據、行為數據、主觀數據及圖片數據。①直接數據。對于直接數據，在數據處理階段需對其歸納、整理，以建表等方式讓數據可取可用。②屬性數據。表現屬性的數據可以用“1”和“0”的代碼，或是其他符號表現其屬性歸類，以統計特定符號出現的頻數、頻率等，來表現其內在關聯。③行為數據。表現行為的數據則是根據行為數據采集時的關注點體現。如運用頻率、角度、時間、步驟等方面的數值來對行為數據進行表述；④主觀評價。表現主觀數據時運用模糊數據分析法，對主觀數據運用評分評價體系進行評價。⑤圖片數據。將圖片按照特定的關鍵詞在平面空間內，進行有距離親疏的排布，以便于尋找規律。當參考對象為單一量時，采用樹形圖的方式歸納圖片。如以時間為軸，將產品依據設計時間的先后，將產品整理歸納。若參考對象為兩個，則使用切片圖的方式歸納圖片。通過將圖片歸類，即對產品外觀的歸類，可以更直觀地展示同類別、同區域產品的同類性。
（3）產品調研數據分析。在產品系統的產品調研中，數據的收集和處理有三個目的：①獲取可以直接使用的數據信息；②獲取最佳值；③獲取趨勢預估。產品技術調研及產品行業規范調研中所獲得的信息多為直接可以使用的數據信息。根據邏輯關系，將信息經以整合、加工，即可獲得所需數據分析結論。產品人機關系調研中獲得的數據分析的目的為獲取最佳值的信息分析。根據數據的重要性和先后順序性，對數據進行區分，根據實驗情況獲得適合數據區間，經各個方面數據協調選取合適數值，進行再實驗，以確保數據的合理性。產品市場調研、用戶調研及產品造型規律調研是以趨勢預估為主要目的的數據分析，應用統計學方法中的時間預列預測的方法。時間序列的成分有：趨勢、季節變動、循環波動和不規波動。由于產品調研的趨勢是在一段較長時期內呈現出來的持續變動，呈現的是一定的趨勢。在趨勢分析中，相關數據處理軟件（SPSS,Excel等）的應用至關重要，運用統計學方法中的相關函數，獲得數據在今后的發展趨勢。抓住群體特征，剔除樣本中的跳脫個體，研究產品發展中的轉折與機遇。
（4）產品調研數據解釋。統計學提供的是一種歸納推理的方法，歸納推理有其不確定性，存在一定的爭議性。在對產品調研做出易于理解的統計結論時，也需要注意表達的準確性，從而得出更為合理的調研結論。因此，在產品調研后的產定位中，要充分利用數據所獲得的信息，嚴謹、準確地表達產品設計的定位和設計方向。結語統計學方法在產品及包裝設計中所用之處還很多，發揮著各種不同的作用。統計學是個龐雜的學科，在不同使用環境需要做不同方式的修正。故而對產品系統設計中的統計學方法進行更為細致的分類和方法設計是有難度的，故其具體分析方法還有待根據實際情況細化和深入。前期產品調研中的數據分析多以現狀分析、未來發展趨勢的分析。在造型設計、工藝設計、商品化設計中的統計學則更多是對數據的評價和反饋分析，統計學方法在此三部分的應用方法還有待思考和實踐。
參考文獻:
[1]吳瓊.工業設計技巧與禁忌[M].北京:機械工業出版社,2009.
[2]吳瓊，張瑜，孫波.基于產品系統設計理論的文化衍生產品開發設計過程研究[Ｊ].藝術百家,2013,03:211-214.
[3]吳瓊.符號學原理指導下的產品系統設計[J].包裝工程,2009.
[4]賈俊平.應用統計學[M].北京：高等教育出版社,2014.
[5](美)艾麗恩馬格內利奧,唐海龍譯.統計學[M].北京:當代出版社,2013.
[6]王文瑜,羅丹.統計學方法在產品設計用戶研究中的應用[J].美術大觀,2011,03:126-127.
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