最初的研究过程中，Tom Landauer 和我得出了一个 可用性测试方面的，关于测试人员的数量的公式：
假设一个可用性测试的测试人员数量为n，N为所有可用性测试发现的问题总数，L是单个测试人员的问题发现率。
N(1-(1-L)n)
我们发现，大多数项目的平均的问题发现率为31%。当 L=31%时，可以得到如下：
当用户为零时，发现的问题数目是零，即“零用户零发现”。我们可以看到，第一个用户几乎发现的三分之一的设计的可用性的问题，和零发现截然不同。当我们看第二个用户的测试情况时，可以发现，有一部分问题是和第一个user重合的。人们之间的行为或发现有一定的差异，第二个user可以发现一些不同于第一个user的问题，有区别于第一个用户的新发现，但是问题数量不及第一个用户的最初发现。第三个用户做了很多前两者重复的事情，有些甚至重复2次。另外，当然，第三个用户本身异能发现少量的新问题，显然数量远远不及前 两个用户。
现在，加入更多的测试人员（user），你会发现一个现象，随着人数的增加，重复的事情一再出现，发现的新问题发现率开始下降。显然不再需要让更多的人来重复发现重复的问题，自然回回去重新设计，以解决发现问题。
到了第5个user，你就是在浪费时间，去做重复的事情，并且几乎再没有先的发现。
迭代设计
上图中的曲线很清除地标明，至少需要15个用户去发现所有的设计中的可用性问题。但是，为什么我更倾向于推荐用更少的测试人员呢？一个主要的原因是合理分配可用性测试的预算。让我们看看，当你招聘15个客户代表来对你的设计进行测试时，就一位着你得花费5个用户的3倍的费用！
当我们去做用户的可用性测试时，最终的目标是为了解决或者提高实际的设计，而不是仅仅得到一份书面的报告。当5个用户的首次测试发现了85%的可用性问题时，你已经可以在下一个desagn中修复这些问题。
如果想发现更多的问题，当然需要再次测试。即使我说重新设计可以修复第一次测试时发现的问题，事实是你可能认为新的设计可以客服已有的问题。但是，在没有人能设计出更完美的用户界面之前，无法保证新的设计可以修复事实存在的问题。第二次测试可以回归已有的问题，确认是否修复。同时，一个新的设计，意味着还需要一次新的用户测试。
5个用户的第二次测试，可以发现第一次测试时遗留的15%的问题。（仍旧会有2%的问题遗留要等到第三次测试来发现）。
最终，第二次测试的深度可以设计到网站的设计架构，获取到我们所需的一些信息，如体系架构、任务流程等是否符合客户需求。这些问题常常在隐藏在一些表面的可用性问题之后，而为人们所忽略。
所以，第二次的测试作为第一次测试的质量保障，并且可以发现更深入的问题。第二次测试会为系统的重新设计提供一份新的问题清单，但数量显然会少于第一次测试。但是，本次测试并不能完全补充第一次测试，还需要第三次的测试来进行查漏补缺。
5个用户三次的最终测试效果要远高于15个用户测试一次的效果。
为什么不建议单用户的测试？单个人的行为总会有一些风险，人总会有一些意外的，不确定的行为。
你可能会认为15个用户做一轮测试，比5个用户做3轮要好。因为曲线表明，第一个用户的发现率明显高于后续的用户，但是，为什么我们要坚持多轮测试？两个原因：第一，通过观察3个人就可以看到用户行为的多样性，可以洞察到那些行为是独特的那些是可以一概而论的；第二，用户测试的成本效益分析表明，3-5个测试用户的最佳比例，依赖于测试的风格。初始的运行成本和测试计划相关，多个用户对于降低最初的成本效果更好。
什么时候增加更多的测试用户
当你的网站客户群覆盖到几个不同高度的用户群时，你需要增加更多的测试用户。上面公式的适用于网站的用户群接近或者差异很小时。举个例子，当你的网站客户群是定位于父母和孩子时，你就需要充分考虑到两个不同群里的使用行为。系统的相同之处是对于采购代理商的销售人员之间的连接。
甚至当用户群体差异性完全不同时，在两类人之间也可发现很多相似之处。毕竟，所有的用户都是人。所有的可用性问题反应的都是人的行为与网站之间的互动和影响。
在测试不同的用户群时，你不需要每个用户群中都有很多测试人员（user），有以下的一个测试人员数目就足够了：1、如果测试两个用户群，则每类群需要3-4个用户；2、如果测试3个或更多的用户群，则每类有3个测试用户就可以了（至少3个users就可以确保你覆盖到某一个用户群中的不同的行为）
