在進行可用性測試的時候，為了保證測試的有效性，必須考慮諸多因素。主要的因素有：
l 如何選擇測試參與者
l 需要多少參與者
l 研究比較多組資料還是單組資料
l 是否需要調整測試任務順序
其中，如何選擇測試參與者是保證測試有效性的首要條件。
在做可用性測試的時候，經常會有這一類的思考：如何保證被測人員的代表性？在實際操作中，一般我們會從下面4方面來做，
首先，我們會找那些使用過被測試產品的參與者。舉例來說，我們需要測試魔獸金幣購買流程，我們第乙個篩選條件是要求有過魔獸金幣購買經歷。出於補充或者對比的需要，我們也會選擇一些潛在的使用者，如沒有交易過，但是使用過相關產品，像魔獸資深玩家的參與者來參與測試，這個我們後面會提到
其次，我們會選和使用者群體特徵相近的人。根據統計的報告，從事遊戲交易的使用者群體特徵為：年齡：18-32歲，學歷：高中-大學，性別：男性絕大多數。因此，我們會選擇20歲左右，大專學歷，男性遊戲玩家來參與測試。以符合使用者群體特徵
第三，考慮到目標使用者群體的多樣性，我們有必要對參與測試人員進行分類，我們按分類抽取測試物件，以降低測試物件的侷限性。如何抽取我們下面會討論。一般分類的標準有：（以購買為例）
l 專業化（遊戲熟練程度）
l 使用頻率（最近購買次數）
l 行為（購買方式）
l 個體屬性（年齡、性別、學歷）
等等。因此，我們在篩選的時候會選擇一定數量的其他分類使用者，如：按照遊戲熟練程度：剛接觸遊戲，2年左右遊戲經歷和4年以上遊戲經歷使用者；或者按照使用頻率：沒有購買過，以前購買過幾次和經常購買的使用者。來降低測試物件侷限性。
第四，定量的可用性測試是為了把結果推廣到更大的群體（全體使用者），為了達到這個目標，我們還需要乙個抽樣的策略，以消除個體差異，提高代表性。常用的抽樣方法有：
l 隨機抽樣：從所有參與者中隨機找乙個
l 分層抽樣：將整體進行分類（同第三點）然後按照分類在各亞群體中有代表性的抽取。如：未接觸過遊戲的10%，剛接觸遊戲的30%，2年左右遊戲經歷的30%，4年左右遊戲經歷的30%。這個最具有代表性。
l 系統抽樣：根據預習定義的標準選擇測試者，這個一般用於同類數量比較大的情況，如：有100個參與者，但是條件限制只能測試10個，這樣我們根據10選1的標準選擇被測試者
l 方便抽樣：這個在人數少的時候最常用，我們設定乙個簡單的條件，符合條件的，都可以參與測試，有點「來者皆有緣」的意味。但是這個方法要注意測試結果的偏差情況
考慮到上述四點以後，我們可以說的被測人員的代表性是***的。歡迎有不同意見的tx拍磚或者補充。
另外，在選擇參與者的時候，請注意和需求提出方及時溝通，和需求提出方在被測物件選擇方法和選擇範圍上達成一致。並把選擇策略寫入測試報告，以便在對測試報告解讀時提供支援。
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