Что такое перекрестная таблица и где она используется

Перекрестная таблица, называемая также таблицей сопряженности или кросс-табуляцией, служит для анализа категориальных данных. Здесь рассказывается об анализе перекрестных таблиц и о том, как его использовать. 

Кросс-табуляция (перекрестная таблица) — это полезный инструмент анализа, обычно используемый для сравнения результатов по одной или нескольким переменным с результатами по другой переменной. Здесь применяется номинальная шкала данных, на которой переменные названы или обозначены без определенного порядка.

Перекрестные таблицы — это, по сути, таблицы данных, которые представляют результаты по всей группе респондентов опроса, а также по подгруппам. Они позволяют изучить взаимосвязи в данных, которые могут быть неочевидными, если просто просмотреть все ответы на вопросы в опросе.

Кросс-табуляция позволяет изучать данные различными способами, чтобы лучше понять расстановку групп среди ваших респондентов.

Анализ больших наборов данных может оказаться трудной задачей. Делать релевантные, практически применимые аналитические выводы из больших объемов данных еще сложнее. Перекрестные таблицы упрощают данные и разбивают их на подгруппы для удобства интерпретации — они показывают проценты и частоты, которые могут меняться при сравнении с переменными в других категориях. Улучшение управляемости наборов данных в большом масштабе приводит к уменьшению количества ошибок.

С помощью перекрестных таблиц можно изучать отношения между одной или несколькими переменными, что позволяет делать выводы о них на более детальном уровне. Без перекрестных таблиц такие выводы могут остаться незамеченными, затеряться в море данных или потребовать дополнительных усилий для своего раскрытия. Используя несколько фильтров, вы можете еще глубже погрузиться в данные и обнаружить еще больше подробностей.

Использование перекрестных таблиц упрощает наборы данных, чтобы их можно было быстро сравнивать между собой. Это позволяет быстрее делать выводы для создания новых маркетинговых стратегий на основе данных. Также можно прослеживать глобальные тенденции в ответах на опросы и принимать соответствующие меры.

При использовании перекрестных таблиц наборы данных упрощаются и делятся на подгруппы. Получаемые в результате чистые данные имеют более удобный для восприятия формат, их легко просматривать и использовать профессиональным исследователям и сотрудникам, не имеющим опыта в аналитике.

Кросс-табуляция обычно применяется, когда у вас есть информация, которую можно разделить на взаимоисключающие группы, также называемые категориальными переменными. Она позволяет исследовать взаимосвязи в данных, которые могут быть неочевидными. Отчет перекрестной таблицы может показать связь между двумя или несколькими вопросами в маркетинговом исследовании.

Перекрестные таблицы используются в различных отраслях и профессиях. Примеры подразделений, в которых анализ перекрестных таблиц может оказаться полезным:

Отделы кадров могут с помощью кросс-табуляции изучать результаты опросов сотрудников о культуре компании, руководстве, мотивации и вовлеченности персонала и т. д. Использование перекрестных таблиц помогает выявить подразделения, у которых есть особые проблемы или потребности, и принять меры.

Команды маркетинговых исследований могут с помощью перекрестных таблиц делать из необработанных данных более удобные для принятия управленческих решений.

Службы поддержки клиентов могут использовать перекрестные таблицы для оценки уровня удовлетворенности старых и новых клиентов.

Администрации школ могут сопоставлять данные оценки преподавателей, полученные от учеников, с темами уроков, временем занятий и другими данными, чтобы способствовать улучшению условий обучения.

Тест хи-квадрат используется для проверки данных в перекрестной таблице на статистическую значимость. Результаты считаются статистически значимыми, если две категориальные переменные являются независимыми (несвязанными). По сути, тест хи-квадрат — это корреляционный тест для категориальных переменных.

Вот некоторые термины, которые могут использоваться, когда речь идет о перекрестных таблицах:

Пример 1

Уровень удовлетворенности сотрудников. Ниже приведен пример кросс-табуляции от SurveyMonkey на основе данных опроса об удовлетворенности сотрудников. В опросе сотрудникам задавались следующие вопросы с множественными вариантами ответа:

Вопросы, определяющие группы, находятся в колонках, а вопросы, используемые для сравнения групп, — в строках. Это типичный формат отчета перекрестной таблицы.

Из этой перекрестной таблицы видно, что существует связь между сотрудниками, которые проработали в компании дольше, и уровнем их удовлетворенности. Выявив эту связь, вы можете исследовать ее дальше, чтобы выяснить ее коренную причину. Исходя из данных, которые у вас есть, нельзя однозначно сказать, что одна переменная влияет на другую. Иначе говоря, данные выявляют корреляцию между более длительной занятостью и удовлетворенностью сотрудников, но это не означает причинно-следственную связь. 

Совет. Будьте внимательны при анализе данных, чтобы не принять корреляцию за причинно-следственную связь.

Пример 2:

Покупательское намерение. В этом примере вы хотите узнать, респонденты какого пола с большей вероятностью приобретут ваш продукт.

Здесь данные, определяющие группы, также отображаются в колонках (мужчины и женщины). А вопрос для сравнения находится в строках («Вы бы купили мои кошачьи духи?»).

Если бы вы рассматривали только общие результаты, не используя перекрестные таблицы, вы бы обнаружили, что 54% респондентов сообщили о своей заинтересованности в приобретении вашего продукта. У вас не было бы четкого представления о зависимости покупательского намерения от пола, что, несомненно, повлияло бы на персонализацию ваших маркетинговых действий.

С помощью кросс-табуляции вы обнаружили, что 45% всех респондентов заявили, что обязательно приобретут ваш продукт, и что 66% из них — женщины. Эту информацию можно использовать для чего угодно — от названия продукта до упаковки и маркетинговых посланий.

Благодаря перекрестным таблицам можно сделать множество выводов. Вот лишь несколько примеров вопросов, на которые можно ответить с помощью отчетов перекрестных таблиц.

Опросы об уровне удовлетворенности клиентов

Как различается уровень удовлетворенности у новых клиентов и клиентов, которые покупали у вас ранее?

Какая связь между уровнем удовлетворенности клиентов и тем, будут ли они рекомендовать наш продукт?

Будут ли ваши самые довольные клиенты оставлять положительные отзывы в каналах социальных сетей?

На что в основном жалуются клиенты, не удовлетворенные вашим продуктом?

Опросы для оценки уровня удовлетворенности сотрудников

Как сотрудники разных отделов относятся к нашей компании?

Есть ли связь между расположением офиса и уровнем удовлетворенности? 

Опросы для исследования рынка

Есть ли разница между мужчинами и женщинами в намерении приобрести мой продукт?

Имеет ли возраст значение для узнаваемости нашего бренда?

Опросы об уровне удовлетворенности студентов университета

Как студенты определенных программ обучения относятся к доступности ресурсов для студентов?

Есть ли связь между конкретной программой обучения и удовлетворенностью студентов?

Когда вам нужно копнуть глубже и выявить данные на более детальном уровне, лучше всего использовать перекрестные таблицы и фильтры. Экономьте время, раскрывайте подробные сведения и получайте больше от своих данных с помощью SurveyMonkey и перекрестных таблиц. Посетите наш раздел справки и узнайте, как создать отчет перекрестной таблицы самостоятельно.

Найдите нужные вам ответы с помощью SurveyMonkey.