Por qué debería utilizar el análisis de encuestas de tabulación cruzada

Cualquier persona un poco preocupada por su salud se fijará en la tabla nutricional impresa detrás del sobre de aperitivos que elija. Sí, esta tabla proporciona la información completa sobre su consumo de calorías y dieta, ayudándole así a tomar una decisión justa. Además, amplía el catálogo completo de cómo esa golosina específica aportará a su nivel de vitalidad general.

También conocida como Tabla Cruzada o Tabla de Contingencia, la Tabulación Cruzada es una herramienta estadística utilizada para datos categóricos. Los datos categóricos implican valores que son mutuamente excluyentes entre sí. Los datos siempre se recogen en números, pero los números no tienen valor si no significan algo. 1, 2, 3 son sólo números si no se especifican. Como, por ejemplo, 1 mochila, 2 paraguas y 3 cuadernos.

La tabulación cruzada es un modelo estadístico principal que sigue líneas similares para ayudarle a tomar una decisión informada relacionada con su investigación mediante la identificación de patrones, tendencias y una correlación entre parámetros. Al realizar un estudio, los datos brutos suelen ser abrumadores y siempre apuntan a varios resultados posibles confusos. En tales situaciones, la tabulación cruzada le ayuda a llegar a una teoría única más allá de toda duda, extrayendo tendencias, comparaciones y correlaciones entre factores que se incluyen mutuamente dentro de su estudio.

Para examinar la relación o correlación dentro de los datos que no es obvia, se puede utilizar la tabulación cruzada. Esto hace que sea bastante útil en las encuestas y estudios de investigación de mercado. Un informe de Tabulación Cruzada muestra la conexión entre dos o más preguntas formuladas en la encuesta.

Entendiendo la Tabulación Cruzada con Ejemplo

Como se ha mencionado, la Tabulación Cruzada es la opción más preferida para el análisis de datos estadísticos. Dado que es una herramienta de información/análisis, puede utilizarla con cualquier nivel de datos (ordinal o nominal).

Digamos que puede estudiar la relación entre dos variables categóricas como ‘Edad y Compra de Aparatos Electrónicos.

Aquí se plantean dos preguntas:

1. ¿Cuál es su edad?
2. ¿Cuál es el gadget electrónico que probablemente comprará en los próximos 3 meses?

Desde el ejemplo anterior, se puede ver la conexión distintiva entre la edad y la compra de gadgets electrónicos. Ciertamente, es interesante ver la correlación entre las dos variables a través de los datos recogidos.
Dentro de la Investigación de Encuestas, la Ficha Cruzada permite en profundizar y analizar los datos probables, haciendo más simple la identificación de tendencias y oportunidades sin inundarse con todos los datos recogidos de las respuestas.

Beneficios del análisis de encuestas con tabulación cruzada

Habiendo entendido el propósito de la tabulación cruzada, ahora analizaremos los tres beneficios principales de este enfoque analítico:

• Reducir las confusiones

En todo momento, un gran volumen de recopilación de datos puede ser confuso, así como devastador; por lo tanto, las percepciones de ellos para actualizar las decisiones de negocios, puede ser una tarea aterradora una y otra vez. Mediante la creación de Cross Tab, los conjuntos de datos se simplifican aún más, simplemente dividiendo el conjunto completo en subgrupos representativos. Esto puede interpretarse posteriormente a una escala más pequeña y manejable. Además, recorta la posibilidad de cometer errores al evaluar los datos, lo que significa que el tiempo se invierte de forma eficiente.

• Innumerables percepciones de los datos

Cross Tab ayuda a reducir los conjuntos de datos en subgrupos más manejables; Cross Tab permite a los investigadores dar percepciones profundas. Sería imposible conseguir conocimientos sobre las relaciones entre las variables categóricas si sólo se profundizara en el conjunto. Y esto significa que, si no se crearan pestañas, estos conocimientos pasarían desapercibidos. De lo contrario, como mínimo, necesitarían mucho más trabajo de base para salir a la luz.

• Todos los resultados son procesables

No hay duda de que toda la intención de realizar un análisis estadístico en un conjunto de datos es descubrir entendimientos procesables que impactarán en su objetivo final. Estos conocimientos pueden tener un impacto en el negocio al respaldar los procesos de pensamiento y la toma de decisiones con datos concretos. Debido a que la tabulación cruzada simplifica los conjuntos de datos complejos, los resultados impactantes particulares son mucho más fáciles de considerar, exponer y registrar mientras se desarrollan las estrategias generales. Además, la transparencia que presenta Cross Tab facilita a los profesionales la evaluación de su trabajo actual y el trazado de planes futuros. Sin duda, las ventajas del uso de Tabulaciones Cruzadas en el Análisis de Encuestas y todas estas características lo hacen posible, así como práctico, incluso para un nuevo investigador de mano:

• Posibilidad de poner las variables tanto en filas como en columnas
• Flexibilidad
• Las interpretaciones son accesibles
• Poca o ninguna comprensión de los conceptos necesarios para el análisis
• Los lectores pueden observar fácilmente los patrones de asociación y también distinguir si el patrón es más débil a través de algunas filas

A pesar de abarcar todos estos puntos positivos, se establecen pocas desventajas del uso de Tabulaciones Cruzadas como las siguientes:

• Lleva a un vasto número de tablas cuando hay múltiples respuestas debido a las diferentes formas en que las variables pueden ser cruzadas entre sí
• No todas las Tabulaciones Cruzadas pueden ser significativas, aunque puede no ser evidente cuáles son significativas o no hasta que uno haya hecho las tabulaciones cruzadas
• El número de elementos que pueden ser tabulados de forma cruzada entre sí puede ser limitado si el tamaño de la muestra es pequeño

¿Quién puede sacar el máximo provecho de la tabulación cruzada de los datos de la encuesta?

Aunque la tabulación cruzada se utiliza en varios sectores y funciones laborales, algunas personas concretas son las que más se benefician de los conocimientos que proporciona este análisis:

• Directores de RRHH / Ejecutivos

Administrar encuestas a los empleados para comprender sus sentimientos sobre una empresa es siempre una buena idea para las personas responsables del bienestar de la cultura de una organización. Estas encuestas presentan entendimientos valiosos, especialmente cuando se analizan las Tablas Cruzadas de los datos de respuesta resultantes. Además, mediante el uso de las mismas, los directores de RRHH, los ejecutivos y otros responsables de la cultura corporativa pueden conocer cómo se sienten los individuos y los diferentes departamentos con respecto a sus costumbres de gestión. Se pueden identificar áreas problemáticas en divisiones o puestos de trabajo específicos mediante la realización de encuestas sobre el compromiso de los empleados, la satisfacción de los empleados y las entrevistas de salida.

• Investigadores de mercado/producto

La tabulación cruzada permite a los investigadores de mercado representar ideas precisas e impactantes a partir de inmensos conjuntos de datos. Al crear tabulaciones cruzadas, los investigadores de mercado pueden identificar y evaluar los comportamientos, sentimientos y perspectivas de subgrupos específicos de la población en general. Además, los investigadores de mercado pueden influir en este análisis para responder a preguntas como: «¿Cuál es la variación entre los ‘chicos’ y las ‘chicas’ que planean comprar un producto concreto?»

• Empresarios encargados de la satisfacción del cliente

La encuesta de satisfacción del cliente es un instrumento esencial para recibir comentarios sobre los bienes y servicios que proporciona una organización. Los empresarios encargados de la satisfacción de los clientes pueden evaluar aspectos como los distintos niveles de felicidad entre los clientes nuevos y los de larga duración. Y también, la probabilidad de que estos clientes recomienden el producto o servicio a sus amigos o familiares mediante la formación de tabulaciones cruzadas a partir de los datos de respuesta resultantes.

• Administradores de escuelas/universidades

Por lo general, cuando se distribuyen encuestas de evaluación de cursos e instructores a los estudiantes, los administradores suelen realizar tabulaciones cruzadas con – las asignaturas de la clase, la hora de la clase y otros metadatos. Esto ayuda a descubrir limitaciones en el plan de estudios para mejorar la experiencia educativa de los estudiantes.

¿Cuándo utilizar la tabulación cruzada para analizar los datos?

La tabulación cruzada para analizar los datos es muy significativa, pero sólo si se hace de la manera correcta y en el momento adecuado. Fundamentalmente, mide cómo se relacionan las diferentes variables entre sí. Los datos de cada variable se registran en una tabla o matriz específica, y luego se comparan. Por lo general, la tabulación cruzada para analizar los datos implica el recuento de la frecuencia con la que se producen determinadas variables, lo que se conoce como frecuencia.
Otro factor a tener en cuenta aquí es que la tabulación cruzada para evaluar la información sólo funciona con datos cuantitativos. Facilita enormemente la gestión de los datos, ya que se estructuran. Las tablas en las que se almacenan los datos se conocen como Tablas de Contingencia. En ellas se mide la probabilidad de que exista una determinada relación. Generalmente, se estudia primero una sola variable. Y así se comprueba si existe alguna Univariación, agrupando diferentes datos en rangos de valores. Una vez que se ha completado esto, es posible realizar Tablas Cruzadas para analizar los datos a través de múltiples variables, lo que se conoce como Bivariación o una Tabla de Contingencia Conjunta. En este caso, los datos se utilizan para demostrar que una determinada relación es bidireccional: «sólo si», «sólo y», «si y», «cuando y», etc. Antes de empezar a utilizar la tabulación cruzada para analizar los datos, debe entender qué son realmente las variables cuantitativas. Hay variables discretas, que tienen un valor de un número determinado. También hay variables continuas, que pueden elegir sólo una cantidad establecida de beneficios. En la mayoría de los casos, estas dos no se utilizan juntas, y las variables continuas son los tipos más comunes.
Sin duda, Cross Tabs es un área de trabajo enormemente compleja. Aunque es posible hacer estas estadísticas manualmente utilizando herramientas en Excel, la mayoría utilizaría un software especialmente diseñado. La mayoría de las veces, este software es proporcionado por un diseñador de encuestas. Además, esto permite a los clientes comprender mejor los datos que han recogido a través de sus cuestionarios.

Las estadísticas asociadas

• Chi-cuadrado – Analiza la significación estadística de las tabulaciones cruzadas. La Chi-cuadrado no debe calcularse para los porcentajes. Las Tabulaciones Cruzadas deben transformarse de nuevo en recuentos absolutos (números) antes de calcular la chi-cuadrado. Además, es problemático cuando cualquier celda tiene una frecuencia conjunta inferior a cinco.
• Coeficiente de Contingencia – Una variante del Coeficiente Phi que ajusta la significación estadística. Los valores van de 0 (ninguna asociación) a 1 (la máxima asociación teórica posible).
• V de Cramer – Otra variante del Coeficiente Phi que regula el número de filas y columnas. Esto también estima un rango de 0 (ninguna asociación) a 1 (la máxima asociación teórica posible).
• Coeficiente Lambda – Evalúa la fuerza de asociación de las Tabulaciones Cruzadas cuando las variables se miden a nivel nominal. Aquí, los valores van de 0 (ninguna asociación) a 1 (la máxima asociación teórica posible).

La lambda asimétrica mide el porcentaje de mejora en la predicción de la variable dependiente.