Perché dovresti usare l’analisi del sondaggio Cross Tabulation

Chiunque sia un po’ preoccupato per la propria salute, noterà la tabella nutrizionale stampata dietro la bustina dello snack che sceglie. Sì, questa tabella fornisce le informazioni complete sul consumo di calorie e dieta, aiutandoti così a prendere una decisione giusta. Estende ulteriormente l’intero catalogo di come quella specifica chicca fornirà al vostro livello generale di vitalità.

Conosciuto anche come Cross Tab o tabella di contingenza, la tabulazione incrociata è uno strumento statistico utilizzato per i dati categorici. I dati categorici coinvolgono valori che si escludono a vicenda. I dati sono sempre raccolti in numeri, ma i numeri non hanno valore se non significano qualcosa. 1, 2, 3 sono solo numeri a meno che non siano specificati. Come per esempio, 1 zaino, 2 ombrelli e 3 quaderni.

La tabulazione incrociata è un modello statistico mainframe che segue linee simili per aiutarvi a prendere una decisione informata relativa alla vostra ricerca identificando modelli, tendenze e una correlazione tra parametri. Quando si conduce uno studio, i dati grezzi di solito possono essere schiaccianti e punteranno sempre a diversi risultati possibili confusi. In tali situazioni, Cross Tab vi aiuta ad arrivare a una singola teoria al di là di ogni dubbio disegnando tendenze, confronti e correlazioni tra fattori che sono reciprocamente inclusi all’interno del vostro studio.

Per esaminare la relazione o la correlazione all’interno dei dati che non è ovvia, si può usare Cross Tabulation. Questo lo rende abbastanza utile nelle indagini e negli studi di ricerca di mercato. Un rapporto Cross Tab mostra la connessione tra due o più domande poste nel sondaggio.

Comprensione della tabulazione incrociata con esempi

Come detto, Cross Tab è la scelta preferita per l’analisi dei dati statistici. Dal momento che è uno strumento di reporting/analisi, è possibile utilizzarlo con qualsiasi livello di dati (ordinale o nominale).

Diciamo che si può studiare la relazione tra due variabili categoriche come ‘Età e acquisto di gadget elettronici.’

Ci sono due domande poste qui:

1. Qual è la tua età?
2. Qual è il gadget elettronico che probabilmente comprerai nei prossimi 3 mesi?

Dall’esempio precedente, puoi vedere la connessione distintiva tra l’età e l’acquisto di gadget elettronici. Certamente, è interessante vedere la correlazione tra le due variabili attraverso i dati raccolti.
Nella ricerca di sondaggi, Cross Tab permette di andare in profondità e analizzare i dati probabili, rendendo più semplice identificare tendenze e opportunità senza essere sommersi da tutti i dati raccolti dalle risposte.

Benefici dell’analisi del sondaggio con tabulazione incrociata

Ho capito lo scopo della tabulazione incrociata, ora analizzeremo i tre benefici principali di questo approccio analitico:

• Cut Down Confusions

In ogni momento, un grande volume di raccolta dati può essere confuso e devastante; quindi, intuire da essi per portare decisioni aziendali aggiornate, può essere un compito terrificante ancora e ancora. Creando Cross Tab, gli insiemi di dati vengono ulteriormente semplificati semplicemente dividendo l’insieme completo in sottogruppi rappresentativi. Questo può essere successivamente interpretato su una scala più piccola e gestibile. Inoltre, riduce la possibilità di commettere errori durante la valutazione dei dati, il che significa che il tempo viene speso in modo efficiente.

• Innumerevoli intuizioni sui dati

Cross Tab aiuta a ridurre i set di dati in sottogruppi più gestibili; Cross Tab permette ai ricercatori di dare intuizioni profonde. Sarebbe impossibile ottenere approfondimenti sulle relazioni tra le variabili categoriche scavando solo nell’insieme. E questo significa che se le schede non fossero create, queste intuizioni passerebbero inosservate. Altrimenti, come minimo, avrebbero bisogno di molto più lavoro di base per essere svelati.

• Tutti i risultati attuabili

Non c’è dubbio che l’intera intenzione di eseguire l’analisi statistica su un set di dati è quella di scoprire intuizioni attuabili che avranno un impatto sul vostro obiettivo finale. Queste intuizioni possono avere un impatto sul business sostenendo i processi di pensiero e il processo decisionale con dati concreti. Poiché la tabulazione incrociata semplifica gli insiemi di dati complessi, i risultati di particolare impatto sono molto più facili da considerare, esporre e registrare mentre si sviluppano le strategie generali. Inoltre, la trasparenza presentata da Cross Tab facilita i professionisti a valutare il loro lavoro attuale e a tracciare i piani futuri. Senza dubbio, i vantaggi dell’uso di Cross Tabulations nell’analisi dei sondaggi e tutte queste caratteristiche lo rendono possibile e pratico anche per un ricercatore alle prime armi:

• Possibilità di mettere le variabili sia in righe che in colonne
• Flessibilità
• Le interpretazioni sono accessibili
• Poco o niente comprensione dei concetti necessari per l’analisi
• I lettori possono facilmente osservare i modelli di associazione e anche distinguere se il modello è più debole in alcune righe

Nonostante la copertura di tutti questi punti positivi, alcuni svantaggi dell’uso delle Tabulazioni incrociate sono stabiliti come segue:

• Conduce ad un vasto numero di tabelle quando ci sono più risposte a causa dei diversi modi in cui le variabili possono essere incrociate tra loro
• Non tutte le Cross Tabs possono essere significative, anche se potrebbe non essere evidente quali siano significative o meno finché non si sono fatte le tabulazioni incrociate
• Il numero di elementi che possono essere sottoposti a tabulazioni incrociate può essere limitato se la dimensione del campione è piccola

Chi può ottenere il massimo dalla tabulazione incrociata dei dati dell’indagine?

Anche se la tabulazione incrociata è utilizzata in vari settori e funzioni lavorative, determinate categorie traggono il massimo profitto dalle intuizioni fornite da questa analisi:

• Responsabili HR / Dirigenti

Somministrare sondaggi ai dipendenti per capire i loro sentimenti verso un’azienda è sempre una buona idea per gli individui responsabili del benessere della cultura di un’organizzazione. Questi sondaggi presentano una comprensione preziosa, soprattutto quando si analizzano le schede incrociate dei dati di risposta risultanti. Inoltre, utilizzando gli stessi, i manager delle risorse umane, i dirigenti e altri responsabili della cultura aziendale possono imparare come gli individui e i diversi dipartimenti si sentono riguardo alle loro abitudini manageriali. Le aree problematiche in specifiche divisioni o ruoli lavorativi possono essere identificate conducendo sondaggi sull’impegno dei dipendenti, sulla soddisfazione dei dipendenti e sulle interviste in uscita.

• Ricercatori di mercato/prodotto

La tabulazione incrociata permette ai ricercatori di mercato di ritrarre intuizioni precise e d’impatto da immense serie di dati. Creando Tabulazioni incrociate, i ricercatori di mercato possono identificare e valutare i comportamenti, i sentimenti e le prospettive di specifici sottogruppi della popolazione in generale. Inoltre, i ricercatori di mercato possono influenzare questa analisi per rispondere a domande come: “Qual è la variazione tra ‘ragazzi’ e ‘ragazze’ che hanno intenzione di acquistare un particolare prodotto?”

• Datori di lavoro responsabili della soddisfazione del cliente

Il sondaggio sulla soddisfazione del cliente è uno strumento essenziale per ricevere un feedback sui beni e servizi forniti da un’organizzazione. I manager responsabili della soddisfazione del cliente possono valutare cose come i diversi livelli di felicità tra i clienti nuovi e quelli a lungo termine. E anche la probabilità che questi clienti raccomandino il prodotto o il servizio ai loro amici o familiari formando tabulazioni incrociate dai dati di risposta risultanti.

• Amministratori di scuole e università

Di solito, quando si distribuiscono agli studenti i sondaggi di valutazione dei corsi e degli istruttori, gli amministratori spesso fanno tabulazioni incrociate dei risultati con gli argomenti delle lezioni, l’orario della lezione e altri metadati. Questo aiuta a scoprire i limiti del curriculum per migliorare l’esperienza educativa degli studenti.

Quando usare la tabulazione incrociata per analizzare i dati?

La tabulazione incrociata per analizzare i dati è molto significativa, ma solo se fatta nel modo corretto e al momento giusto. Fondamentalmente, misura come diverse variabili sono collegate tra loro. Ogni variabile ha dati registrati in una specifica tabella o matrice, e questi vengono poi confrontati. Di solito, Cross Tabs per l’analisi dei dati comporta il conteggio della frequenza con cui certe variabili si verificano, che è nota come la frequenza.
Un altro fattore da considerare qui è che Cross Tabulation per valutare le informazioni funziona solo con dati quantitativi. Rende molto più facile gestire i dati perché diventano strutturati. Le tabelle in cui i dati sono memorizzati sono conosciute come Tabelle di Contingenza. Questo misura quanto è probabile che esista una specifica relazione. Generalmente, si studia prima una singola variabile. E questo proverà se c’è qualche univariazione in esistenza, raggruppando diversi pezzi di dati in file di valori. Una volta che questo è stato completato, diventa possibile eseguire Tabulazioni incrociate per analizzare i dati attraverso più variabili, conosciute come Bivariazione o una Tabella di Contingenza Congiunta. Qui, i dati sono usati per dimostrare che una particolare relazione è una strada a doppio senso – “solo se”, “solo e”, “se e”, “quando e”, e così via. Prima di iniziare con la Tabulazione incrociata per analizzare i dati, dovete capire cosa sono in realtà le variabili quantitative. Ci sono variabili discrete, che hanno un valore di un numero stabilito. Inoltre, ci sono variabili continue, che possono scegliere solo una quantità impostata di benefici. Per lo più, queste due non sono usate insieme, e le variabili continue sono i tipi più comuni.
Senza dubbio, Cross Tabs è un’area di lavoro enormemente complessa. Anche se è possibile fare queste statistiche manualmente usando strumenti in Excel, la maggior parte userebbe un software appositamente progettato. Il più delle volte, questo software è fornito da un progettista di sondaggi. Inoltre, questo permette ai clienti di capire meglio i dati che hanno raccolto attraverso i loro questionari.

Le statistiche associate

• Chi-quadrato – Analizza la significatività statistica delle tabulazioni incrociate. Il chi-quadrato non dovrebbe essere calcolato per le percentuali. Le Tabulazioni incrociate devono essere ritrasformate in conteggi assoluti (numeri) prima di calcolare il chi-quadrato. Inoltre, è problematico quando qualsiasi cella ha una frequenza congiunta inferiore a cinque.
• Coefficiente di contingenza – Una variante del coefficiente Phi che regola la significatività statistica. I valori vanno da 0 (nessuna associazione) a 1 (la massima associazione teorica possibile).
• V di Cramer – Un’altra variante del coefficiente Phi che regola il numero di righe e colonne. Anche questa stima va da 0 (nessuna associazione) a 1 (la massima associazione teorica possibile).
• Coefficiente Lambda – Valuta la forza di associazione delle tabulazioni incrociate quando le variabili sono misurate a livello nominale. Qui, i valori vanno da 0 (nessuna associazione) a 1 (la massima associazione teorica possibile).

Asymmetric Lambda misura la percentuale di miglioramento nella previsione della variabile dipendente.