Wie man die Kreuztabellenanalyse verwendet (mit Beispielen)

Schauen Sie sich manchmal Daten an und gewinnen daraus Erkenntnisse? Herzlichen Glückwunsch! Dann können Sie sich (vielleicht) als Datenanalyst bezeichnen 🙌. Für die meisten anderen Menschen erfordert es jedoch viel mehr, um ein guter Datenanalyst zu sein.

Die Datenanalyse umfasst einen breiten Bereich von Techniken zur Datenbereinigung, -verarbeitung und -analyse. Ein wichtiger Bestandteil davon, der in einer Reihe von Branchen, darunter auch der Marktforschung, weit verbreitet ist, ist die Kreuztabellenanalyse. Und genau diese Kreuztabellenanalyse steht heute im Mittelpunkt dieses Blogbeitrags.

Lassen Sie uns loslegen!

Kreuztabellen verstehen

Die Kreuztabellenanalyse hat ihren Ursprung in frühen statistischen Verfahren und ist ein Analyse-Tool zur Interpretation der Beziehung zwischen mehreren kategorialen Variablen in einem bestimmten Datensatz.

Wie funktioniert die Kreuztabellenanalyse?

Die Kreuztabellenanalyse zählt die Häufigkeit des Vorkommens von Variablenkategorien. Sie stellt diese in Form einer Tabelle dar, die die Verteilung der Variablen anzeigt. Wenn das kompliziert klingt, machen Sie sich keine Sorgen. Visuell ist es leichter zu verstehen (siehe unten).

Die obige Tabelle ist ein Statusbericht aus einem laufenden Projekt. Hier gibt es zwei Variablen: die Priorität der Aufgabe und den Status der Fertigstellung. Eine Kreuztabellenanalyse der Zahlen aus der obigen Tabelle zeigt, dass 57 % der Aufgaben mit hoher Priorität fertiggestellt sind, während nur ein Drittel der Aufgaben mit niedriger Priorität fertiggestellt sind.

Als Projektmanager sehen Sie sich das vielleicht an und entscheiden, dass Sie auf dem besten Weg sind, Ihre Prioritäten umzusetzen.

Wie hilft die Kreuztabelle?

Sie können die Kreuztabelle für folgende Zwecke verwenden:

Identifizieren Sie Beziehungen zwischen verschiedenen kategorialen Variablen und zeigen Sie auf, wie eine Variable eine andere beeinflussen kann. Die Personalabteilung könnte sie beispielsweise nutzen, um zu beurteilen, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Geschlecht eines Mitarbeiters und seiner Vergütung gibt.

Vereinfachung komplexer Daten durch Aufschlüsselung komplexer Datensätze in einfachere, verständlichere Formate. Nehmen wir beispielsweise an, Google Analytics präsentiert Trends zu einer Reihe von Metriken. Mit einer Kreuztabellenanalyse können Sie eine Handvoll Variablen auswählen und die Beziehungen zwischen ihnen untersuchen.

Hypothesentests zur Unabhängigkeit oder Assoziation zwischen Variablen mithilfe statistischer Tests. Wie in der obigen Tabelle ist die Kreuztabellenanalyse hilfreich, wenn Sie verstehen möchten, ob Ihr Team tatsächlich an Aufgaben mit hoher Priorität arbeitet.

Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, wann Sie die Kreuztabellenanalyse einsetzen sollten und welche Vorteile sie bietet. 🤓 Aber zuvor wollen wir uns ansehen, was eine Kreuztabellenanalyse beinhaltet und wie sie durchgeführt wird.

Schlüsselelemente der Kreuztabellenanalyse

Eine einfache 2×2-Kreuztabelle kann unabhängig und möglicherweise manuell analysiert werden. Wenn die Daten jedoch komplexer werden und mehrere Untergruppen enthalten, benötigen Sie möglicherweise leistungsfähigere tools. Einige der Schlüsselelemente, die bei der Kreuztabelle hilfreich sind, sind im Folgenden aufgeführt.

Die Kontingenz-Tabelle

Eine Kontingenztafel, auch als Kreuztabelle bezeichnet, dient zur Zusammenfassung und Analyse der Beziehung zwischen zwei oder mehr kategorialen Variablen. Das obige Beispiel ist eine der einfachsten Formen von Kontingenztafeln.

Eine gute Kontingenztabellenanalyse hilft dabei:

Durch Kommas getrennte Werte

Das CSV-Format (Comma-Separated Values) ist das am häufigsten verwendete Format in der Kreuztabellenanalyse. Wie der Name schon sagt, werden tabellarische Daten gespeichert und freigegeben, wobei die einzelnen Werte durch Kommas voneinander getrennt sind. Dieses Format ist praktisch, da CSV-Dateien mit verschiedenen Softwareanwendungen leicht lesbar und für die Bearbeitung zugänglich sind.

Chi-Quadrat-Statistik

Ein Chi-Quadrat-Test ist ein statistischer Test zur Bewertung des Zusammenhangs zwischen zwei kategorialen Variablen, indem die beobachteten Häufigkeiten in jeder Kategorie mit den Häufigkeiten verglichen werden, die zu erwarten wären, wenn die Variablen unabhängig voneinander wären.

Anhand dieses Vergleichs bewertet der Test, ob Unterschiede zwischen den beobachteten und den erwarteten Häufigkeiten zufällig sind oder auf eine Beziehung zwischen den Variablen hindeuten.

Statistische Hypothesentests

Statistische Hypothesentests sind genau das, wonach sie klingen:

Hypothesentests in der statistischen Analyse bieten Forschern einen strukturierten Rahmen, um anhand von Stichprobendaten Rückschlüsse auf Populationen zu ziehen.

Forscher verwenden Stichprobendaten, um einen Wert für den Test zu berechnen, und vergleichen diesen dann mit einem kritischen Wert aus einer relevanten statistischen Verteilung, um zu bestimmen, ob die Nullhypothese zurückgewiesen werden soll.

Statistische Signifikanz

Bei statistischen Hypothesentests kann kein Forscher zu 100 % sicher sein, dass ein Ergebnis zutrifft. Hier kommt die statistische Signifikanz ins Spiel. Einfach ausgedrückt ist die statistische Signifikanz die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese aufgrund eines bestimmten Faktors und nicht aufgrund des Zufalls wahr oder falsch ist.

Im Wesentlichen handelt es sich dabei um die Sicherheit, mit der Sie sagen können, dass das Ergebnis echt ist. Sie wird in der Regel durch einen p-Wert von weniger als oder gleich 5 % angegeben.

Dieser Prozess hilft Forschern, ihre Ergebnisse zu validieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage empirischer Belege zu treffen, wodurch die Robustheit und Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse sichergestellt wird.

Diese Elemente bilden die Grundlage Ihrer Lektionen zur Kreuztabellenanalyse. Kommen wir nun dazu, wie Sie die Analyse tatsächlich durchführen können.

So führen Sie eine Kreuztabellenanalyse durch (mit Excel)

Zunächst einmal gibt es nicht nur einen Weg, dies zu erledigen. Je nach Ihren Anforderungen und der Verfügbarkeit von tools gibt es verschiedene Möglichkeiten, eine Kreuztabellenanalyse durchzuführen.

In diesem Blogbeitrag stellen wir zwei häufig verwendete Methoden vor: die Verwendung einer Tabellenkalkulationssoftware wie Microsoft Excel und die Verwendung von ClickUp.

Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung einer Kreuztabellenanalyse mit Excel:

1. Bereiten Sie Ihre Daten vor

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die Rohdaten in einem tabellarischen Format organisieren, wobei jede Spalte eine andere kategoriale Variable darstellt und jede Zeile einer Beobachtung entspricht. Achten Sie darauf, dass Ihr Datenbereich keine leeren Zeilen oder Spalten enthält, da dies die nächsten Schritte stören kann.

2. Fügen Sie eine PivotTable ein

Wählen Sie den gesamten Bereich Ihrer Daten aus. Navigieren Sie zur Registerkarte „Einfügen“ in der Multifunktionsleiste und klicken Sie auf „PivotTable“. Bestätigen Sie im Dialogfeld den Bereich Ihrer Daten und wählen Sie aus, ob die PivotTable in einem neuen oder einem vorhandenen Arbeitsblatt platziert werden soll. Klicken Sie auf „OK“, um die PivotTable einzufügen.

3. Erstellen Sie Ihre PivotTable

Nachdem Sie die PivotTable eingefügt haben, können Sie den Bericht an die von Ihnen benötigten Daten benutzerdefiniert anpassen. Der PivotTable-Feldbereich wird auf der rechten Seite des Excel-Fensters angezeigt. Hier können Sie Ihre PivotTable durch Ziehen und Ablegen von Feldern konfigurieren.

Sie benötigen mindestens drei Felder:

Sie können innerhalb dieser Zeilen und Spalten verschachtelte Variablen hinzufügen, um auch komplexe Beziehungen anzuzeigen.

4. Konfigurieren Sie das Feld für die Werte

Im Wert-Feld können Sie Anzahl, Summe und andere Berechnungen anzeigen. Für eine effektive Kreuztabellenanalyse benötigen Sie die Anzahl.

Klicken Sie dazu im Bereich „Werte“ auf das Feld, um die Einstellungen für das Wertefeld aufzurufen. Stellen Sie den Berechnungstyp auf „Zählen“ ein, um die Häufigkeit des Vorkommens für jede Kombination von Kategorien anzuzeigen.

5. PivotTable benutzerdefiniert anpassen und formatieren

Sie können das Layout weiter anpassen, indem Sie Felder zwischen den Zeilen, Spalten und Wertebereichen verschieben. Ziehen Sie ein Feld in den Filterbereich, wenn Sie Daten filtern möchten.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Zellen, um Nummern, Schriftarten und Zellstile zu formatieren, und verwenden Sie die Registerkarte „Design“, um Stile auf Ihre PivotTable anzuwenden und so eine bessere Visualisierung zu erzielen.

6. Analysieren und interpretieren Sie die Ergebnisse

Sobald Sie die Pivot-Tabelle eingerichtet haben, verfügen Sie über alles, was Sie benötigen, um die Kreuztabelle zu überprüfen und Muster, Trends und Beziehungen zwischen den Variablen zu identifizieren. Sammeln Sie also umsetzbare Erkenntnisse!

Wenn Sie noch keine Erfahrung damit haben, finden Sie hier einige Vorlagen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

So erledigen Sie die Kreuztabellenanalyse (mit ClickUp)

Wenn Ihnen sechs Schritte zur Einrichtung der Grundlage für eine einfache Analyse der Beziehungen viel erscheinen, haben Sie vielleicht recht. Mit ClickUp ist es viel einfacher, da keine Datenbank-Design-Tools erforderlich sind. So geht's.

1. Richten Sie Ihre Daten ein

Wenn Sie ClickUp als Tool für das Projektmanagement verwenden, verfügen Sie bereits über eine Vielzahl von Daten. Sie müssen also keine Daten importieren oder vorbereiten. Sie können sofort loslegen.

Sobald Sie wissen, welche Variablen Sie analysieren möchten, erstellen Sie eine Liste davon. Sie können vorhandene Felder wie „Status” oder „Mitarbeiter” verwenden oder die Benutzerdefinierten Felder von ClickUp nutzen, um die verschiedenen Variablen darzustellen, die Sie analysieren möchten.

Füllen Sie Ihre Liste mit Aufgaben und stellen Sie sicher, dass für jede Aufgabe die relevanten Benutzerdefinierten Felder ausgefüllt sind. In diesem Schritt geben Sie Ihre Datenpunkte in strukturierter Form ein.

2. Ansichten für Kreuztabellen erstellen

Verwenden Sie die Ansicht der Tabellen von ClickUp, um Ihre Daten tabellarisch darzustellen, ähnlich wie in einer Tabelle, jedoch viel schneller und einfacher.

3. Organisieren Sie die Daten nach Ihren Vorstellungen

Gruppe: Verwenden Sie das Gruppierungs-Feature, um Aufgaben nach einer kategorialen Variablen und anschließend nach einer weiteren zu gruppieren. Gruppieren Sie beispielsweise Aufgaben nach „Mitarbeiter“ und anschließend nach „Status“, um eine Aufschlüsselung der Aufgaben-Status pro Mitarbeiter anzuzeigen.

Filter: Wenden Sie Filter an, um die Daten auf bestimmte Kategorien oder Zeiträume einzugrenzen und so eine gezieltere Analyse zu ermöglichen.

Sortieren: Sortieren Sie Aufgaben innerhalb der Datentabellen, um Informationen logisch zu organisieren und Muster und Trends leichter zu erkennen. Damit verfügen Sie über Ihre kreuztabellierten Daten für die Analyse.

4. Richten Sie Echtzeit-Dashboards ein

Nutzen Sie ClickUp-Dashboards, um Echtzeit-Einblicke aus Ihren kreuztabulierten Daten zu gewinnen. Sehen Sie sich die Tabelle an, um zu sehen, wie die Aufgaben auf die verschiedenen Kategorien verteilt sind. Die Tabelle zeigt die Anzahl oder Listen der Aufgaben innerhalb jeder Kombination der gruppierten Felder – ideal, um Muster zu erkennen!

Beispielsweise können Sie durch die Kreuztabellierung Ihrer Kundenumfragedaten die Kundenzufriedenheitswerte für jedes Produkt ermitteln. Auf dieser Grundlage können Sie Ihre Strategie entwickeln.

Erstellen Sie Balkendiagramme, Kreisdiagramme und andere visuelle Darstellungen, um zu sehen, wie verschiedene Kategorien miteinander interagieren. Ein Balkendiagramm mit Aufgaben nach Mitarbeitern kann dabei helfen, Probleme mit der Workload besser zu verstehen.

Erstellen Sie benutzerdefinierte Diagramme, die Daten basierend auf Ihren benutzerdefinierten Feldern aggregieren. Sie könnten beispielsweise ein Balkendiagramm erstellen, das die Anzahl der Aufgaben pro Status für jeden Mitarbeiter anzeigt. Dies gibt Ihnen einen tieferen Einblick in mögliche Überlastung oder Burnout unter den Mitarbeitern.

Wenn Sie im Marketing tätig sind und Vergleichsstudien durchführen, erledigen diese Vorlagen für Wettbewerbsanalysen dies mühelos für Sie.

Vorteile und Anwendungsfälle der Kreuztabellenanalyse

Die Kreuztabelle ist eine der einfachsten Methoden der Datenanalyse. Sie hilft Analysten, komplexe Beziehungen ohne komplizierte tools und Berichte zu verstehen. Hier erfahren Sie, welche Vorteile das hat.

Vorteile der Kreuztabellenanalyse

Einfache Visualisierung: Die Kreuztabelle bietet ein übersichtliches Format der Matrix, das die Wechselwirkungen zwischen zwei oder mehr Variablen darstellt. So lassen sich Korrelationen, Abhängigkeiten und Abweichungen innerhalb des Datensatzes leicht erkennen.

Mustererkennung: Durch die Organisation von Daten in Zeilen und Spalten hilft die Kreuztabelle dabei, Muster und Trends zu erkennen, die möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Beispielsweise ist die Beziehung zwischen dem Gerät eines Kunden und seinen Kaufentscheidungen möglicherweise erst erkennbar, wenn Sie sie als Kreuztabelle betrachten.

Vergleich: Sie ermöglicht einfache Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen. Beispielsweise könnten Sie eine Gruppe von Produkten haben, die auf unterschiedliche Kundenprofile zugeschnitten sind. Eine Kreuztabellenanalyse ist eine hervorragende Möglichkeit, um zu sehen, was für welchen Kunden funktioniert. Wenn Sie einen umfassenderen Überblick benötigen, probieren Sie die Vorlagen für Branchenanalysen aus.

Datensegmentierung: Die Kreuztabelle hilft dabei, Daten in kleinere, besser handhabbare Untergruppen zu segmentieren, was eine gezielte Analyse ermöglicht.

Dateninterpretation: Die Kreuztabelle vereinfacht die Interpretation komplexer Datensätze, indem sie eine klare und prägnante Zusammenfassung liefert.

Kommunikation: Um eine Kreuztabelle zu verstehen, sind weder Kenntnisse in Statistik noch in Datenanalyse erforderlich. Sie kann daher unverändert den Stakeholdern im Business präsentiert werden, sodass die Ergebnisse zugänglich und verständlich sind.

Wir wissen also, dass Kreuztabellen großartig sind. Schauen wir uns nun an, wo wir sie einsetzen können.

Anwendungsfälle für Kreuztabellen

Marktforschung

Die Kreuztabelle ist eines der beliebtesten Analyse-Tools in der Marktforschung. Jede Marketing-Analysesoftware verfügt über eine Form von Kreuztabellen. Analysten verwenden sie zur Nachverfolgung der Beziehungen zwischen Produktmerkmalen, Kundenzufriedenheit, Demografie, Marketingstrategien, Budgets, Leistung usw. im Rahmen der Wertschöpfungskettenanalyse.

In der Praxis ist sie eines der beliebtesten tools zur Kundensegmentierung. Marketer vergleichen die Merkmale verschiedener Personengruppen, um sie effektiv zu segmentieren. Viele Umfragen zur Kundenzufriedenheit, die Feedback-Vorlagen verwenden, erfassen Daten ebenfalls in einer Tabelle, um eine effektive Kreuztabellenanalyse durchzuführen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird sie bei der Diagnose, beim Krankheitsmanagement und in der Arzneimittelforschung eingesetzt. Medizinische Fachkräfte nutzen sie als Teil ihrer Bewertungstools, um die Beziehung zwischen den demografischen Daten der Patienten (Alter, Geschlecht) und der Krankheitshäufigkeit zu untersuchen. Sie entwickeln gezielte Behandlungsprogramme für Gruppen, die für bestimmte Krankheiten anfälliger sind.

Bildung

Die Kreuztabelle zeigt die Wirksamkeit verschiedener Lehransätze auf und liefert Informationen für die Bildungspolitik. Als Beispiel kann sie die Korrelation zwischen den Leistungen der Schüler (Noten) und den Lehrmethoden (online vs. persönlich usw.) aufzeigen.

Schulen und Universitäten nutzen diese Erkenntnisse, um ihre Lehrmethoden zu optimieren und die Leistungen ihrer Schüler und Studenten mithilfe der effektivsten Methoden zu verbessern.

Das ist erst der Anfang. Kleine Unternehmen, Finanzberater, Start-ups, FMCG, Fertigung, Automobilindustrie – jede Branche kann Kreuztabellenanalysen nutzen, um wichtige Erkenntnisse über sich selbst zu gewinnen. Jede Organisation kann sie auch zur Analyse von Mitarbeiterbefragungsdaten verwenden.

Gewinnen Sie mit der Kreuztabellenanalyse in ClickUp bessere Einblicke

Unabhängig davon, ob Daten das neue Öl sind oder nicht, gehören sie mit Sicherheit zu den wertvollsten Vermögenswerten, über die Geschäfte heute verfügen. Eine gute statistische Datenanalyse kann einen Wettbewerbsvorteil darstellen.

Eine gute Datenanalyse muss jedoch kein übermäßig komplexer Bericht sein. Es kann sich um eine einfache Kreuztabellenanalyse handeln, die eine Beziehung zwischen Variablen in einer Tabelle darstellt. Oder noch einfacher – ein Dashboard-Widget auf ClickUp.

Da alle Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten bereits in ClickUp vorhanden sind, können Sie den Aufwand für die Erstellung des Kreuztabellenberichts drastisch reduzieren und sich stattdessen auf dessen Analyse und Nutzung für datengestützte Entscheidungen konzentrieren.

Mit ClickUp benötigen Sie keine Big-Data-Tools für die Kreuztabellenanalyse. Probieren Sie es selbst aus. Melden Sie sich noch heute kostenlos an.