Haben Sie sich jemals Daten angeschaut und Erkenntnisse daraus gewonnen? Herzlichen Glückwunsch! Sie können sich (vielleicht) Datenanalytiker nennen 🙌. Für die meisten anderen Leute gehört jedoch viel mehr dazu, ein guter Datenanalyst zu sein.
Die Datenanalyse umfasst einen breiten Bereich von Datenbereinigungs-, -verarbeitungs- und -analysetechniken. Ein wichtiges Element davon, das in einer Reihe von Branchen, einschließlich der Marktforschung, weit verbreitet ist, ist die Kreuztabellenanalyse. Und heute steht die Kreuztabellenanalyse zufällig im Mittelpunkt dieses Blogbeitrags.
Lassen Sie uns eintauchen!
Kreuztabellen verstehen
Die Kreuztabellenanalyse hat ihre Wurzeln in frühen statistischen Verfahren und ist ein analytisches Tool zur Interpretation der Beziehung zwischen mehreren kategorialen Variablen in einem beliebigen Datensatz.
Wie funktioniert die Analyse von Kreuztabellen?
Die Kreuztabellenanalyse zählt die Häufigkeit des Vorkommens von Kategorien von Variablen. Sie wird als Tabelle dargestellt, die die Verteilung der Variablen anzeigt. Wenn sich das kompliziert anhört, keine Sorge. Es ist einfacher, sie visuell zu verstehen (siehe unten).
| Priorität | Zu erledigen | In Bearbeitung | Abgeschlossen | Insgesamt |
|---|---|---|---|---|
| Hoch | 5 | 10 | 20 | 35 |
| Mittel | 7 | 3 | 15 | 25 |
| Niedrig | 8 | 2 | 5 | 15 |
| Gesamt | 20 | 15 | 40 | 75 |
Beispiel für Kreuztabellen
Die obige Tabelle ist ein Statusbericht über ein laufendes Projekt. Hier gibt es zwei Variablen: die Priorität der Aufgabe und den Status der Fertigstellung. Eine Kreuztabellierung
der Zahlen aus der obigen Tabelle zeigt, dass 57 % der Aufgaben mit hoher Priorität fertiggestellt sind, während dies nur für ein Drittel der Aufgaben mit niedriger Priorität gilt.
Als Projektleiter könnten Sie sich dies ansehen und entscheiden, dass Sie auf dem richtigen Weg sind, um die Priorität zu erfüllen.
Zu erledigen: Wie hilft eine Kreuztabelle?
Sie können Kreuztabellen verwenden für:
Ermittlung von Beziehungen zwischen verschiedenen kategorialen Variablen, um aufzuzeigen, wie eine Variable eine andere beeinflussen kann. Zum Beispiel kann die Personalabteilung damit feststellen, ob es eine Beziehung zwischen dem Geschlecht eines Mitarbeiters und seiner Vergütung gibt.
Vereinfachung komplexer Daten durch Aufschlüsselung komplexer Datensätze in einfachere, verständlichere Formate. Ein Beispiel: Google Analytics zeigt Trends zu einer Reihe von Metriken auf. Eine Kreuztabellen-Analyse kann verwendet werden, um eine Handvoll Variablen auszuwählen und die Beziehungen zwischen ihnen zu untersuchen.
Hypothesentests für die Unabhängigkeit oder Assoziation zwischen Variablen mithilfe statistischer Tests. Wenn Sie, wie in der obigen Tabelle, herausfinden möchten, ob Ihr Team tatsächlich an Elementen mit hoher Priorität arbeitet, ist eine Kreuztabellenanalyse hilfreich.
Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, wann eine Kreuztabellenanalyse sinnvoll ist und welche Vorteile sie bringt.🤓 Doch zuvor wollen wir uns ansehen, was eine Kreuztabellenanalyse beinhaltet und wie man sie durchführt.
Schlüsselelemente der Kreuztabellenanalyse
Eine einfache 2×2-Kreuztabelle kann unabhängig und möglicherweise manuell analysiert werden. Wenn die Daten jedoch komplexer werden und mehrere Untergruppen umfassen, benötigen Sie möglicherweise leistungsfähigere Tools. Einige der Schlüssel-Elemente, die bei der Kreuztabellierung hilfreich sind, sind die folgenden.
Die Kontingenztabelle
Eine Kontingenztabelle, auch Kreuztabelle genannt, wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei oder mehreren kategorialen Variablen zusammenzufassen und zu analysieren. Das obige Beispiel ist eines der einfachsten Formulare für Kontingenztabellen.
Eine gute Analyse der Kontingenztabelle ist hilfreich:
- Darstellung der Daten in einem Matrix-Format, in dem Zeilen und Spalten verschiedene Kategorien der untersuchten Variablen darstellen
- Visualisierung und Vergleich der Häufigkeitsverteilung der Variablen
- Identifizierung von Mustern, Trends und potenziellen Zusammenhängen
Komma-getrennte Werte
Kommagetrennte Werte (CSV) sind das am häufigsten verwendete Datenformat bei Kreuztabellen. Wie der Name schon sagt, werden hier tabellarische Daten gespeichert und freigegeben, wobei jeder Wert durch ein Komma getrennt wird. Dieses Format ist praktisch, weil CSV-Dateien leicht lesbar und mit verschiedenen Softwareanwendungen bearbeitbar sind.
Chi-Quadrat-Statistik
Die Chi-Quadrat-Statistik ist ein statistischer Test zur Bewertung des Zusammenhangs zwischen zwei kategorialen Variablen, bei dem die beobachteten Häufigkeiten in jeder Kategorie mit den erwarteten Häufigkeiten verglichen werden, wenn die Variablen unabhängig wären.
Auf der Grundlage dieses Vergleichs wird beurteilt, ob die Unterschiede zwischen den beobachteten und den erwarteten Häufigkeiten zufällig sind oder auf eine Beziehung zwischen den Variablen hindeuten.
Quelle: Wikimedia Commons
Statistische Hypothesentests
Die statistische Hypothesenprüfung ist so ziemlich das, wonach sie klingt:
- Formulierung einer Nullhypothese, die besagt, dass es keine Wirkung oder keinen Zusammenhang gibt
- Formulierung einer Alternativhypothese, die besagt, dass es eine Wirkung oder einen Zusammenhang gibt
- Durchführung von Tests zum Nachweis/Widerlegung der obigen Hypothese
Hypothesentests in der statistischen Analyse bieten Forschern einen strukturierten Rahmen, um auf der Grundlage von Beispieldaten Rückschlüsse auf Populationen zu ziehen.
Forscher verwenden Beispieldaten, um einen Testwert zu berechnen und ihn dann mit einem kritischen Wert aus einer relevanten statistischen Verteilung zu vergleichen, um festzustellen, ob die Nullhypothese abzulehnen ist.
Statistische Signifikanz
Bei statistischen Hypothesentests kann sich kein Forscher zu 100 % auf ein Ergebnis verlassen. An dieser Stelle kommt die statistische Signifikanz ins Spiel. Einfach ausgedrückt, ist die statistische Signifikanz die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese aufgrund eines bestimmten Faktors von Interesse und nicht zufällig wahr oder falsch ist.
Im Wesentlichen handelt es sich um das Vertrauen, mit dem man sagen kann, dass das Ergebnis real ist. Sie wird in der Regel durch einen p-Wert angegeben, der auf weniger als oder gleich 5 % eingestellt ist.
Dieses Verfahren hilft den Forschern, ihre Ergebnisse zu validieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage empirischer Belege zu treffen, um die Robustheit und Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse zu gewährleisten.
Diese Elemente bilden die Grundlage für Ihren Unterricht in der Kreuztabellenanalyse. Kommen wir nun dazu, wie Sie die Analyse tatsächlich durchführen können.
Wie man eine Kreuztabellenanalyse durchführt (mit Excel)
Zu erledigen ist dies nicht auf die eine Art. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Kreuztabellenanalyse durchzuführen, je nach Ihren Bedürfnissen und der Verfügbarkeit von Tools.
In diesem Blogbeitrag werden zwei häufig verwendete Methoden vorgestellt: Verwendung einer
wie Microsoft Excel und ClickUp verwenden.
Im Folgenden wird Schritt für Schritt erklärt, wie man eine Kreuztabellenanalyse mit Excel durchführt:
1. Bereiten Sie Ihre Daten vor
Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die Rohdaten in einem tabellarischen Format organisieren, wobei jede Spalte für eine andere kategoriale Variable und jede Zeile für eine Beobachtung steht. Achten Sie darauf, dass in Ihrem Bereich keine leeren Zeilen oder Spalten vorhanden sind, da dies die nächsten Schritte stören kann.
2. Einfügen einer PivotTable
Wählen Sie den gesamten Bereich Ihrer Daten aus. Navigieren Sie zur Registerkarte Einfügen auf der Multifunktionsleiste und klicken Sie auf PivotTable. Bestätigen Sie im Dialogfeld den Bereich und wählen Sie aus, ob die PivotTable in ein neues oder ein bestehendes Arbeitsblatt eingefügt werden soll. Klicken Sie auf OK, um die PivotTable einzufügen.
Erstellen einer PivotTable in Excel
3. Erstellen Sie Ihre PivotTable
Sobald Sie die PivotTable eingefügt haben, können Sie den Bericht an die von Ihnen benötigten Daten benutzerdefiniert anpassen. Der Bereich mit den Feldern der PivotTable wird auf der rechten Seite des Excel-Fensters angezeigt. Hier konfigurieren Sie Ihre PivotTable durch Ziehen und Ablegen von Feldern.
Sie benötigen mindestens drei Felder:
- Eine kategorische Variable für die Zeilen
- Eine weitere kategorische Variable für Spalten
- Eine dieser Variablen (oder eine andere) für Werte, um die Tabelle mit Zählungen oder Häufigkeiten zu füllen
Sie können innerhalb dieser Zeilen und Spalten verschachtelte Variablen hinzufügen, um auch komplexe Beziehungen anzuzeigen.
Auswählen von Feldern für Ihre PivotTable
4. Konfigurieren Sie das Feld Werte
Im Feld "Werte" können Sie Zählungen, Summen und andere Berechnungen anzeigen. Für eine effektive Analyse der Registerkarten benötigen Sie die Anzahl.
Um dies zu aktivieren, klicken Sie im Bereich Werte auf das Feld, um die Einstellungen für das Wertefeld aufzurufen. Setzen Sie die Berechnungsart auf Zählen, um die Häufigkeit des Vorkommens für jede Kombination von Kategorien anzuzeigen.
Verschiedene Optionen für die Nummern im Feld "Wert
5. Anpassen und Formatieren der PivotTable
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 müssen.
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, um sie besser zu visualisieren.
6. Analysieren und Interpretieren der Ergebnisse
Sobald Sie die PivotTable eingestellt haben, haben Sie alles, was Sie brauchen, um die Kreuztabellen zu überprüfen und Muster, Trends und Beziehungen zwischen den Variablen zu erkennen. Machen Sie sich also daran, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen!
Wenn Sie neu in diesem Bereich sind, finden Sie hier einige Informationen
vorlagen für Tabellenkalkulationen
um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
Zu erledigen eine Kreuztabellenanalyse (mit ClickUp)
Wenn sechs Schritte nach viel klingen, um die Grundlage für eine einfache Analyse von Beziehungen zu schaffen, dann haben Sie Recht. Mit ClickUp ist es viel einfacher, ohne die Notwendigkeit von database design tools . So geht's.
1. Richten Sie Ihre Daten ein
Wenn Sie mit ClickUp als Ihr Projektmanagement tool verwenden, haben Sie dort bereits eine Menge Daten gespeichert. Sie müssen Ihre Daten also nicht erst 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 mit Benutzerdefinierte Felder von ClickUp um die verschiedenen Variablen darzustellen, die Sie analysieren möchten.
Füllen Sie Ihre Liste mit Aufgaben und stellen Sie sicher, dass für jede Aufgabe die entsprechenden benutzerdefinierten Felder ausgefüllt sind. In diesem Schritt müssen Sie Ihre Datenpunkte strukturiert eingeben.
wählen Sie aus einem breiten Bereich benutzerdefinierter Felder für Ihre Registerkartenanalyse aus
2. Erstellen Sie Ansichten für Kreuztabellen
Verwenden Sie
um eine tabellarische Darstellung Ihrer Daten zu erstellen, ähnlich wie bei einer Tabellenkalkulation, aber viel schneller und einfacher.
3. Organisieren Sie die Daten auf Ihre Weise
Gruppieren: Verwenden Sie das Feature "Gruppieren", um Aufgaben nach einer kategorialen Variable und dann nach einer anderen zu gruppieren. Gruppieren Sie zum Beispiel Aufgaben nach "Mitarbeiter" und dann nach "Status", um eine Aufschlüsselung der Aufgabenstatus pro Mitarbeiter zu erhalten.
Erstellen Sie mit der Ansicht von ClickUp einfach zu betrachtende tabellarische Daten
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 die Informationen logisch zu ordnen und so Muster und Trends leichter zu erkennen. Damit haben Sie Ihre kreuztabellierten Daten für die Analyse.
4. Echtzeit-Dashboards einrichten
Verwenden Sie
um in Echtzeit Einblicke in Ihre kreuztabellierten Daten zu erhalten. Schauen Sie sich die Tabelle an, um zu sehen, wie die Aufgaben auf die verschiedenen Kategorien verteilt sind. Die Tabelle zeigt Zählungen oder Listen von Aufgaben innerhalb jeder Kombination der gruppierten Felder - perfekt, um Muster zu erkennen!
Wenn Sie zum Beispiel Ihre Kundenumfragedaten kreuztabellieren, können Sie 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 zusammenhängen. Ein Balkendiagramm der Aufgaben nach Mitarbeitern kann helfen, Probleme mit dem Workload besser zu verstehen.
einblicke in Echtzeit über das ClickUp Dashboard
Erstellen Sie benutzerdefinierte Diagramme, die Daten basierend auf Ihren benutzerdefinierten Feldern zusammenfassen. Zum Beispiel könnten Sie ein Balkendiagramm erstellen, das die Nummer der Aufgaben pro Status für jeden Mitarbeiter anzeigt. So erhalten Sie einen tieferen Einblick in eine mögliche Überlastung oder einen Burnout bei den Mitgliedern Ihres Teams.
Wenn Sie im Marketing tätig sind und vergleichende Studien durchführen, sind diese
vorlagen für Wettbewerbsanalysen
führen dies problemlos für Sie aus.
Vorteile und Anwendungsfälle der Kreuztabellierung
Die Kreuztabellierung ist eine der einfachsten Datenanalysemethoden. Sie hilft Analysten, komplexe Beziehungen zu verstehen, ohne die Komplexität von Tools und Berichterstellungen. Hier sehen Sie, wie das von Vorteil ist.
Vorteile der Kreuztabellierung
Einfache Visualisierung: Die Kreuztabellierung bietet ein einfach zu lesendes Matrix-Format, das die Interaktion zwischen zwei oder mehr Variablen anzeigt. So lassen sich Korrelationen, Abhängigkeiten und Variationen innerhalb des Datensatzes leicht erkennen.
Mustererkennung: Durch die Einteilung der Daten in Zeilen und Spalten hilft die Kreuztabellierung bei der Erkennung von Mustern und Trends, die möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Zum Beispiel ist die Beziehung zwischen dem Gerät eines Kunden und seinen Kaufentscheidungen vielleicht erst in einer Kreuztabelle erkennbar.
Vergleich: Ermöglicht direkte Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen. Instanz: Sie könnten eine Gruppe von Produkten haben, die für verschiedene Kunden-Personas bestimmt sind. Eine Kreuztabellenanalyse ist eine gute Möglichkeit, um zu sehen, was für welchen Kunden funktioniert. Wenn Sie etwas Übersichtlicheres brauchen, probieren Sie die
.
Datensegmentierung: Die Kreuztabellierung hilft bei der Segmentierung von Daten in kleinere, besser handhabbare Untergruppen, was eine gezielte Analyse erleichtert.
Datenauswertung: Die Kreuztabellen vereinfachen die Interpretation komplexer Datensätze, indem sie eine klare und präzise Zusammenfassung liefern.
Kommunikation: Um eine Registerkarte zu verstehen, sind keine Kenntnisse in Statistik oder gar Datenanalyse erforderlich. Sie kann daher den Interessengruppen im Business so präsentiert werden, wie sie ist, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zugänglich und verständlich sind.
Wir wissen also, dass Kreuztabellen großartig sind, nun wollen wir uns ansehen, wo wir sie einsetzen können.
Anwendungsfälle der Kreuztabellierung
Marktforschung
Die Kreuztabellierung ist eines der beliebtesten analytischen tools in der Marktforschung. Jede
verfügt über eine Form von Kreuztabellen. Analysten verwenden sie zur Nachverfolgung von Beziehungen zwischen Produktfeatures, Kundenzufriedenheit, demografischen Daten, Marketingtaktiken, Budgets, Leistung usw. als Teil der
.
In der Praxis ist sie eine der beliebtesten
. Vermarkter vergleichen die Merkmale verschiedener Personengruppen, um sie effektiv zu segmentieren. Viele Umfragen zur Kundenzufriedenheit, die
vorlagen für Feedback-Formulare
erfassen die Daten auch in einer Tabelle für eine effektive Registerkartenanalyse.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen wird es bei der Diagnose, dem Krankheitsmanagement und der Arzneimittelforschung eingesetzt. Mediziner nutzen sie als Teil ihrer Arbeit
um die Beziehung zwischen demografischen Daten der Patienten (Alter, Geschlecht) und dem Auftreten von Krankheiten zu untersuchen. Sie entwickeln gezielte Behandlungsprogramme für Gruppen, die für bestimmte Krankheiten anfälliger sind.
Ausbildung
Die Registerkarte zeigt die Wirksamkeit verschiedener Lehrmethoden und liefert Informationen für die Bildungspolitik. Sie kann zum Beispiel die Korrelation zwischen den Leistungen der Schüler (Noten) und den Unterrichtsmethoden (online vs. persönlich usw.) aufzeigen.
Schulen und Universitäten nutzen diese Erkenntnisse, um die Lehrmethoden zu optimieren und die Ergebnisse der Schüler mit den effektivsten Methoden zu verbessern.
Das ist nur der Anfang. Kleine Geschäfte, Finanzberater, Start-ups, FMCG, Fertigungsunternehmen, Automobilhersteller - jede Branche kann mithilfe von Kreuztabellenanalysen wichtige Erkenntnisse über sich selbst gewinnen. Jedes Unternehmen kann damit auch Daten aus Mitarbeiterbefragungen analysieren.
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Ob Daten nun das neue Öl sind oder nicht, sie sind mit Sicherheit eines der wertvollsten Güter, die Geschäfte heute besitzen. Eine gute statistische Datenanalyse kann ein Wettbewerbsvorteil sein.
Eine gute Datenanalyse muss jedoch keine übermäßig komplexe Berichterstattung sein. Es kann eine einfache Kreuztabellenanalyse sein, die eine Beziehung zwischen Variablen in einem Arbeitsblatt 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 der Registerkarte drastisch minimieren und sich stattdessen auf die Analyse der Daten und deren Verwendung für datengestützte Entscheidungen konzentrieren.
Mit ClickUp benötigen Sie keine
für die Kreuztabellenanalyse. Probieren Sie es selbst aus.
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