¿Alguna vez has mirado los datos y has sacado conclusiones? ¡Enhorabuena! Puedes (quizás) llamarte analista de datos 🙌. Sin embargo, para la mayoría de la gente, ser un buen analista de datos requiere mucho más.
El análisis de datos implica un amplio intervalo de técnicas de limpieza, procesamiento y análisis de datos. Un elemento importante de esto, ampliamente utilizado en un número de industrias, incluyendo la investigación de mercados, es el análisis de tabulación cruzada. Y hoy, el análisis de tabulaciones cruzadas es el tema central de esta entrada del blog.
Entremos en materia
Comprender la tabulación cruzada
Con sus raíces en las primeras prácticas estadísticas, el análisis de tabulación cruzada es una herramienta analítica para interpretar la relación entre múltiples variables categóricas en cualquier conjunto de datos.
¿Cómo funciona el análisis de tabulación cruzada?
El análisis de tabulación cruzada cuenta la frecuencia de repeticiones de categorías de variables. Lo presenta en forma de tabla, mostrando la distribución de las variables. Si le parece complicado, no se preocupe. Es más fácil de entender visualmente (como a continuación).
| Prioridad | Pendiente | En curso | Completada | Total |
|---|---|---|---|---|
| Alta | 5 | 10 | 20 | 35 |
| Media | 7 | 3 | 15 | 25 |
| Baja | 8 | 2 | 5 | 15 |
| Total | 20 | 15 | 40 | 75 |
Ejemplo de tabulación cruzada
La tabla anterior es un informe de estado de un proyecto en curso. Aquí hay dos variables: la prioridad de la tarea y el estado de completada. Una tabulación cruzada
de los números de la tabla anterior muestra que el 57% de las tareas de alta prioridad están completadas, mientras que sólo lo están un tercio de las tareas de baja prioridad.
Como gestor de proyectos, es posible que observe este dato y decida que va por buen camino para ejecutar las tareas prioritarias.
¿Cómo ayuda la tabulación cruzada?
Puede utilizar la tabulación cruzada para:
Identificar relaciones entre diferentes variables categóricas, revelando cómo una variable puede influir en otra. Por ejemplo, RRHH podría utilizarla para determinar si existe una relación entre el sexo de un empleado y su remuneración.
Simplificar datos complejos descomponiendo conjuntos de datos complejos en formatos más sencillos y comprensibles. Por ejemplo, supongamos que Google Analytics presenta tendencias sobre un número de métricas. Se puede utilizar un análisis de pestañas cruzadas para elegir un puñado de variables y explorar las relaciones entre ellas.
Prueba de hipótesis de independencia o asociación entre variables mediante pruebas estadísticas. Como en la tabla anterior, si quiere saber si su equipo está trabajando en elementos de alta prioridad, el análisis de tabulación cruzada es útil.
Para saber más sobre cuándo utilizar la tabulación cruzada y obtener beneficios, sigue leyendo.🤓 Pero antes, veamos qué implica un análisis de tabulación cruzada y cómo realizarlo.
Elementos clave de la tabulación cruzada
Una simple tabulación cruzada 2×2 puede analizarse de forma independiente y quizás manual. Sin embargo, a medida que los datos se vuelven más complejos y tienen múltiples subgrupos, es posible que necesite herramientas más potentes. Algunos de los elementos clave útiles en la tabulación cruzada son los siguientes.
La tabla de contingencia
Una tabla de contingencia, también conocida como tabla de tabulación cruzada, se utiliza para resumir y analizar la relación entre dos o más variables categóricas. El ejemplo anterior es uno de los formularios más sencillos de tablas de contingencia.
Un buen análisis de la tabla de contingencia ayuda:
- Presentar los datos en un formato de matriz, en el que las filas y columnas representan las diferentes categorías de las variables estudiadas
- Visualizar y comparar la distribución de frecuencias de las variables
- Identificación de patrones, tendencias y asociaciones potenciales
Valores separados por comas
Los valores separados por comas (CSV) son el formato de datos más utilizado en la tabulación cruzada. Como su nombre indica, almacena y comparte datos tabulados en los que una coma separa cada valor. Este formato es práctico porque los archivos CSV son fácilmente legibles y editables por varias aplicaciones de software.
Estadística Chi-cuadrado
Un chi-cuadrado es una prueba estadística para evaluar la asociación entre dos variables categóricas comparando las frecuencias observadas en cada categoría con las frecuencias esperadas si las variables fueran independientes.
Basándose en esta comparación, la prueba evalúa si las diferencias entre las frecuencias observadas y las esperadas son aleatorias o indican una relación entre las variables.
fuente Wikimedia Commons
Pruebas estadísticas de hipótesis
La comprobación estadística de hipótesis es más o menos lo que parece:
- Formular una hipótesis nula, que representa que no hay efecto o asociación
- Formular una hipótesis alternativa, lo que significa que existe un efecto o asociación
- Realizar pruebas para demostrar o refutar lo anterior
Las pruebas de hipótesis en el análisis estadístico proporcionan a los investigadores un marco estructurado para hacer inferencias sobre poblaciones basadas en datos de muestra.
Los investigadores utilizan los datos de la muestra para calcular un valor de prueba y, a continuación, lo comparan con un valor crítico de una distribución estadística relevante para determinar si rechazan la hipótesis nula.
Significación estadística
En las pruebas de hipótesis estadísticas, ningún investigador puede estar seguro al 100% de un resultado. Aquí es donde entra en juego la significación estadística. En pocas palabras, la significación estadística es la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera o falsa como resultado de algún factor de interés y no del azar.
Esencialmente, es la confianza con la que se puede decir que el resultado es real. Normalmente se indica mediante un valor p ajustado a menos o igual al 5%.
Este proceso ayuda a los investigadores a validar sus resultados, extraer conclusiones y tomar decisiones fundamentadas basadas en pruebas empíricas, garantizando la solidez y fiabilidad de sus resultados.
Estos elementos constituyen la base de sus lecciones sobre el análisis de pestañas cruzadas. Ahora, pasemos a cómo realizar realmente el análisis.
Cómo realizar un análisis de tabulación cruzada (con Excel)
Para empezar, no hay una única forma de hacerlo. Hay varias formas de realizar un análisis de tabulación cruzada, dependiendo de sus necesidades y de la disponibilidad de herramientas.
En esta entrada del blog, exploramos dos métodos de uso común: Utilizar una
como Microsoft Excel y utilizando ClickUp.
A continuación se describe paso a paso cómo realizar un análisis de tabulación cruzada con Excel:
1. Prepare sus datos
En primer lugar, asegúrese de organizar los datos brutos en un formato tabular, en el que cada columna represente una variable categórica diferente y cada fila corresponda a una observación. Asegúrese de que no hay filas o columnas en blanco dentro de su intervalo de datos, ya que esto puede interrumpir los pasos siguientes.
2. Insertar una tabla dinámica
Seleccione todo el intervalo de datos. Vaya a la pestaña Insertar de la cinta de opciones y haga clic en Tabla dinámica. En el cuadro de diálogo, confirme el intervalo de datos y elija si desea colocar la tabla dinámica en una hoja de cálculo nueva o existente. Haga clic en Aceptar para insertar la tabla dinámica.
Creación de una tabla dinámica en Excel
3. Construya su PivotTable
Una vez que haya insertado la tabla dinámica, puede personalizar el informe según los datos que necesite. El panel de campos de la tabla dinámica aparecerá en la parte derecha de la ventana de Excel. Aquí, configure su PivotTable arrastrando y soltando campos.
Como mínimo, necesita tres campos:
- Una variable categórica para las Filas
- Otra variable categórica para las Columnas
- Una de estas variables (o una diferente) para los Valores para poblar la tabla con recuentos o frecuencias
Puede añadir variables anidadas dentro de estas filas y columnas para ver también relaciones complejas.
Selección de campos para la tabla dinámica
4. Configure el campo de valores
El campo de valores le permite mostrar el recuento, la suma y otros cálculos. Para realizar un análisis cruzado de pestañas eficaz, necesita recuento.
Para activarlo, en el área Valores, haga clic en el campo para abrir los ajustes del campo Valores. Ajuste el tipo de cálculo a Recuento para mostrar la frecuencia de repeticiones de cada combinación de categorías.
Varias opciones para los números en el campo de valor
5. Personalizar y dar formato a la tabla dinámica
Puede ajustar aún más el diseño arrastrando campos entre las áreas de filas, columnas y valores. Arrastre un campo al área de filtrado si necesita filtrar datos.
Haga clic con el botón derecho del ratón en las celdas para dar formato a los números, las fuentes y los estilos de celda, y utilice la pestaña Diseño para aplicar estilos a su tabla dinámica para una mejor visualización.
6. Analizar e interpretar los resultados
Una vez que haya ajustado la Tabla dinámica, tendrá todo lo que necesita para revisar la tabulación cruzada para identificar patrones, tendencias y relaciones entre las variables. Así que, ¡empieza a obtener información útil!
Si eres nuevo en esto, aquí tienes algunos consejos
plantillas de hojas de cálculo
para empezar.
Cómo hacer un análisis de tabulación cruzada (con ClickUp)
Si seis pasos le parecen muchos para ajustar las bases para realizar un simple análisis de relaciones, puede estar en lo cierto. En ClickUp, es mucho más sencillo, sin la carga de la necesidad de
herramientas de diseño de bases de datos
. He aquí cómo.
1. Ajuste sus datos
Si utiliza
como herramienta de gestión de proyectos, ya dispondrá de muchos datos. Por lo tanto, no hay necesidad de importar o preparar sus datos. Puede empezar de inmediato.
Una vez que sepa qué variables desea analizar, cree una lista con ellas. Puede utilizar campos existentes como "estado" o "persona asignada" o utilizar
Campos personalizados de ClickUp
para representar las múltiples variables que desea analizar.
Rellene su lista con las tareas, asegurándose de que cada tarea tiene los campos personalizados pertinentes rellenados. Este paso consiste en introducir los puntos de datos de forma estructurada.
campos personalizados para su análisis de pestañas cruzadas
2. Crear vistas para tabulaciones cruzadas
Utilice
para crear una representación tabular de sus datos, similar a una hoja de cálculo, pero mucho más rápida y sencilla.
3. Organiza los datos a tu manera
Agrupar: Utilice la función de agrupación para agrupar tareas por una variable categórica y luego por otra. Por ejemplo, agrupe las tareas por "Persona asignada" y luego por "Estado" para ver un desglose de los estados de las tareas por persona asignada.
Cree datos tabulares fáciles de visualizar con la vista Tabla de ClickUp
Filtro: Aplique filtros para limitar los datos a categorías o periodos específicos, lo que permite un análisis más centrado.
Ordenar: Ordene las tareas dentro de las tablas de datos para organizar la información de forma lógica, facilitando la identificación de patrones y tendencias. Con esto, ya tienes tus datos tabulados cruzados para el análisis.
4. Configurar paneles en tiempo real
Utilice
para obtener información en tiempo real de los datos tabulados. Examine la tabla para ver cómo se distribuyen las tareas entre las distintas categorías. La tabla mostrará recuentos o listas de tareas dentro de cada combinación de los campos agrupados, ¡perfecto para que pueda observar patrones!
Por ejemplo, la tabulación cruzada de los datos de la encuesta a los clientes puede revelar las puntuaciones de satisfacción de los clientes para cada producto. A partir de ahí, puede diseñar su estrategia.
Cree gráficos de barras, gráficos circulares y otras representaciones visuales para ver cómo interactúan las distintas categorías. Un gráfico de barras de tareas por persona asignada puede ayudar a entender mejor los problemas de carga de trabajo.
obtenga información en tiempo real desde el panel de control de ClickUp
Cree gráficos personalizados que agreguen datos basados en sus campos personalizados. Por ejemplo, puede crear un gráfico de barras que muestre el número de tareas por estado de cada persona asignada. De este modo, obtendrá información más detallada sobre la posible sobrecarga o agotamiento de los miembros del equipo.
Si te dedicas al marketing y realizas estudios comparativos, estos
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ejecutarlo por usted sin complicaciones.
Beneficios y casos de uso de la tabulación cruzada
La tabulación cruzada es uno de los métodos de análisis de datos más sencillos. Ayuda a los analistas a comprender relaciones complejas sin la complejidad de herramientas e informes. He aquí en qué resulta beneficiosa.
Ventajas de la tabulación cruzada
Visualización sencilla: La tabulación cruzada proporciona un formato de matriz fácil de leer que muestra la interacción entre dos o más variables. Esto facilita la detección de correlaciones, dependencias y variaciones dentro del conjunto de datos.
Identificación de patrones: Al organizar los datos en filas y columnas, la tabulación cruzada ayuda a identificar patrones y tendencias que pueden no ser evidentes a primera vista. Por ejemplo, la relación entre el dispositivo de un cliente y sus decisiones de compra puede no ser evidente hasta que se vea en una pestaña cruzada.
Comparación: Permite realizar comparaciones directas entre diferentes grupos. Por ejemplo, puede tener un grupo de productos dirigidos a diferentes clientes. Un análisis de pestañas cruzadas es una buena forma de ver qué funciona para cada cliente. Si necesita algo más general, pruebe la herramienta
plantillas de análisis del sector
.
Segmentación de datos: La tabulación cruzada ayuda a segmentar los datos en subgrupos más pequeños y manejables, lo que facilita el análisis de objetivos concretos.
Interpretación de datos: La tabulación cruzada simplifica la interpretación de conjuntos de datos complejos proporcionando un resumen claro y conciso.
Comunicación: La comprensión de una pestaña cruzada no requiere conocimientos de estadística ni siquiera de análisis de datos. Por lo tanto, se puede presentar tal cual a las partes interesadas de la empresa, garantizando que los resultados sean accesibles y comprensibles.
Ya sabemos que las pestañas cruzadas son geniales, ahora veamos dónde podemos utilizarlas.
Casos de uso de las tabulaciones cruzadas
Investigación de mercado
La tabulación cruzada es una de las herramientas analíticas más populares en la investigación de mercados. Cada
software de análisis de marketing
tiene algún formulario de pestañas cruzadas. Los analistas lo utilizan para realizar un seguimiento de las relaciones entre las funciones de los productos, la satisfacción de los clientes, los datos demográficos, las tácticas de marketing, los presupuestos, el rendimiento, etc., como parte del proceso de análisis de marketing
análisis de la cadena de valor
.
En la práctica, es uno de los más populares
herramientas de segmentación de clientes
. Los profesionales del marketing comparan las características de varios grupos de personas para segmentarlos eficazmente. Muchas encuestas de satisfacción del cliente que utilizan
plantillas de formularios de opinión
también capturar los datos en una tabla para realizar un análisis cruzado eficaz.
Sanidad
En sanidad, se utiliza en el diagnóstico, la gestión de enfermedades y la investigación farmacológica. Los profesionales de la salud la utilizan como parte de su trabajo
para examinar la relación entre los datos demográficos de los pacientes (edad, sexo) y la incidencia de la enfermedad. Desarrollan programas de tratamiento dirigidos a grupos más susceptibles de padecer enfermedades específicas.
Educación
Las pestañas cruzadas demuestran la eficacia de distintos enfoques pedagógicos e informan las políticas educativas. Por ejemplo, puede revelar la correlación entre el rendimiento de los estudiantes (calificaciones) y los métodos de enseñanza (en línea frente a presencial, etc.).
Los centros educativos y las universidades utilizan estos datos para optimizar los métodos de enseñanza y mejorar los resultados de los alumnos utilizando las prácticas más eficaces.
Esto es sólo el principio. Las pequeñas empresas, los asesores financieros, las nuevas empresas, los bienes de consumo de alta rotación, la industria manufacturera, la automoción... todos los sectores pueden utilizar los análisis de pestañas cruzadas para obtener información clave sobre sí mismos. Todas las organizaciones pueden utilizarlo también para analizar los datos de las encuestas de empleados.
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Independientemente de que los datos sean o no el nuevo petróleo, lo cierto es que constituyen uno de los activos más valiosos con los que cuentan las empresas en la actualidad. Un buen análisis estadístico de datos puede suponer una ventaja competitiva.
Sin embargo, un buen análisis de datos no tiene por qué ser un informe demasiado complejo. Puede ser un simple análisis de tabulación cruzada que presente una relación entre variables en una hoja de cálculo. O incluso más sencillo: un widget de panel en ClickUp.
Dado que todos sus datos estructurados y no estructurados ya están en ClickUp, puede minimizar drásticamente el esfuerzo que supone crear el informe de pestañas cruzadas y, en su lugar, centrarse en analizarlo y utilizarlo para tomar decisiones basadas en datos.
Con ClickUp, no necesita
para el análisis de tabulaciones cruzadas. Pruébelo usted mismo.
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