Kijk je wel eens naar gegevens en verzamel je inzichten? Gefeliciteerd! Je mag jezelf (misschien) een data-analist noemen 🙌. Voor de meeste andere mensen is er echter veel meer nodig om een goede data-analist te zijn.
Gegevensanalyse omvat een breed bereik aan technieken voor het opschonen, verwerken en analyseren van gegevens. Een belangrijk onderdeel hiervan, dat veel gebruikt wordt in een aantal industrieën, waaronder marktonderzoek, is kruistabellenanalyse. En vandaag staat kruistabellenanalyse toevallig centraal in deze blogpost.
Laten we erin duiken!
Kruistabellering begrijpen
Kruistabellering is een analytisch hulpmiddel om de relatie tussen meerdere categorische variabelen in een gegeven dataset te interpreteren.
Hoe werkt kruistabellenanalyse?
Kruistabellenanalyse telt de frequentie van gebeurtenissen van categorieën variabelen. Dit wordt gepresenteerd als een tabel die de verdeling van variabelen weergeeft. Als dat ingewikkeld klinkt, maak je dan geen zorgen. Het is gemakkelijker visueel te begrijpen (zoals hieronder).
| Prioriteit | Te doen | Nog te doen | Voltooid | Totaal |
|---|---|---|---|---|
| Hoog | 5 | 10 | 20 | 35 |
| Gemiddeld | 7 | 3 | 15 | 25 |
| Laag | 8 | 2 | 5 | 15 |
| Totaal | 20 | 15 | 40 | 75 |
Voorbeeld kruistabel
De bovenstaande tabel is een statusrapport van een lopend project. Hier zijn er twee variabelen: de prioriteit van de taak en de status van voltooien. Een kruistabel projectanalyse van de nummers uit bovenstaande tabel laat zien dat 57% van de taken met een hoge prioriteit is Voltooid, terwijl slechts een derde van de taken met een lage prioriteit is Voltooid.
Als projectmanager zou je hiernaar kunnen kijken en besluiten dat je op schema ligt om de prioriteit uit te voeren.
Hoe helpt kruistabellen?
Je kunt kruistabellen gebruiken voor:
Het identificeren van relaties tussen verschillende categorische variabelen, zodat duidelijk wordt hoe de ene variabele de andere beïnvloedt. HR kan het bijvoorbeeld gebruiken om te bepalen of er een relatie is tussen het geslacht van een werknemer en de beloning.
Complexe gegevens vereenvoudigen door complexe datasets op te splitsen in eenvoudigere, meer begrijpelijke formats. Stel bijvoorbeeld dat Google Analytics trends laat zien in een aantal statistieken. Een kruistabelanalyse kan worden gebruikt om een handvol variabelen te selecteren en de relaties daartussen te onderzoeken.
Hypothesetests voor onafhankelijkheid of associatie tussen variabelen met behulp van statistische tests. Zoals in de bovenstaande tabel, als je wilt begrijpen of je team inderdaad werkt aan items met een hoge prioriteit, is een kruistabelanalyse nuttig.
Maar laten we eerst eens kijken wat een kruistabelanalyse inhoudt en hoe je die uitvoert.
Sleutelelementen van kruistabellen
Een eenvoudige 2×2 kruistabel kan onafhankelijk en misschien handmatig worden geanalyseerd. Als de gegevens echter complexer worden en meerdere subgroepen hebben, heb je krachtigere hulpmiddelen nodig. Enkele sleutelelementen die nuttig zijn bij kruistabellering zijn de volgende.
De contingentietabel
Een contingentietabel, ook wel kruistabel genoemd, wordt gebruikt om de relatie tussen twee of meer categorische variabelen samen te vatten en te analyseren. Het bovenstaande voorbeeld is een van de eenvoudigste formulieren van contingentietabellen.
Een goede analyse van de contingentietabel helpt:
- Gegevens presenteren in een matrix format, waarbij rijen en kolommen verschillende categorieën van bestudeerde variabelen vertegenwoordigen
- Visualiseren en vergelijken van de frequentieverdeling van variabelen
- Identificatie van patronen, trends en potentiële verbanden
Door komma's gescheiden waarden
CSV (Comma-separated values) is het meest gebruikte data format in kruistabellen. Zoals de naam al zegt, worden gegevens in tabelvorm opgeslagen en gedeeld, waarbij elke waarde wordt gescheiden door een komma. Dit format is handig omdat CSV-bestanden gemakkelijk leesbaar en bewerkbaar zijn door verschillende softwaretoepassingen.
Chi-kwadraat statistiek
Een chi-kwadraat is een statistische test om de associatie tussen twee categorische variabelen te beoordelen door waargenomen frequenties in elke categorie te vergelijken met frequenties die worden verwacht als de variabelen onafhankelijk zouden zijn.
Op basis van deze vergelijking evalueert de test of verschillen tussen de waargenomen en verwachte frequenties willekeurig zijn of wijzen op een relatie tussen de variabelen.
bron:_ Wikimedia Commons
Statistische hypothesetest
Statistische hypothesetests zijn precies zoals het klinkt:
- Het formuleren van een nulhypothese, wat betekent dat er geen effect of associatie is
- Het formuleren van een alternatieve hypothese, wat betekent dat er wel een effect of associatie is
- Testen uitvoeren om het bovenstaande te bewijzen/ontkrachten
Hypothesetests in statistische analyse bieden onderzoekers een gestructureerd kader om conclusies te trekken over populaties op basis van gegevens uit steekproeven.
Onderzoekers gebruiken steekproefgegevens om een testwaarde te berekenen en vergelijken deze vervolgens met een kritische waarde uit een relevante statistische verdeling om te bepalen of de nulhypothese moet worden verworpen.
Statistische significantie
Bij het testen van statistische hypothesen kan geen enkele onderzoeker 100% zeker zijn van een uitkomst. Hier komt statistische significantie om de hoek kijken. Eenvoudig gezegd is statistische significantie de waarschijnlijkheid dat de nulhypothese waar of onwaar is als resultaat van een bepaalde factor van belang en niet van toeval.
In wezen is het het vertrouwen waarmee je kunt zeggen dat het resultaat echt is. Dit wordt meestal aangegeven door een p-waarde die is ingesteld op minder dan of gelijk aan 5%.
Dit proces helpt onderzoekers om hun bevindingen te valideren, conclusies te trekken en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van empirisch bewijs, waardoor de robuustheid en betrouwbaarheid van hun resultaten wordt gegarandeerd.
Deze elementen vormen de basis van je lessen in kruistabellenanalyse. Laten we nu eens kijken hoe je de analyse kunt uitvoeren.
Hoe voer je een kruistabellenanalyse uit (met Excel)?
Om te beginnen is er niet één manier om dit te doen. Er zijn verschillende manieren waarop je een kruistabelanalyse kunt uitvoeren, afhankelijk van je behoeften en de beschikbaarheid van hulpmiddelen.
In deze blogpost verkennen we twee veelgebruikte methoden: Een spreadsheetsoftware zoals Microsoft Excel en ClickUp gebruiken.
Hier wordt stap voor stap uitgelegd hoe je een kruistabellenanalyse uitvoert met Excel:
1. Bereid je gegevens voor
Zorg er eerst voor dat je de ruwe gegevens in tabelvorm organiseert, waarbij elke kolom een andere categorische variabele vertegenwoordigt en elke rij overeenkomt met een observatie. Zorg ervoor dat er geen lege rijen of kolommen zijn binnen het bereik van je gegevens, omdat dit de volgende stappen kan verstoren.
2. Een draaitabel invoegen
Selecteer het volledige bereik van uw gegevens. Navigeer naar de tab Invoegen op het Lint en klik op Draaitabel. Bevestig in het dialoogvenster het bereik van de gegevens en kies of je de draaitabel in een nieuw of bestaand werkblad wilt plaatsen. Klik op OK om de draaitabel in te voegen.
Een draaitabel in Excel maken
3. Uw draaitabel maken
Zodra u de draaitabel hebt ingevoegd, kunt u het rapport aanpassen aan de gegevens die u nodig hebt. Het deelvenster met velden van de draaitabel verschijnt aan de rechterkant van het Excel-venster. Configureer hier uw draaitabel door velden te slepen en neer te zetten.
Je hebt minimaal drie velden nodig:
- Een categorische variabele voor de rijen
- Een andere categorische variabele voor Kolommen
- Een van deze variabelen (of een andere) voor Waarden om de tabel te vullen met tellingen of frequenties
Je kunt geneste variabelen toevoegen binnen deze rijen en kolommen om ook complexe relaties weer te geven.
Velden kiezen voor je draaitabel
4. Configureer het veld met de waarden
Met het veld waarden kun je tellingen, sommen en andere berekeningen weergeven. Voor een effectieve kruistabelanalyse heb je tellingen nodig.
Om dit in te schakelen, klik je in het gebied Waarden op het veld om de instellingen voor het veld Waarden op te roepen. Stel het berekeningstype in op Telling om de frequentie van gebeurtenissen voor elke combinatie van categorieën weer te geven.
kies uit een breed bereik van aangepaste velden voor je kruistabelanalyse_
2. Weergaven maken voor kruistabellen
Gebruiken
om een tabelweergave van uw gegevens te maken, vergelijkbaar met een spreadsheet, maar veel sneller en eenvoudiger.
3. Organiseer de gegevens op uw manier
Groepeer: Gebruik de functie groeperen om Taken te groeperen op een categorische variabele en vervolgens op een andere. Groepeer bijvoorbeeld taken op "Toegewezen persoon" en vervolgens op "Status" om een uitsplitsing van de statussen van de taken per toegewezen persoon te zien.
Maak overzichtelijke gegevens in tabelvorm met de tabelweergave van ClickUp
Filter: Pas filters toe om de gegevens te beperken tot specifieke categorieën of periodes, voor een meer gerichte analyse.
Sorteren: Taken sorteren binnen de gegevenstabellen om informatie logisch te ordenen, zodat het gemakkelijker wordt om patronen en trends te identificeren. Hiermee heb je je gegevens in kruistabellen voor analyse.
4. Real-time dashboards instellen
Gebruik
om realtime inzichten te krijgen uit uw gegevens in kruistabellen. Bestudeer de tabel om te zien hoe de taken verdeeld zijn over de verschillende categorieën. De tabel toont tellingen of lijsten van taken binnen elke combinatie van de gegroepeerde velden - perfect om patronen op te merken!
Voorbeeld: het kruistabelleren van de gegevens van uw klantenenquête kan de klanttevredenheidsscores voor elk product onthullen. Op basis daarvan kunt u uw strategie bepalen.
Maak staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en andere visuele weergaven om te zien hoe verschillende categorieën op elkaar inwerken. Een staafdiagram van taken per toegewezen persoon kan helpen om problemen met de werklast beter te begrijpen.
verkrijg realtime inzichten via het ClickUp dashboard_
Maak aangepaste grafieken die gegevens samenvoegen op basis van uw aangepaste velden. U kunt bijvoorbeeld een staafdiagram maken met het aantal taken per status voor elke toegewezen persoon. Dit geeft een dieper inzicht in mogelijke overbelasting of burn-out bij teamleden.
Als je in marketing werkt en vergelijkende onderzoeken uitvoert, zijn deze
sjablonen voor concurrentieanalyse
voeren dit probleemloos voor je uit.
Voordelen en gebruikssituaties van kruistabellen
Kruistabellering is een van de eenvoudigste methoden voor gegevensanalyse. Het helpt analisten om complexe relaties te begrijpen zonder de complexiteit van tools en rapportages. Hier wordt uitgelegd hoe dat voordelig is.
Voordelen van kruistabellen
Eenvoudige visualisatie: Kruistabellering biedt een eenvoudig te lezen matrix format dat de interactie tussen twee of meer variabelen weergeeft. Dit maakt het gemakkelijk om correlaties, afhankelijkheid en variaties binnen de gegevensverzameling te ontdekken.
Patroonidentificatie: Door gegevens in rijen en kolommen te ordenen, helpt kruistabellering bij het identificeren van patronen en trends die misschien niet direct duidelijk zijn. Instance, de relatie tussen het apparaat van een klant en aankoopbeslissingen is misschien niet duidelijk totdat je het in een kruistabel ziet.
Vergelijking: Hiermee kun je eenvoudig vergelijkingen maken tussen verschillende groepen. Instance: je hebt misschien een groep producten voor verschillende persona's van klanten. Een kruistabellenanalyse is een geweldige manier om te zien wat werkt voor welke klant. Als u iets meer in het groot nodig hebt, probeer dan de
.
Gegevenssegmentatie: Kruistabellen helpen bij het segmenteren van gegevens in kleinere, beter hanteerbare subgroepen, wat helpt bij target analyse.
Gegevensinterpretatie: Kruistabellen vereenvoudigen de interpretatie van complexe datasets door een duidelijke en beknopte samenvatting te bieden.
Communicatie: Voor het begrijpen van een kruistabel zijn geen vaardigheden in statistiek of zelfs gegevensanalyse nodig. Het kan dus gepresenteerd worden zoals het is aan zakelijke belanghebbenden, zodat de bevindingen toegankelijk en begrijpelijk zijn.
Dus, we weten dat kruistabellen geweldig zijn, laten we nu eens kijken waar we ze kunnen gebruiken.
Gebruikssituaties van kruistabellen
Marktonderzoek
Kruistabellen zijn een van de populairste analysehulpmiddelen in marktonderzoek. Elke
heeft een of ander formulier met kruistabellen. Analisten gebruiken deze om relaties tussen productfuncties, klanttevredenheid, demografische gegevens, marketingtactieken, budgetten, prestaties, enz. bij te houden als onderdeel van de analyse
.
In de praktijk is het een van de meest populaire
. Marketeers vergelijken de kenmerken van verschillende groepen mensen om ze effectief te segmenteren. Veel klanttevredenheidsonderzoeken die gebruik maken van
sjablonen voor feedbackformulieren
leg ook gegevens vast in een tabel voor effectieve kruistabellenanalyse.
Gezondheidszorg
In de gezondheidszorg wordt het gebruikt voor diagnose, ziektebeheer en geneesmiddelenonderzoek. Artsen in de gezondheidszorg gebruiken het als onderdeel van hun
om de relatie tussen de demografische gegevens van patiënten (leeftijd, geslacht) en de incidentie van ziekten te onderzoeken. Ze ontwikkelen targeted behandelingsprogramma's voor groepen die vatbaarder zijn voor specifieke ziekten.
Onderwijs
Kruistabellen tonen de effectiviteit van verschillende onderwijsbenaderingen aan en informeren het onderwijsbeleid. Het kan bijvoorbeeld de correlatie onthullen tussen de prestaties van studenten (cijfers) en onderwijsmethoden (online vs. persoonlijk, enz.).
Scholen en universiteiten gebruiken deze inzichten om onderwijsmethoden te optimaliseren en de resultaten van studenten te verbeteren met behulp van de meest effectieve praktijken.
Dat is nog maar het begin. Kleine bedrijven, financiële adviseurs, startups, FMCG, productiebedrijven, auto-industrie - elke branche kan kruistabellenanalyses gebruiken om sleutelinzichten over zichzelf te leren. Elke organisatie kan het ook gebruiken om gegevens uit personeelsenquêtes te analyseren.
Verkrijg betere inzichten met kruistabbladanalyses op ClickUp
Of gegevens nu de nieuwe olie zijn of niet, het is zeker een van de meest waardevolle activa die bedrijven vandaag de dag hebben. Goede statistische gegevensanalyse kan een concurrentievoordeel opleveren.
Goede gegevensanalyse hoeft echter geen overmatig complex rapport te zijn. Het kan een eenvoudige kruistabellenanalyse zijn die een relatie tussen variabelen op een spreadsheet weergeeft. Of nog eenvoudiger: een dashboard widget op ClickUp.
Aangezien al uw gestructureerde en ongestructureerde gegevens al in ClickUp staan, kunt u de inspanning voor het maken van het kruistabellenrapport drastisch verminderen en u in plaats daarvan richten op het analyseren ervan en het gebruiken om datagestuurde beslissingen te nemen.
Met ClickUp hebt u het volgende niet nodig
voor kruistabellenanalyse. Probeer het zelf.
.