Você costuma analisar dados e obter insights? Parabéns! Você pode (talvez) se considerar um analista de dados 🙌. Entretanto, para a maioria das outras pessoas, para ser um bom analista de dados é preciso muito mais.
A análise de dados envolve uma ampla gama de técnicas de limpeza, processamento e análise de dados. Um elemento importante desse processo, amplamente utilizado em vários setores, inclusive o de pesquisa de mercado, é a análise de tabulação cruzada. E hoje, a análise de tabulação cruzada é o foco desta postagem do blog.
Vamos nos aprofundar!
Entendendo a tabulação cruzada
Com suas raízes nas primeiras práticas estatísticas, a análise de tabulação cruzada é uma ferramenta analítica para interpretar a relação entre diversas variáveis categóricas em um determinado conjunto de dados.
Como funciona a análise de tabulação cruzada?
A análise de tabulação cruzada conta a frequência de ocorrências de categorias de variáveis. Ela a apresenta como uma tabela, exibindo a distribuição das variáveis. Se isso parece complicado, não se preocupe. É mais fácil entender visualmente (como abaixo).
| Prioridade | A fazer | Em andamento | Concluído | Total |
|---|---|---|---|---|
| Alta | 5 | 10 | 20 | 35 |
| Média | 7 | 3 | 15 | 25 |
| Baixa | 8 | 2 | 5 | 15 |
| Total | 20 | 15 | 40 | 75 |
Exemplo de tabulação cruzada
A tabela acima é um relatório de status de um projeto em andamento. Aqui, há duas variáveis: a prioridade da tarefa e o status de conclusão. Uma tabulação cruzada análise do projeto dos números da tabela acima mostra que 57% das tarefas de alta prioridade estão concluídas, enquanto apenas um terço das tarefas de baixa prioridade está.
Como gerente de projeto, você pode olhar para isso e decidir que está no caminho certo para executar a prioridade.
Como a tabulação cruzada ajuda?
Você pode usar a tabulação cruzada para:
Identificar relações entre diferentes variáveis categóricas, revelando como uma variável pode influenciar outra. Por exemplo, o RH pode usá-la para avaliar se há uma relação entre o gênero de um funcionário e a remuneração.
Simplificar dados complexos, dividindo conjuntos de dados complexos em formatos mais simples e mais compreensíveis. Por exemplo, digamos que o Google Analytics apresente tendências em uma série de métricas. Uma análise de tabulação cruzada pode ser usada para selecionar um punhado de variáveis e explorar as relações entre elas.
Teste de hipótese para independência ou associação entre variáveis usando testes estatísticos. Como na tabela acima, se você quiser entender se a sua equipe está realmente trabalhando em itens de alta prioridade, a análise de tabulação cruzada é útil.
Para saber mais sobre quando usar a tabulação cruzada e obter benefícios, continue lendo.🤓 Mas, antes disso, vamos ver o que significa uma análise de tabulação cruzada e como realizá-la.
Elementos-chave da tabulação cruzada
Uma tabulação cruzada 2×2 simples pode ser analisada de forma independente e talvez manualmente. Entretanto, à medida que os dados se tornam mais complexos e têm vários subgrupos, você pode precisar de ferramentas mais poderosas. Alguns dos principais elementos úteis na tabulação cruzada são os seguintes.
A tabela de contingência
Uma tabela de contingência, também conhecida como tabela de tabulação cruzada, é usada para resumir e analisar a relação entre duas ou mais variáveis categóricas. O exemplo acima é uma das formas mais simples de tabelas de contingência.
Uma boa análise de tabela de contingência ajuda:
- Apresentar os dados em um formato de matriz, em que as linhas e colunas representam diferentes categorias de variáveis estudadas
- Visualizar e comparar a distribuição de frequência das variáveis
- Identificação de padrões, tendências e associações potenciais
Valores separados por vírgula
Os valores separados por vírgula (CSV) são o formato de dados mais comumente usado na tabulação cruzada. Como o nome sugere, ele armazena e compartilha dados tabulados em que uma vírgula separa cada valor. Esse formato é útil porque os arquivos CSV são facilmente legíveis e editáveis por vários aplicativos de software.
Estatística de qui-quadrado
O qui-quadrado é um teste estatístico para avaliar a associação entre duas variáveis categóricas, comparando as frequências observadas em cada categoria com as frequências esperadas se as variáveis fossem independentes.
Com base nessa comparação, o teste avalia se quaisquer diferenças entre as frequências observadas e esperadas são aleatórias ou indicam uma relação entre as variáveis.
Fonte: Wikimedia Commons
Teste de hipóteses estatísticas
O teste de hipóteses estatísticas é basicamente o que parece:
- Formulação de uma hipótese nula, que representa nenhum efeito ou nenhuma associação
- Formular uma hipótese alternativa, o que significa que há um efeito ou uma associação
- Executar testes para provar/desmentir a hipótese acima
O teste de hipóteses na análise estatística fornece aos pesquisadores uma estrutura estruturada para fazer inferências sobre populações com base em dados de amostra.
Os pesquisadores usam dados de amostra para calcular um valor de teste e, em seguida, comparam-no com um valor crítico de uma distribuição estatística relevante para determinar se a hipótese nula deve ser rejeitada.
Significância estatística
No teste de hipóteses estatísticas, nenhum pesquisador pode estar 100% confiante em um resultado. É aí que entra a significância estatística. Em termos simples, a significância estatística é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira ou falsa como resultado de algum fator de interesse e não do acaso.
Essencialmente, é a confiança com a qual você pode dizer que o resultado é real. Normalmente, ela é indicada por um valor p definido como menor ou igual a 5%.
Esse processo ajuda os pesquisadores a validar suas descobertas, tirar conclusões e tomar decisões informadas com base em evidências empíricas, garantindo a robustez e a confiabilidade de seus resultados.
Esses elementos formam a base de suas lições sobre análise de tabulação cruzada. Agora, vamos ver como você pode realmente realizar a análise.
Como realizar uma análise de tabulação cruzada (com o Excel)
Para começar, não há uma única maneira de fazer isso. Há várias maneiras de executar uma análise de tabulação cruzada, dependendo de suas necessidades e da disponibilidade de ferramentas.
Nesta publicação do blog, exploraremos dois métodos comumente usados: Usando um software de planilha eletrônica como o Microsoft Excel e usando o ClickUp.
Aqui está um detalhamento passo a passo de como conduzir uma análise de tabulação cruzada com o Excel:
1. Prepare seus dados
Primeiro, certifique-se de organizar os dados brutos em um formato tabular, com cada coluna representando uma variável categórica diferente e cada linha correspondendo a uma observação. Certifique-se de que não haja linhas ou colunas em branco em seu intervalo de dados, pois isso pode atrapalhar as próximas etapas.
2. Inserir uma tabela dinâmica
Selecione o intervalo inteiro de seus dados. Navegue até a guia Insert (Inserir) na faixa de opções e clique em PivotTable (Tabela dinâmica). Na caixa de diálogo, confirme o intervalo de dados e escolha se deseja que a tabela dinâmica seja colocada em uma planilha nova ou existente. Clique em OK para inserir a tabela dinâmica.
Criação de uma tabela dinâmica no Excel
3. Crie sua tabela dinâmica
Depois de inserir a tabela dinâmica, você pode personalizar o relatório de acordo com os dados de que precisa. O painel de campos da tabela dinâmica aparecerá no lado direito da janela do Excel. Aqui, configure sua tabela dinâmica arrastando e soltando campos.
No mínimo, você precisa de três campos:
- Uma variável categórica para as Linhas
- Outra variável categórica para as Colunas
- Uma dessas variáveis (ou uma diferente) para Valores para preencher a tabela com contagens ou frequências
Você pode adicionar variáveis aninhadas dentro dessas linhas e colunas para visualizar relacionamentos complexos também.
Escolha de campos para sua tabela dinâmica
4. Configurar o campo de valores
O campo de valores permite que você exiba contagem, soma e outros cálculos. Para uma análise de tabela cruzada eficaz, você precisa de contagem.
Para ativar isso, na área Valores, clique no campo para abrir as Configurações do campo de valores. Defina o tipo de cálculo como Count para exibir a frequência de ocorrências para cada combinação de categorias.
Várias opções para os números no campo de valor
5. Personalizar e formatar a tabela dinâmica
Você pode ajustar ainda mais o layout arrastando campos entre as áreas de linhas, colunas e valores. Arraste um campo para a área de filtro se você precisar filtrar dados.
Clique com o botão direito do mouse nas células para formatar números, fontes e estilos de célula e use a guia Design para aplicar estilos à tabela dinâmica para melhorar a visualização.
6. Analisar e interpretar os resultados
Depois de definir a tabela dinâmica, você terá tudo o que precisa para analisar a tabulação cruzada para identificar padrões, tendências e relacionamentos entre as variáveis. Portanto, comece a coletar insights acionáveis!
Se você não tem experiência com isso, aqui estão algumas dicas modelos de planilhas para você começar.
Como fazer uma análise de tabulação cruzada (com ClickUp)
Se seis etapas parecerem muito para estabelecer a base para a realização de uma simples análise de relacionamento, você pode estar certo. No ClickUp, isso é muito mais simples, sem a necessidade de ferramentas de design de banco de dados . Veja como.
1. Configure seus dados
Se você estiver usando ClickUp como sua ferramenta de gerenciamento de projetos, você já terá muitos dados lá. Portanto, não há necessidade de importar ou preparar seus dados. Você pode começar imediatamente.
Depois de saber quais variáveis você deseja analisar, crie uma lista delas. Você pode usar campos existentes como "status" ou "responsável" ou usar Campos personalizados do ClickUp para representar as múltiplas variáveis que você deseja analisar.
Preencha sua lista com tarefas, garantindo que cada tarefa tenha os campos personalizados relevantes preenchidos. Essa etapa envolve a inserção de seus pontos de dados de forma estruturada.
escolha entre uma ampla variedade de campos personalizados para sua análise de tabulação cruzada_
2. Criar exibições para tabulação cruzada
Use Exibição de tabela do ClickUp para criar uma representação tabular dos seus dados, semelhante a uma planilha, mas muito mais rápida e fácil.
3. Organize os dados do seu jeito
Group: Use o recurso de agrupamento para agrupar tarefas por uma variável categórica e depois por outra. Por exemplo, agrupe as tarefas por "Assignee" (Responsável) e depois por "Status" para ver um detalhamento dos status das tarefas por responsável.
Crie dados tabulares fáceis de visualizar com a exibição de tabela do ClickUp
Filtro: Aplique filtros para restringir os dados a categorias ou períodos específicos, permitindo uma análise mais focada.
Sort: Classifique tarefas nas tabelas de dados para organizar as informações de forma lógica, facilitando a identificação de padrões e tendências. Com isso, você tem seus dados de tabulação cruzada para análise.
4. Configurar painéis em tempo real
Use Painéis do ClickUp para obter insights em tempo real de seus dados de tabulação cruzada. Examine a tabela para ver como as tarefas estão distribuídas entre as diferentes categorias. A tabela mostrará contagens ou listas de tarefas dentro de cada combinação dos campos agrupados, o que é perfeito para você perceber padrões!
Por exemplo, a tabulação cruzada dos dados da pesquisa com clientes pode revelar as pontuações de satisfação do cliente para cada produto. Com base nisso, você pode elaborar sua estratégia.
Crie gráficos de barras, gráficos de pizza e outras representações visuais para ver como as diferentes categorias interagem. Um gráfico de barras de tarefas por responsável pode ajudar a entender melhor os problemas de carga de trabalho.
Obtenha insights em tempo real no painel do ClickUp
Crie gráficos personalizados que agreguem dados com base em seus campos personalizados. Por exemplo, você pode criar um gráfico de barras mostrando o número de tarefas por status para cada responsável. Isso fornecerá uma visão mais profunda da possível sobrecarga ou esgotamento dos membros da equipe.
Se você trabalha com marketing e realiza estudos comparativos, estes modelos de análise competitiva executam isso para você sem complicações.
Benefícios e casos de uso da tabulação cruzada
A tabulação cruzada é um dos métodos mais simples de análise de dados. Ela ajuda os analistas a entender relações complexas sem a complexidade de ferramentas e relatórios. Veja como isso é benéfico.
Benefícios da tabulação cruzada
Visualização simples: A tabulação cruzada oferece um formato de matriz fácil de ler que exibe a interação entre duas ou mais variáveis. Isso facilita a identificação de correlações, dependências e variações no conjunto de dados.
Identificação de padrões: Ao organizar os dados em linhas e colunas, a tabulação cruzada ajuda a identificar padrões e tendências que podem não ser imediatamente aparentes. Por exemplo, a relação entre o dispositivo de um cliente e as decisões de compra pode não ser aparente até que você a veja em uma tabela cruzada.
Comparação: Permite comparações diretas entre diferentes grupos. Por exemplo, você pode ter um grupo de produtos que atendem a diferentes personas de clientes. Uma análise de tabulação cruzada é uma ótima maneira de ver o que funciona para cada cliente. Se você precisar de algo mais abrangente, experimente o modelos de análise do setor .
Segmentação de dados: A tabulação cruzada ajuda a segmentar os dados em subgrupos menores e mais gerenciáveis, auxiliando na análise direcionada.
Interpretação de dados: A tabulação cruzada simplifica a interpretação de conjuntos de dados complexos, fornecendo um resumo claro e conciso.
Comunicação: A compreensão de uma tabela de referência cruzada não requer habilidades em estatística ou mesmo em análise de dados. Portanto, ela pode ser apresentada como está para as partes interessadas da empresa, garantindo que as descobertas sejam acessíveis e compreensíveis.
Portanto, sabemos que as tabelas de referência cruzada são ótimas, agora vamos ver onde podemos usá-las.
Casos de uso de tabulação cruzada
Pesquisa de mercado
A tabulação cruzada é uma das ferramentas analíticas mais populares em pesquisa de mercado. Cada software de análise de marketing tem alguma forma de tabelas cruzadas. Os analistas as utilizam para rastrear as relações entre os recursos do produto, a satisfação do cliente, os dados demográficos, as táticas de marketing, os orçamentos, o desempenho etc. como parte do análise da cadeia de valor .
Na prática, é uma das mais populares ferramentas de segmentação de clientes . Os profissionais de marketing comparam as características de vários grupos de pessoas para segmentá-los de forma eficaz. Muitas pesquisas de satisfação do cliente que usam modelos de formulários de feedback também capturam dados em uma tabela para uma análise eficaz de tabelas cruzadas.
Healthcare
Na área da saúde, é usado no diagnóstico, no gerenciamento de doenças e na pesquisa de medicamentos. Os profissionais de saúde a utilizam como parte de suas ferramentas de avaliação para examinar a relação entre os dados demográficos dos pacientes (idade, gênero) e a incidência de doenças. Eles desenvolvem programas de tratamento direcionados para grupos mais suscetíveis a doenças específicas.
Educação
A tabela de referência cruzada demonstra a eficácia de diferentes abordagens de ensino e informa as políticas educacionais. Por exemplo, ela pode revelar a correlação entre o desempenho dos alunos (notas) e os métodos de ensino (on-line vs. presencial etc.).
As escolas e universidades usam esses insights para otimizar os métodos de ensino e melhorar os resultados dos alunos usando as práticas mais eficazes.
Isso é só o começo. Pequenas empresas, consultores financeiros, startups, FMCG, manufatura, automóveis - todos os setores podem usar análises de tabulação cruzada para obter insights importantes sobre si mesmos. Toda organização também pode usá-la para analisar dados de pesquisas com funcionários.
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Quer os dados sejam o novo petróleo ou não, eles são certamente um dos ativos mais valiosos que as empresas têm hoje. Uma boa análise de dados estatísticos pode ser uma vantagem competitiva.
Entretanto, uma boa análise de dados não precisa ser um relatório excessivamente complexo. Ela pode ser uma simples análise de tabulação cruzada que apresenta uma relação entre variáveis em uma planilha. Ou ainda mais simples: um widget de painel no ClickUp.
Como todos os seus dados estruturados e não estruturados já estão no ClickUp, você pode minimizar drasticamente o esforço envolvido na criação do relatório de tabulação cruzada e, em vez disso, concentrar-se em analisá-los e usá-los para tomar decisões orientadas por dados.
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