Como usar a análise de tabulação cruzada (com exemplos)

Você costuma analisar dados e extrair insights? Parabéns! Você pode (talvez) se considerar um analista de dados 🙌. No entanto, para a maioria das outras pessoas, ser um bom analista de dados exige muito mais.

A análise de dados envolve uma ampla gama de técnicas de limpeza, processamento e análise de dados. Um elemento importante disso, amplamente utilizado em vários setores, incluindo pesquisa de mercado, é a análise de tabulação cruzada. E hoje, a análise de tabulação cruzada é o foco desta postagem do blog.

Vamos começar!

Entendendo a tabulação cruzada

Com suas raízes nas práticas estatísticas iniciais, a análise de tabulação cruzada é uma ferramenta analítica para interpretar a relação entre várias variáveis categóricas em qualquer conjunto de dados.

Como funciona a análise de tabulação cruzada?

A análise de tabulação cruzada conta a frequência de ocorrência de categorias de variáveis. Ela apresenta os resultados em uma tabela, exibindo a distribuição das variáveis. Se isso parecer complicado, não se preocupe. É mais fácil entender visualmente (como abaixo).

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 análise de projeto de tabulação cruzada dos números da tabela acima mostra que 57% das tarefas de alta prioridade foram concluídas, enquanto apenas um terço das tarefas de baixa prioridade foram concluídas.

Como gerente de projetos, você pode analisar isso e decidir que está no caminho certo para executar as prioridades.

Como a tabulação cruzada pode ajudar?

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 existe uma relação entre o gênero de um funcionário e sua remuneração.

Simplificando dados complexos ao dividir conjuntos de dados complexos em formatos mais simples e compreensíveis. Por exemplo, digamos que o Google Analytics apresente tendências em várias métricas. Uma análise de tabulação cruzada pode ser usada para selecionar algumas variáveis e explorar as relações entre elas.

Teste de hipóteses para independência ou associação entre variáveis usando testes estatísticos. Como na tabela acima, se você deseja entender se 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 envolve uma análise de tabulação cruzada e como realizá-la.

Elementos-chave da tabulação cruzada

Uma tabulação cruzada simples 2×2 pode ser analisada de forma independente e, talvez, manualmente. No entanto, à medida que os dados se tornam mais complexos e apresentam 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 tabulação de contingência ajuda a:

Valores separados por vírgulas

Os valores separados por vírgulas (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 prático porque os arquivos CSV são facilmente legíveis e editáveis por vários aplicativos de software.

Estatística 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 as diferenças entre as frequências observadas e esperadas são aleatórias ou indicam uma relação entre as variáveis.

Teste de hipóteses estatísticas

O teste de hipóteses estatísticas é basicamente o que o nome indica:

O teste de hipóteses na análise estatística fornece aos pesquisadores uma estrutura organizada para fazer inferências sobre populações com base em dados amostrais.

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 devem rejeitar a hipótese nula.

Significado estatístico

Em testes de hipóteses estatísticas, nenhum pesquisador pode ter 100% de certeza do resultado. É aí que entra a significância estatística. Simplificando, a significância estatística é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira ou falsa como resultado de algum fator de interesse e não por acaso.

Essencialmente, é a confiança com que você pode afirmar 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 das 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 existe uma única maneira de fazer isso. Existem várias maneiras de executar uma análise de tabulação cruzada, dependendo de suas necessidades e da disponibilidade de ferramentas.

Nesta postagem do blog, exploramos dois métodos comumente usados: usar um software de planilha como o Microsoft Excel e usar o ClickUp.

Aqui está um passo a passo de como realizar 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 dentro do intervalo de dados, pois isso pode atrapalhar as próximas etapas.

2. Insira uma tabela dinâmica

Selecione todo o intervalo de seus dados. Navegue até a guia Inserir na faixa de opções e clique em 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.

3. Crie sua tabela dinâmica

Depois de inserir a tabela dinâmica, você pode personalizar o relatório de acordo com os dados necessários. 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:

Você também pode adicionar variáveis aninhadas nessas linhas e colunas para visualizar relações complexas.

4. Configure o campo de valores

O campo de valores permite exibir contagem, soma e outros cálculos. Para uma análise de tabulação cruzada eficaz, você precisa da contagem.

Para ativá-la, na área Valores, clique no campo para abrir as Configurações do campo de valor. Defina o tipo de cálculo como Contagem para exibir a frequência de ocorrências para cada combinação de categorias.

5. Personalize e formate 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 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 sua tabela dinâmica para uma melhor visualização.

6. Analise e interprete os resultados

Depois de definir a Tabela Dinâmica, você terá tudo o que precisa para analisar a tabulação cruzada e identificar padrões, tendências e relações entre as variáveis. Então, comece a obter insights úteis!

Se você é novo nisso, aqui estão alguns modelos de planilhas para você começar.

Como fazer uma análise de tabulação cruzada (com o ClickUp)

Se seis etapas parecem muitas para estabelecer a base para realizar uma análise de relacionamento simples, você pode estar certo. No ClickUp, é muito mais simples, sem a necessidade de ferramentas de design de banco de dados. Veja como.

1. Configure seus dados

Se você usa o ClickUp como ferramenta de gerenciamento de projetos, já tem muitos dados armazenados nele. Portanto, não há necessidade de importar ou preparar seus dados. Você pode começar imediatamente.

Depois de saber quais variáveis deseja analisar, crie uma lista delas. Você pode usar campos existentes, como “status” ou “responsável”, ou usar os campos personalizados do ClickUp para representar as várias variáveis que deseja analisar.

Preencha sua lista com tarefas, garantindo que cada tarefa tenha os campos personalizados relevantes preenchidos. Esta etapa envolve a inserção de seus pontos de dados de maneira estruturada.

2. Crie visualizações para tabulação cruzada

Use a visualização 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

Grupo: use o recurso de agrupamento para agrupar tarefas por uma variável categórica e, em seguida, por outra. Por exemplo, agrupe tarefas por “Responsável” e, em seguida, por “Status” para ver uma análise detalhada dos status das tarefas por responsável.

Filtro: aplique filtros para restringir os dados a categorias ou períodos específicos, permitindo uma análise mais focada.

Classificar: classifique as tarefas nas tabelas de dados para organizar as informações de maneira lógica, facilitando a identificação de padrões e tendências. Com isso, você terá seus dados tabulados cruzados para análise.

4. Configure painéis em tempo real

Use os painéis do ClickUp para obter insights em tempo real a partir de seus dados tabulados. 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 — perfeito para você perceber padrões!

Por exemplo, a tabulação cruzada dos dados da pesquisa com clientes pode revelar os índices 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 as questões relacionadas à carga de trabalho.

Crie gráficos personalizados que agregam 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 dará uma visão mais profunda sobre a possível sobrecarga ou esgotamento entre os membros da equipe.

Se você trabalha com marketing e realiza estudos comparativos, esses modelos de análise competitiva fazem isso por 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 compreender relações complexas sem a complexidade de ferramentas e relatórios. Veja como isso é benéfico.

Benefícios da tabulação cruzada

Visualização simples: a tabulação cruzada fornece 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 dentro do 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 suas decisões de compra pode não ser aparente até que você a veja como uma tabulação cruzada.

Comparação: permite comparações diretas entre diferentes grupos. Por exemplo, você pode ter um grupo de produtos voltados para diferentes perfis de clientes. A análise de tabulação cruzada é uma ótima maneira de ver o que funciona para cada cliente. Se você precisar de uma visão mais ampla, experimente os 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: para entender uma tabulação cruzada, não é necessário ter conhecimentos de estatística ou mesmo de análise de dados. Portanto, ela pode ser apresentada tal como está às partes interessadas da empresa, garantindo que as conclusões sejam acessíveis e compreensíveis.

Agora que sabemos que as tabelas cruzadas são ótimas, vamos ver onde podemos utilizá-las.

Casos de uso da tabulação cruzada

Pesquisa de mercado

A tabulação cruzada é uma das ferramentas analíticas mais populares em pesquisas de mercado. Todos os softwares de análise de marketing possuem alguma forma de tabulação cruzada. Os analistas a utilizam para rastrear relações entre características de produtos, satisfação do cliente, dados demográficos, táticas de marketing, orçamentos, desempenho, etc., como parte da análise da cadeia de valor.

Na prática, ela é uma das ferramentas de segmentação de clientes mais populares. Os profissionais de marketing comparam as características de vários grupos de pessoas para segmentá-los de maneira eficaz. Muitas pesquisas de satisfação do cliente que utilizam modelos de formulários de feedback também capturam dados em uma tabela para uma análise cruzada eficaz.

Saúde

Na área da saúde, ela é usada 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, sexo) e a incidência de doenças. Eles desenvolvem programas de tratamento direcionados para grupos mais suscetíveis a doenças específicas.

Educação

A tabulação 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 (online x presencial, etc.).

Escolas e universidades utilizam esses insights para otimizar métodos de ensino e melhorar o desempenho dos alunos, utilizando as práticas mais eficazes.

Isso é apenas 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. Todas as organizações também podem usá-la para analisar dados de pesquisas com funcionários.

Obtenha melhores insights com a análise de tabulação cruzada no ClickUp

Quer os dados sejam ou não o novo petróleo, eles são certamente um dos ativos mais valiosos que as empresas têm hoje. Uma boa análise estatística de dados pode ser uma vantagem competitiva.

No entanto, uma boa análise de dados não precisa ser um relatório excessivamente complexo. Pode ser uma análise de tabulação cruzada simples 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-lo e usá-lo para tomar decisões baseadas em dados.

Com o ClickUp, você não precisa de ferramentas de big data para fazer análises de tabulação cruzada. Experimente você mesmo. Inscreva-se hoje gratuitamente.