Hur man använder korsanalys (med exempel)

Tittar du någonsin på data och drar slutsatser? Grattis! Du kan (kanske) kalla dig själv dataanalytiker 🙌. För de flesta andra krävs dock mycket mer för att bli en bra dataanalytiker.

Dataanalys omfattar ett brett spektrum av tekniker för datarensning, bearbetning och analys. En viktig del av detta, som används i många branscher, inklusive marknadsundersökningar, är korsanalys. Och idag är korsanalys just ämnet för detta blogginlägg.

Låt oss dyka in!

Förstå korsanalys

Korsanalys har sina rötter i tidiga statistiska metoder och är ett analytiskt verktyg för att tolka relationen mellan flera kategoriska variabler i en given dataset.

Hur fungerar korsanalys?

Korsanalys räknar frekvensen av förekomster av kategorier av variabler. Den presenteras i form av en tabell som visar variablernas fördelning. Om det låter komplicerat, oroa dig inte. Det är lättare att förstå visuellt (se nedan).

Tabellen ovan är en statusrapport från ett pågående projekt. Här finns två variabler: uppgiftens prioritet och status för slutförande. En korsanalys av siffrorna i tabellen ovan visar att 57 % av uppgifterna med hög prioritet är slutförda, medan endast en tredjedel av uppgifterna med låg prioritet är det.

Som projektledare kanske du tittar på detta och beslutar att du är på rätt väg för att genomföra prioriterade uppgifter.

Hur hjälper korsanalys?

Du kan använda korsanalys för:

Identifiera relationer mellan olika kategoriska variabler och avslöja hur en variabel kan påverka en annan. HR-avdelningen kan till exempel använda den för att mäta om det finns ett samband mellan en anställds kön och ersättning.

Förenkla komplexa data genom att bryta ner komplexa datamängder till enklare, mer begripliga format. Låt oss till exempel säga att Google Analytics presenterar trender för ett antal mätvärden. En korsanalys kan användas för att välja ut ett antal variabler och utforska relationerna mellan dem.

Hypotestestning för oberoende eller samband mellan variabler med hjälp av statistiska test. Som i tabellen ovan är korsanalys användbar om du vill förstå om ditt team verkligen arbetar med högprioriterade ärenden.

Läs vidare för mer information om när du ska använda korsanalys och hur du kan dra nytta av den. 🤓 Men först ska vi titta på vad en korsanalys innebär och hur man utför den.

Viktiga element i korsanalys

En enkel 2×2-korsanalys kan analyseras separat och kanske manuellt. Men när data blir mer komplexa och har flera undergrupper kan du behöva mer kraftfulla verktyg. Några av de viktigaste elementen som är användbara i korsanalys är följande.

Kontingenstabellen

En kontingenstabell, även känd som en korsstabell, används för att sammanfatta och analysera relationen mellan två eller flera kategoriska variabler. Exemplet ovan är en av de enklaste formerna av kontingenstabeller.

En bra kontingenstabellanalys hjälper till att:

Kommaseparerade värden

Kommaseparerade värden (CSV) är det vanligaste dataformatet i korsanalys. Som namnet antyder lagras och delas tabellerade data där varje värde separeras med ett komma. Detta format är praktiskt eftersom CSV-filer är lätta att läsa och redigera med olika program.

Chi-kvadratstatistik

Chi-kvadrat är ett statistiskt test för att bedöma sambandet mellan två kategoriska variabler genom att jämföra observerade frekvenser i varje kategori med förväntade frekvenser om variablerna var oberoende.

Baserat på denna jämförelse utvärderar testet om eventuella skillnader mellan observerade och förväntade frekvenser är slumpmässiga eller indikerar ett samband mellan variablerna.

Statistisk hypotesprövning

Statistisk hypotesprövning är i stort sett vad det låter som:

Hypotestestning i statistisk analys ger forskare ett strukturerat ramverk för att dra slutsatser om populationer baserat på urvalsdata.

Forskare använder stickprovsdata för att beräkna ett testvärde och jämför det sedan med ett kritiskt värde från en relevant statistisk fördelning för att avgöra om nollhypotesen ska förkastas.

Statistisk signifikans

Vid statistisk hypotesprövning kan ingen forskare vara 100 % säker på resultatet. Det är här statistisk signifikans kommer in. Enkelt uttryckt är statistisk signifikans sannolikheten för att nollhypotesen är sann eller falsk som ett resultat av någon faktor av intresse och ingen slump.

I grund och botten handlar det om hur säker du kan vara på att resultatet är verkligt. Det anges vanligtvis med ett p-värde som är mindre än eller lika med 5 %.

Denna process hjälper forskare att validera sina resultat, dra slutsatser och fatta välgrundade beslut baserade på empiriska bevis, vilket säkerställer att resultaten är robusta och tillförlitliga.

Dessa element utgör grunden för dina lektioner i korsanalys. Nu ska vi gå vidare till hur du faktiskt kan utföra analysen.

Hur man genomför en korsanalys (med Excel)

Till att börja med finns det inte bara ett sätt att göra detta på. Det finns olika sätt att utföra en korsanalys beroende på dina behov och vilka verktyg som finns tillgängliga.

I det här blogginlägget utforskar vi två vanliga metoder: att använda ett kalkylprogram som Microsoft Excel och att använda ClickUp.

Här följer en steg-för-steg-beskrivning av hur du genomför en korsanalys med Excel:

1. Förbered dina data

Se först till att du organiserar rådata i tabellformat, där varje kolumn representerar en annan kategorisk variabel och varje rad motsvarar en observation. Se till att det inte finns några tomma rader eller kolumner i ditt dataområde, eftersom detta kan störa de följande stegen.

2. Infoga en pivottabell

Markera hela datauppsättningen. Gå till fliken Infoga i menyfliksområdet och klicka på Pivottabell. Bekräfta datauppsättningen i dialogrutan och välj om du vill placera pivottabellen i ett nytt eller befintligt kalkylblad. Klicka på OK för att infoga pivottabellen.

3. Skapa din pivottabell

När du har infogat pivottabellen kan du anpassa rapporten efter de data du behöver. Fältpanelen för pivottabellen visas på höger sida av Excel-fönstret. Här kan du konfigurera din pivottabell genom att dra och släppa fält.

Du behöver minst tre fält:

Du kan lägga till kapslade variabler i dessa rader och kolumner för att även visa komplexa relationer.

4. Konfigurera värdefältet

I fältet Värden kan du visa antal, summa och andra beräkningar. För en effektiv korsanalys behöver du antalet.

För att aktivera detta klickar du på fältet i området Värden för att öppna inställningarna för värdefältet. Ställ in beräkningstypen på Räkna för att visa frekvensen för varje kombination av kategorier.

5. Anpassa och formatera pivottabellen

Du kan justera layouten ytterligare genom att dra fält mellan raderna, kolumnerna och värdeområdena. Dra ett fält till filterområdet om du behöver filtrera data.

Högerklicka på celler för att formatera siffror, teckensnitt och cellstilar, och använd fliken Design för att tillämpa stilar på din pivottabell för bättre visualisering.

6. Analysera och tolka resultaten

När du har ställt in pivottabellen har du allt du behöver för att granska korsanalysen och identifiera mönster, trender och samband mellan variablerna. Så börja samla in användbara insikter!

Om du är nybörjare på detta område finns här några kalkylbladsmallar som hjälper dig att komma igång.

Hur man gör en korsanalys (med ClickUp)

Om sex steg låter som mycket för att lägga grunden för en enkel relationsanalys, har du kanske rätt. I ClickUp är det mycket enklare, utan behov av verktyg för databasdesign. Så här gör du.

1. Ställ in dina data

Om du använder ClickUp som projektledningsverktyg har du redan en hel del data där. Du behöver alltså inte importera eller förbereda dina data. Du kan komma igång direkt.

När du vet vilka variabler du vill analysera skapar du en lista över dem. Du kan använda befintliga fält som "status" eller "ansvarig" eller använda ClickUps anpassade fält för att representera de olika variablerna du vill analysera.

Fyll i din lista med uppgifter och se till att alla relevanta anpassade fält är ifyllda för varje uppgift. Detta steg innebär att du matar in dina datapunkter på ett strukturerat sätt.

2. Skapa vyer för korsanalys

Använd ClickUps tabellvy för att skapa en tabellrepresentation av dina data, liknande ett kalkylblad, men mycket snabbare och enklare.

3. Organisera data på ditt sätt

Grupp: Använd gruppfunktionen för att gruppera uppgifter efter en kategorisk variabel och sedan efter en annan. Gruppera till exempel uppgifter efter ”Uppdragstagare” och sedan efter ”Status” för att se en uppdelning av uppgiftsstatus per uppdragstagare.

Filter: Använd filter för att begränsa data till specifika kategorier eller perioder, vilket möjliggör en mer fokuserad analys.

Sortera: Sortera uppgifter i datatabellerna för att organisera informationen på ett logiskt sätt, vilket gör det lättare att identifiera mönster och trender. Med det har du dina korsstabulerade data för analys.

4. Konfigurera realtidsdashboards

Använd ClickUp Dashboards för att få realtidsinsikter från dina korsstabulerade data. Granska tabellen för att se hur uppgifterna fördelas mellan de olika kategorierna. Tabellen visar antal eller listor över uppgifter inom varje kombination av de grupperade fälten – perfekt för att upptäcka mönster!

Om du till exempel korsstabulerar dina kundundersökningsdata kan du få fram kundnöjdhetsbetyg för varje produkt. Utifrån det kan du utforma din strategi.

Skapa stapeldiagram, cirkeldiagram och andra visuella representationer för att se hur olika kategorier interagerar. Ett stapeldiagram över uppgifter per ansvarig kan hjälpa dig att bättre förstå arbetsbelastningsfrågor.

Skapa anpassade diagram som sammanställer data baserat på dina anpassade fält. Du kan till exempel skapa ett stapeldiagram som visar antalet uppgifter per status för varje ansvarig. Detta ger en djupare inblick i potentiell överbelastning eller utbrändhet bland teammedlemmarna.

Om du arbetar med marknadsföring och jämförande studier kan dessa mallar för konkurrensanalyser göra detta åt dig utan problem.

Fördelar och användningsfall för korsanalys

Korsanalys är en av de enklaste metoderna för dataanalys. Den hjälper analytiker att förstå komplexa samband utan komplicerade verktyg och rapporter. Här är några fördelar med den.

Fördelar med korsanalys

Enkel visualisering: Korsanalys ger ett lättläst matrisformat som visar interaktionen mellan två eller flera variabler. Detta gör det enkelt att upptäcka korrelationer, beroenden och variationer inom datamängden.

Mönsteridentifiering: Genom att organisera data i rader och kolumner hjälper korsanalysen till att identifiera mönster och trender som kanske inte är omedelbart uppenbara. Till exempel kanske sambandet mellan en kunds enhet och köpbeslut inte är uppenbart förrän du ser det som en korsanalys.

Jämförelse: Den möjliggör enkla jämförelser mellan olika grupper. Du kan till exempel ha en grupp produkter som riktar sig till olika kundpersonligheter. En korsanalys är ett utmärkt sätt att se vad som fungerar för vilken kund. Om du behöver en mer övergripande bild kan du prova mallarna för branschanalys.

Datasegmentering: Korsanalys hjälper till att segmentera data i mindre, mer hanterbara undergrupper, vilket underlättar riktad analys.

Datatolkning: Korsanalys förenklar tolkningen av komplexa datamängder genom att ge en tydlig och koncis sammanfattning.

Kommunikation: För att förstå en korsstabell behöver man inte ha kunskaper i statistik eller ens dataanalys. Den kan därför presenteras som den är för företagets intressenter, vilket säkerställer att resultaten är tillgängliga och begripliga.

Nu vet vi att korsanalyser är fantastiska, så låt oss titta på var vi kan använda dem.

Användningsfall för korsanalys

Marknadsundersökning

Korsanalys är ett av de mest populära analysverktygen inom marknadsundersökningar. Alla programvaror för marknadsanalys har någon form av korsanalys. Analytiker använder den för att spåra relationer mellan produktfunktioner, kundnöjdhet, demografi, marknadsföringstaktik, budgetar, prestanda etc. som en del av värdekedjeanalysen.

I praktiken är det ett av de mest populära verktygen för kundsegmentering. Marknadsförare jämför egenskaperna hos olika grupper av människor för att segmentera dem effektivt. Många kundnöjdhetsundersökningar som använder mallar för feedbackformulär samlar också in data i en tabell för effektiv korsanalys.

Hälso- och sjukvård

Inom hälso- och sjukvården används den vid diagnos, sjukdomsbehandling och läkemedelsforskning. Hälso- och sjukvårdspersonal använder den som en del av sina utvärderingsverktyg för att undersöka sambandet mellan patientdemografi (ålder, kön) och sjukdomsförekomst. De utvecklar riktade behandlingsprogram för grupper som är mer mottagliga för specifika sjukdomar.

Utbildning

Korsanalys visar effektiviteten hos olika undervisningsmetoder och ger information om utbildningspolitik. Den kan till exempel avslöja sambandet mellan elevernas prestationer (betyg) och undervisningsmetoder (online kontra personlig undervisning etc.).

Skolor och universitet använder dessa insikter för att optimera undervisningsmetoderna och förbättra elevernas resultat med hjälp av de mest effektiva metoderna.

Det är bara början. Småföretag, finansiella rådgivare, nystartade företag, FMCG, tillverkning, bilindustri – alla branscher kan använda korsanalyser för att få viktiga insikter om sig själva. Alla organisationer kan också använda den för att analysera data från medarbetarundersökningar.

Få bättre insikter med korskorsanalys i ClickUp

Oavsett om data är den nya oljan eller inte, är det utan tvekan en av de mest värdefulla tillgångarna som företag har idag. God statistisk dataanalys kan vara en konkurrensfördel.

En bra dataanalys behöver dock inte vara en överdrivet komplex rapport. Det kan vara en enkel korsanalys som visar sambandet mellan variabler i ett kalkylblad. Eller ännu enklare – en dashboard-widget på ClickUp.

Eftersom alla dina strukturerade och ostrukturerade data redan finns i ClickUp kan du minimera arbetet med att skapa korsreferensrapporten avsevärt och istället fokusera på att analysera den och använda den för att fatta datadrivna beslut.

Med ClickUp behöver du inga big data-verktyg för korsanalys. Prova själv. Registrera dig gratis idag.