Una de las herramientas más usadas para el análisis de datos es la tabulación cruzada. Descubre para qué sirve y cómo utilizarla.
La tabla cruzada, también conocida como tabulación cruzada o análisis de tablas de contingencia, se utiliza para analizar datos nominales (por categorías). Sigue leyendo para obtener más información sobre el análisis de tablas cruzadas y cómo se utiliza.
La tabulación cruzada es una herramienta útil de análisis, que se emplea comúnmente para comparar los resultados de una o más variables con los resultados de otra variable. Se utiliza con datos en una escala nominal, donde las variables se nombran o etiquetan sin un orden específico.
En esencia, las tablas cruzadas son tablas de datos que presentan los resultados de un grupo completo de encuestados, así como de subgrupos. Estas te permiten examinar las relaciones dentro de los datos que pueden no ser tan obvias al observar todas las respuestas de la encuesta.
Con la tabulación cruzada, puedes examinar los datos de varias maneras para tener una comprensión más profunda de los grupos de encuestados.
Analizar grandes conjuntos de datos puede ser difícil, pero es aún más complicado encontrar información relevante con la que se pueda actuar si la cantidad de datos es enorme. Las tabulaciones cruzadas simplifican y dividen los datos en subgrupos para facilitar la interpretación: muestran porcentajes y frecuencias que pueden cambiar cuando se contrastan con variables en otras categorías. Al hacer que los conjuntos de datos sean más manejables a escala, ocurren menos errores.
Las tabulaciones cruzadas te permiten examinar las relaciones entre una o más variables para obtener percepciones a un nivel más granular. Sin las tabulaciones cruzadas, esta información podría pasar desapercibida, perderse en un mar de datos o requerir trabajo adicional para revelarla. Utiliza varios filtros para profundizar aún más en los datos y descubrir más detalles.
Las tabulaciones cruzadas simplifican los conjuntos de datos para que puedas realizar comparaciones entre ellos. Esto significa que podrás obtener percepciones más rápidas para crear nuevas estrategias de marketing guiadas por los datos. También es posible observar las tendencias globales en las respuestas de las encuestas y actuar en consecuencia.
Al utilizar las tabulaciones cruzadas, los conjuntos de datos se simplifican y dividen en subgrupos. Los datos limpios resultantes están en un formato más digerible para que los profesionales de investigación y los miembros del equipo puedan verlos y utilizarlos con facilidad sin la necesidad de tener una formación analítica.
La tabulación cruzada suele emplearse cuando tienes información que se puede dividir en grupos mutuamente excluyentes, también conocidos como variables nominales. Esto te permite examinar las relaciones dentro de los datos que pueden no ser tan evidentes. Un informe de tabulación cruzada muestra la conexión entre dos o más preguntas de encuesta en estudios de investigación de mercado.
La tabla cruzada se usa en múltiples sectores industriales y cargos laborales. Algunos ejemplos de departamentos que se benefician del análisis de tablas cruzadas incluyen:
Los departamentos de recursos humanos pueden utilizarlas para examinar los datos de las encuestas de los empleados sobre la cultura de la empresa, la orientación de la gerencia, el compromiso de los empleados y mucho más. Su uso ayuda a Recursos Humanos a determinar qué departamentos tienen problemas o necesidades particulares que pueden abordarse.
Los equipos de investigación de mercado pueden tomar datos sin procesar y hacerlos más digeribles para la toma de decisiones de la gerencia gracias a las tabulaciones cruzadas.
Los equipos de atención al cliente pueden utilizarlas para evaluar los niveles de satisfacción de los clientes, tanto de los antiguos como de los nuevos.
La administración de una escuela puede usar los datos de la evaluación del instructor que proporcionaron los alumnos y compararlos con el tema y la hora de la clase, así como otros datos para ayudar a mejorar la experiencia educativa de los alumnos.
La prueba de chi-cuadrado se usa para saber si los datos en una tabla de tabulación cruzada son estadísticamente significativos o no. Los resultados son estadísticamente significativos si las dos variables nominales son independientes (no relacionadas). Básicamente, chi-cuadrado es una prueba de correlación para variables nominales.
Estos son algunos términos prácticos que se usan al hablar de tabulaciones cruzadas:
Ejemplo 1
Satisfacción de los empleados: El siguiente ejemplo de tabulación cruzada de SurveyMonkey se creó con datos de una encuesta de satisfacción de los empleados. En la encuesta se utilizaron preguntas de opción múltiple para que los empleados respondan:
En las columnas se incluyen las preguntas que definen los grupos y en las filas aquellas utilizadas para compararlos. Este es el formato típico de un informe de tabulación cruzada.
En esta tabla cruzada, puedes ver que existe una relación entre los empleados que llevan más tiempo en la empresa y su nivel de satisfacción. Una vez que hayas identificado esta relación, puedes explorarla más a fondo para descubrir la causa de esta relación. A partir de los datos que tienes, no puedes afirmar categóricamente que una variable está afectando a la otra. En otras palabras, los datos identifican una correlación entre el empleo a largo plazo y la satisfacción de los empleados, pero esto no implica una causalidad.
Consejo: Ten cuidado al analizar datos para asegurarte de no confundir la correlación con la causalidad.
Ejemplo 2:
Intención de compra: En este ejemplo, quieres saber quiénes de los encuestados es más probable que compre tu producto, si hombres o mujeres.
Nuevamente, los datos que definen los grupos aparecen en las columnas (masculino y femenino), y la pregunta de comparación está en las filas (¿comprarías mi perfume para gatos?).
Si consideraras únicamente los resultados generales sin usar tabulaciones cruzadas, encontrarías que el 54 % de los encuestados estarían interesados en comprar tu producto. No tendrías una imagen clara de la intención de compra por sexo, lo que sin duda jugaría un papel en la personalización de tus esfuerzos de marketing.
Con la tabulación cruzada, encuentras que el 45 % de todos los encuestados dicen que definitivamente comprarían tu producto y que el 66 % de ellos son mujeres. Puedes usar esta información como guía para todo, desde el nombre del producto hasta el empaque y los mensajes.
Con las tabulaciones cruzadas, puedes descubrir numerosas percepciones. Estos son solo algunos ejemplos de las preguntas que se pueden responder gracias a los informes de tabulación cruzada.
¿Qué tanto difieren los niveles de satisfacción del cliente entre los clientes nuevos y los clientes que te han comprado antes?
¿Cuál es la relación entre el nivel de satisfacción de los clientes y si recomendarían o no nuestro producto?
¿Tus clientes más satisfechos compartirían sus críticas positivas en canales de redes sociales?
¿Cuál es la principal queja de los clientes que no están satisfechos con tu producto?
¿Cómo se sienten los empleados de los diferentes departamentos acerca de nuestra empresa?
¿Existe alguna relación entre la ubicación de la oficina y la satisfacción?
¿Hay alguna diferencia entre hombres y mujeres con respecto a su intención de comprar mi producto?
¿La edad representa alguna diferencia en el conocimiento de nuestra marca?
¿Cómo se sienten los estudiantes que tienen ciertos programas de estudio acerca de la disponibilidad de los recursos para ellos?
¿Existe alguna relación entre un programa de estudio particular y la satisfacción de los estudiantes?
Si necesitas profundizar y revelar datos a un nivel más detallado, las tabulaciones cruzadas y los filtros son tu mejor opción. Ahorra tiempo, revela percepciones detalladas y obtén más de tus datos con SurveyMonkey y los datos de las tabulaciones cruzadas. Visita nuestra sección de asistencia para saber cómo crear tu propio informe de tabla cruzada.
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