La tabulazione incrociata è un metodo per analizzare quantitativamente la relazione tra più variabili.
Conosciuta anche come tabelle di contingenza o tabelle incrociate, la tabulazione incrociata raggruppa le variabili per capire la correlazione tra diverse variabili. Mostra anche come le correlazioni cambiano da un raggruppamento di variabili ad un altro. Di solito viene usata nell’analisi statistica per trovare modelli, tendenze e probabilità all’interno dei dati grezzi.
Quando si può usare la tabulazione incrociata
La tabulazione incrociata viene solitamente eseguita su dati categorici – dati che possono essere divisi in gruppi mutuamente esclusivi.
Un esempio di dati categorici è la regione di vendita di un prodotto. Tipicamente, la regione può essere divisa in categorie come l’area geografica (nord, sud, nord-est, ovest, ecc) o lo stato (Andhra Pradesh, Rajasthan, Bihar, ecc). La cosa importante da ricordare sui dati categorici è che un punto di dati categorici non può appartenere a più di una categoria.
Le tabulazioni incrociate sono usate per esaminare le relazioni all’interno dei dati che potrebbero non essere immediatamente evidenti. La tabulazione incrociata è particolarmente utile per studiare le ricerche di mercato o le risposte ai sondaggi. La tabulazione incrociata di dati categorici può essere fatta con strumenti come SPSS, SAS e Microsoft Excel.
Un esempio di tabulazione incrociata
“Nessun altro strumento in Excel ti dà la flessibilità e la potenza analitica di una tabella pivot.”
Bill Jalen
Un modo semplice per fare tabulazioni incrociate è la funzione tabella pivot di Microsoft Excel. Le tabelle pivot sono un ottimo modo per cercare modelli in quanto aiutano a raggruppare facilmente i dati grezzi.
Considerate il seguente esempio di set di dati in Excel. Mostra i dettagli sulle transazioni commerciali per quattro categorie di prodotti. Usiamo questa serie di dati per mostrare la tabulazione incrociata in azione.
Questi dati possono essere convertiti in formato tabella pivot selezionando l’intera tabella e inserendo una tabella pivot nel file Excel. La tabella può correlare diverse variabili in ordine di riga, di colonna o di valore, sia in formato tabella che in formato grafico.
Utilizziamo la tabulazione incrociata per verificare la relazione tra il tipo di metodo di pagamento (es. visa, MasterCard, PayPal, ecc.) e la categoria del prodotto rispetto alla regione di vendita. Possiamo selezionare queste tre categorie nella tabella pivot.
Quindi i risultati appaiono in una tabella pivot:
Ora è chiaro che le vendite più alte sono state fatte per P1 usando Master Card. Pertanto, possiamo concludere che il metodo di pagamento MasterCard e la categoria di prodotto P1 è la combinazione più redditizia.
Similmente, possiamo usare la tabulazione incrociata e trovare la relazione tra la categoria di prodotto e il tipo di metodo di pagamento per quanto riguarda il numero di transazioni.
Questo può essere fatto raggruppando il metodo di pagamento, la categoria del prodotto e le unità vendute:
Di default, la tabella pivot di Excel aggrega i valori come somma. La somma delle unità ci darà il numero totale di unità vendute. Poiché vogliamo confrontare il numero di transazioni invece del numero di unità vendute, dobbiamo cambiare l’impostazione del campo valore da Somma a Conteggio per le unità.
I risultati di questa mappatura della tabella pivot sono i seguenti. Questa è un’analisi di tabulazione incrociata di 3 variabili – analizza la correlazione tra il metodo di pagamento e la categoria di pagamento secondo il numero di transazioni.
Per tutte le regioni, possiamo osservare che la categoria di prodotti più venduta è stata la P1 e il maggior numero di transazioni è stato effettuato con Master Card. Possiamo anche vedere il metodo di pagamento preferito in ogni categoria di prodotti. Per esempio, American Express è la carta preferita per i prodotti P2.
I benefici della tabulazione incrociata
Ora che ci è chiaro come usare la tabulazione incrociata, diamo un breve sguardo ai benefici dell’uso della tabulazione incrociata.
Elimina la confusione nell’interpretazione dei dati
I dati grezzi possono essere difficili da interpretare. Anche per piccoli insiemi di dati, è fin troppo facile ricavare risultati sbagliati semplicemente guardando i dati. La tabulazione incrociata offre un metodo semplice per raggruppare le variabili, che minimizza il potenziale di confusione o di errore fornendo risultati chiari.
Aiuta a ricavare innumerevoli intuizioni
Come abbiamo osservato nel nostro esempio, la tabulazione incrociata può aiutarci a ricavare grandi intuizioni dai dati grezzi. Queste intuizioni non sono facili da vedere quando i dati grezzi sono formattati come una tabella. Poiché la tabulazione incrociata traccia chiaramente le relazioni tra le variabili categoriche, i ricercatori possono ottenere intuizioni migliori e più profonde – intuizioni che altrimenti sarebbero state trascurate o che avrebbero richiesto molto tempo per decodificare da forme più complicate di analisi statistica.
Offre punti di dati per tracciare una linea d’azione
La tabulazione incrociata rende più facile l’interpretazione dei dati, che è vantaggiosa per i ricercatori che hanno una conoscenza limitata dell’analisi statistica. Con la tabulazione incrociata, le persone non hanno bisogno di programmazione statistica per correlare le variabili categoriche. La chiarezza offerta dalla tabulazione incrociata aiuta i professionisti a valutare il loro lavoro attuale e a tracciare le strategie future.
Conclusione
Molti studi suggeriscono che la tabulazione incrociata è uno dei metodi preferiti per analizzare i dati delle ricerche di mercato o dei sondaggi. Infatti, Qualtrics stima che l’analisi di tabulazione incrociata e l’analisi di frequenza di una singola variabile insieme rappresentano più del 90% di tutte le analisi di ricerca. Quindi vai avanti e usa la tabulazione incrociata! È inestimabile per scoprire relazioni nascoste nei vostri dati grezzi.
Per vedere la tabulazione incrociata in azione, guardate la versione video di questo blog.
Foto di Mika Baumeister su Unsplash