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O que é tabulação cruzada e como usá-la

Uma das ferramentas mais usadas para análise de dados é a tabulação cruzada. Veja o que ela faz e como usá-la.

Também conhecida como análise de tabela de contingência, a tabulação cruzada é usada para analisar dados categóricos. Saiba mais sobre a análise de tabulação cruzada e como usá-la abaixo. 

Tabulação cruzada é uma ferramenta útil de análise normalmente usada para comparar os resultados de uma ou mais variáveis com os resultados de outra variável. Ela é usada com dados em escala nominal, ou seja, atribui-se um nome ou uma legenda a cada variável de forma aleatória.

Tabelas cruzadas são, basicamente, tabelas de dados com os resultados de um grupo de respondentes de pesquisas e de subgrupos. Elas possibilitam identificar relações entre os dados que podem não ficar claras ao analisar as respostas gerais da pesquisa.

Com a tabulação cruzada, é possível analisar os dados de diferentes maneiras para entender melhor os grupos de respondentes de uma pesquisa.

Pode ser difícil analisar grandes conjuntos de dados. Pode ser ainda mais complicado identificar insights práticos e relevantes em um grande volume de dados. A tabulação cruzada simplifica e separa os dados em subgrupos para facilitar a interpretação. As porcentagens e frequências podem mudar de acordo com as variáveis das categorias de comparação. Com conjuntos de dados mais facilmente gerenciáveis em grande escala, a chance de erros é menor.

Com a tabela cruzada, é possível analisar as relações entre uma ou mais variáveis, resultando em insights mais granulares que podem passar despercebido de outra forma, perdidos em uma imensidão de dados, só sendo possível identificá-los com trabalho extra. Use vários filtros para analisar os dados de maneira ainda mais detalhada.

A tabulação cruzada simplifica a comparação de conjuntos de dados, agilizando a obtenção de insights para a criação de estratégias de marketing orientadas por dados. Também é possível monitorar tendências globais entre as respostas da pesquisa para tomar medidas as necessárias.

Com a tabela cruzada, os conjuntos de dados são simplificados e divididos em subgrupos. Dessa forma, é possível obter dados limpos em um formato digerível, que podem ser facilmente visualizados e usados por profissionais de pesquisa e membros de equipe sem experiência em análises.

A tabulação cruzada é normalmente usada com informações que podem ser divididas em grupos mutuamente exclusivos, também conhecidos como variáveis categóricas. Ela possibilita analisar relações entre os dados que podem não ser facilmente identificáveis. O relatório de tabulação cruzada pode mostrar a conexão entre duas ou mais perguntas em estudos de pesquisa de mercado.

A tabulação cruzada é usada em vários setores e cargos. A análise de tabulação cruzada pode ser útil, por exemplo, nos seguintes departamentos:

O departamento de RH pode usar tabelas cruzadas para analisar dados de pesquisas de colaboradores sobre a cultura da empresa, a orientação da gerência, o envolvimento de colaboradores, entre outros. O uso de tabulação cruzada ajuda o RH a determinar departamentos com problemas ou necessidades específicas.

Equipes de pesquisa de mercado podem tornar dados brutos mais digeríveis para a tomada de decisões com a tabulação cruzada.

Equipes de suporte a clientes podem usar tabelas cruzadas para avaliar o nível de satisfação entre clientes novos e existentes.

A equipe administrativa de escolas pode usar a tabulação cruzada para comparar dados de avaliação de professores realizada pelos alunos com dados de horário de aula, matéria, entre outros, para melhorar a experiência dos alunos.

O teste qui-quadrado é usado para testar dados de uma tabela cruzada e determinar sua relevância estatística. Quando as duas variáveis categóricas são independentes (não relacionadas), os resultados são estatisticamente relevantes. Ou seja, o teste qui-quadrado é, basicamente, um teste de correlação de variáveis categóricas.

Confira alguns termos específicos relacionados à tabulação cruzada:

  • Título de coluna (banner): cabeçalho na parte superior de cada coluna com o nome da categoria de dados.
  • Categorias: como as variáveis são agrupadas.
  • Teste qui-quadrado: análise para determinar a relevância estatística da tabulação cruzada e se as variáveis comparadas são independentes ou não. É usado para medir a comparação de dados reais com dados esperados.
  • Colunas: células de dados na orientação vertical.
  • Porcentagem da coluna: exibição de dados que calcula os dados da coluna referentes a uma linha específica.
  • Contagem (frequência): número total de respostas correspondentes a uma linha ou coluna.
  • Tabulação cruzada, tabela cruzada ou tabela de contingência: tabela usada para analisar dados categóricos. 
  • CSV: tipo de arquivo com valores separados por vírgula usado para exportar dados complexos de um aplicativo para importá-los para outro, como notas ou planilha.
  • Filtros: usados para filtrar a tabela cruzada e exibir dados específicos.
  • Porcentagem: porcentagem de respostas correspondentes a linhas ou colunas.
  • Tabela dinâmica: ao usar o Excel, é possível usar uma tabela dinâmica para criar uma tabela cruzada.
  • Linhas: células de dados na orientação horizontal.
  • Porcentagem da linha: exibição de dados que calcula os dados da linha referentes a uma coluna específica.
  • Relevância estatística: indica que os resultados de dados são estatisticamente relevantes e não são por acaso.
  • Título de linha (stub): cabeçalho com o nome da categoria de dados exibidos na linha.

Exemplo 1

Satisfação de colaboradores: confira o exemplo abaixo de uma tabulação cruzada da SurveyMonkey criada com dados de uma pesquisa de satisfação de colaboradores. A pesquisa contém perguntas de múltipla escolha sobre:

  • A satisfação dos colaboradores no trabalho
  • O tempo que eles pretendem permanecer no cargo
  • Há quanto tempo estão na organização
  • A carga horária média de trabalho por dia
O que é tabulação cruzada e como usá-la

As perguntas que definem os grupos são referentes às colunas, e as perguntas usadas para comparar os grupos são referentes às linhas. Esse é o formato típico de um relatório de tabulação cruzada.

Na tabela cruzada acima, é possível ver que há uma relação entre os colaboradores que trabalham há mais tempo na empresa e seu nível de satisfação. Ao identificar essa relação, é possível explorá-la ainda mais para descobrir sua causa. Com base nos dados disponíveis, não é possível afirmar com certeza que uma variável impacta a outra. Em outras palavras, os dados identificam uma correlação entre vínculo empregatício mais longo e a satisfação de colaboradores, mas não implicam em causação. 

Dica: tenha cuidado ao analisar dados, para não confundir correlação com causação.

Exemplo 2:

Intenção de compra: neste exemplo, o objetivo é descobrir qual gênero de respondentes tem maior probabilidade de comprar um produto.

O que é tabulação cruzada e como usá-la

Como na tabela anterior, aqui, os dados que definem os grupos são exibidos nas colunas (masculino e feminino), e a pergunta de comparação está nas linhas (“Você compraria meu perfume para gatos?”).

Se considerarmos somente os resultados gerais, sem usar a tabulação cruzada, veremos que 54% dos respondentes indicam ter interesse em comprar o produto. No entanto, não é possível ter uma ideia clara da intenção de compra por gênero, fator importante para a personalização das estratégias de marketing.

Com a tabulação cruzada, podemos ver que 45% de todos os respondentes dizem que definitivamente comprariam o produto e que 66% deles são mulheres. É possível usar essas informações para orientar toda a estratégia, desde a definição do nome do produto até a embalagem e as mensagens.

É possível obter inúmeros insights com a tabulação cruzada. Aqui estão apenas alguns exemplos de perguntas que podem ser respondidas com relatórios de tabulação cruzada.

Qual é a diferença dos níveis de satisfação entre clientes novos e clientes que já compraram seus produtos?

Qual é a relação entre o nível de satisfação de clientes e a probabilidade de eles recomendarem o produto?

Os clientes mais satisfeitos estão dispostos a compartilhar uma avaliação positiva nas redes sociais?

Qual é a principal reclamação dos clientes insatisfeitos com relação ao produto?

Qual é a opinião de colaboradores de diferentes departamentos sobre a empresa?

Existe alguma relação entre a localização do escritório e a satisfação? 

Há uma diferença na intenção de compra do produto entre homens e mulheres?

A idade faz diferença na consciência de marca?

Qual é a opinião de estudantes de programas específicos com relação à disponibilidade de recursos?

Existe alguma relação entre um programa específico e a satisfação de estudantes?

Você precisa explorar dados de maneira mais aprofundada e analisá-los de forma mais granular? As tabelas cruzadas e os filtros são sua melhor opção. Economize tempo, veja insights detalhados e obtenha mais informações dos seus dados com a tabulação cruzada da SurveyMonkey. Acesse nossa central de ajuda para ver como criar seu próprio relatório de tabulação cruzada.

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