不要被數據騙了!交叉分析帶給你最精準的洞察

不要被數據騙了!交叉分析帶給你最精準的洞察

問卷分析必備利器!藉由交叉分析讓你有效避免平均偏誤

你被數據誤導了嗎?

試想下列情境:

一個餐廳老闆為了瞭解顧客的用餐體驗,做了滿意度調查。統計結果顯示,全體顧客平均消費體驗為「滿意」。但若老闆只單檢視此統計結果,很容易忽略一個隱藏危機:「男性」和「女性」的意見被平均稀釋掉了!

實際填答情況:男性多為「不滿意」、女性多為「非常滿意」。最後統計平均雖然顯示為滿意,但實際上男性顧客的消費體驗可能出了什麼狀況(e.g. 男廁太髒亂?停車位太少太小?),導致男性顧客集體不滿。若只單看全體顧客平均後的結果,很容易忽略特定族群心聲,進而影響該族群後續的消費行為,這是非常危險的一件事。

使用「交叉分析」,你可以有效避免上述危機

藉由上述的例子,我們可以看到統計結果很可能會造成平均偏誤。但一般問卷的內容設計,多為「姓名、性別、用餐滿意度、消費次數…」等題型,大多數人都會直接觀察各題型的統計結果,例:用餐的顧客有 65% 為女性,平均消費次數為 3 次,整體用餐滿意度為滿意…等,很少人會在第一時間將性別和用餐滿意度做資料比對,進一步觀察兩者間的關係。

因此使用「交叉分析」可以協助你深入頗析數據,避免平均偏誤誤導決策,甚至能發現以往沒想過、全新的洞察。


如何藉由交叉分析避免平均偏誤?

你可以比對兩個題目的填答結果,將選項間的交互關係以圖表和表格的方式呈現。透過深度頗析填答結果,進而避免平均偏誤。

如下圖,整體滿意度平均來看介於「普通~滿意」之間。

接下來,我們將「性別」和「用餐滿意度」做交叉分析。

從上圖可以看到「男性」和「女性」顧客的作答狀況分布懸殊,例:有 9 個男性顧客選擇「不滿意」,18 個女性顧客選擇「非常滿意」。依照性別區分各選項的填答狀況,可以避免男女性顧客的聲音被平均稀釋掉。


如何設定交叉分析?

若你對交叉分析有興趣想進一步瞭解操作,請參考下篇文章,我們會一步步帶你設定交叉分析,只要二步驟就能簡單上手,還會帶你解讀、匯出交叉圖表,協助你做額外的應用。


問卷分析的必備工具-交叉分析

交叉分析在問卷調查中是很重要的數據分析工具,藉由交叉分析可以協助你發現更多填答者不直接說出口的想法!善用這些數據,你可以得到問卷調查中最有價值的洞察,做更深入的研究或策略規劃。

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