Tabelas cruzadas

Sobre tabelas de referência cruzada

A Qualtrics forneceu uma ferramenta de tabulação cruzada para você realizar análise multivariada em duas ou mais variáveis por vez. Essa ferramenta inclui várias opções para personalizar suas tabelas de referência cruzada, incluindo a capacidade de calcular estatísticas Qui-quadrado e ANOVAs.

Esta página abrange os fundamentos da definição de uma tabela de referência cruzada, além de todas as várias formas de configurar suas variáveis ou fazer cálculos. Consulte Opções de tabela de referência cruzada para obter funções adicionais.

Types of Projects with Crosstabs

Os dashboards de resultados estão disponíveis em alguns tipos de projeto diferentes. Isso inclui:

• Projetos de pesquisa
  Qdica: inclui projetos de pesquisa dentro de programas, como pesquisas dentro de programas de marca.
• Muitas soluções XM guiadas
• Projetos Conjoint e MaxDiff
  Attention: Although Conjoint and MaxDiff data appears in Crosstabs, it may not work with Crosstabs as well as any basic survey data you record in the same project.

Criação de novas tabelas de referência cruzada

1. Navegue até a guia Dados & Análise.
   
2. Clique em Tabelas cruzadas iQ.
3. Clique em Criar nova tabela cruzada se esta for sua primeira ou selecione Criarnova tabela cruzada no menu suspenso se quiser criar outra.
   
4. À esquerda estão suas variáveis. Isso inclui dados de pesquisa, como perguntas, dados integrados, metadados e resultados de análise de texto.
   
5. Selecione uma variável da lista e arraste-a para a caixa Colunas (banner) para criar colunas. Geralmente são variáveis demográficas ou de “entrada”, como idade, renda ou sexo.
   
   Qdica: As perguntas de entrada de texto numérico não podem atuar como coluna ou linha.
   Qdica: você pode selecionar várias variáveis mantendo a tela pressionada comando no Mac ou no controle no PC e clicando nas variáveis que você deseja selecionar. Você também pode selecionar muitas variáveis em uma linha mantendo pressionada a turno tecla no teclado e, em seguida, clicando na primeira e última variável na seleção desejada.
6. Escolha uma variável da lista e arraste-a para a caixa Linhas (Stub) para criar linhas. Normalmente, são classificações ou variáveis de “saída”, como a satisfação.
   
7. Agora você pode adicionar células de informações que deseja adicionar à sua tabela de referência cruzada. Saiba mais sobre essas opções na seção Cálculos disponíveis.
   
   Qdica: Algumas das suas células estão acinzentadas? É provável que você precise recodificar alguns de seus dados ou selecionar outras opções primeiro. Consulte a seção Cálculos disponíveis para saber o que você precisa fazer.
8. Agora você tem uma tabela de referência cruzada! Você pode fazer edições nas células, colunas ou linhas dessa tabela de referência cruzada a qualquer momento.
   

Adição de novas respostas às tabelas cruzadas

À medida que você coleta mais respostas, suas tabelas de referência cruzada precisarão ser recalculadas. Clique na guia Configurações no canto superior direito e selecione Importar dados mais recentes para adicionar as novas respostas ao seu conjunto de dados. Sua tabela de referência cruzada ficará indisponível enquanto estiver sendo recalculada.

Ponderação em tabelas cruzadas

Você também pode querer aplicar Ponderação aos dados das tabelas de referência cruzada. Isso pode ser feito com base na ponderação das respostas ou com base em 1 das variáveis numéricas existentes em seus dados.

1. Depois de aplicar a ponderação desejada aos seus dados, navegue até a seção Tabelas cruzadas iQ.
   
2. Abaixo da seção Ponderação, clique no menu suspenso. Isso permitirá que você visualize as variáveis numéricas e os pesos disponíveis.
   Qdica: “Ponderação da Qualtrics” é a ponderação criada na guia Ponderação. Se você não aplicou ponderação aos seus dados, essa variável não será exibida no menu de tabelas de referência cruzada.
3. Selecione a variável numérica que você deseja aplicar aos seus dados.
   

Navegação em colunas e linhas

As colunas (banners) são variáveis de “entrada”. Isso inclui dados demográficos, como sexo, renda ou idade. As colunas devem ser variáveis que você está tratando como imutáveis ou independentes.

Linhas (stubs) são variáveis de “saída”. Isso inclui variáveis que são classificações, como satisfação, CSAT, CES, NPS, etc. As linhas devem ser variáveis que você acha que podem mudar com base em condições em sua pesquisa.

Acima, você vê uma tabela de referência cruzada composta pelos seguintes elementos:

1. A coluna “Qual é o seu sexo?” que se divide em masculino e feminino.
2. A coluna, “Qual é o nível mais alto de escolaridade que você completou?” que se divide em cada nível de formação.
3. A linha “Com que frequência você entra em contato com nossa equipe de suporte?” que se divide em cada nível de frequência.

Você pode adicionar vários campos à sua linha, mas não pode visualizá-los de uma só vez; esses cálculos são separados uns dos outros porque cada campo em uma linha é executado em um cálculo separado em relação às colunas selecionadas. Clique em uma linha para visualizar os cálculos para essa linha.

Aninhamento de colunas

Aninhar colunas permite que você tenha 1 conjunto de variáveis dividindo outra. Então, em vez de ter alta renda e baixa renda, e separadamente EUA e Canadá, você obtém High-Income-USA, High-Income-Canada, Low-Income-USA, Low-Income-Canada.

1. Adicione sua primeira variável em Colunas (Banner).
   
2. Arraste sua segunda variável de coluna sobre a primeira 1.
   
3. Se você tiver feito isso com êxito, a segunda variável será aninhada sob a primeira.
   
4. Adicione suas linhas (Cabeçalhos).
   
5. Selecione suas células.
6. As colunas na tabela de referência cruzada serão divididas em cada combinação possível de respostas.
   

Criação de colunas personalizadas

As tabelas de referência cruzada permitem que você crie variáveis de coluna que combinam pontos de dados para analisar padrões em grupos de respostas.

1. Clique em Criar ou limpar variável.
   
2. Crie um nome para sua coluna personalizada.
   
3. Crie sua variável combinada utilizando instruções lógicas. Para obter mais informações sobre como criar uma variável usando lógica, visite nossa página Criação de variável.
   Exemplo: digamos que você queira ver os dados NPS de clientes que visitam seu site com frequência. Você pode criar 2 grupos, cada um exigindo que o entrevistado visite seu site com muita frequência ou com muita frequência. No entanto, o primeiro grupo requer que o respondente responda com um NPS alto, enquanto o segundo grupo exige que o respondente responda com um NPS baixo. Com essa lógica, agora você tem uma variável que inclui apenas visitantes de alta frequência divididos em 2 grupos NPS: Promotores e Detratores.
   
4. Clique em Criar variável.
5. A nova variável está agora na parte inferior da sua lista de variáveis. Para visualizar a variável, arraste-a para a seção Colunas (banner).
   

Recodificando valores

Antes de gerar certas estatísticas, como encontrar médias ou realizar uma ANOVA, você deve recodificar suas variáveis para que as tabelas de referência cruzada saibam que são numéricas.

1. Clique na engrenagem ao lado de uma coluna ou variável de banner que você deseja recodificar.
   
2. Clique e arraste os pontos para a esquerda para reordenar as opções, se necessário. Isso ajuda a garantir que suas escolhas estejam em ordem de escalonamento, da menor para a maior parte.
   
3. Insira o valor que você quer que cada opção tenha.
   Qdica: Geralmente, você deseja que estes valores passem do menor para o máximo. Assim, nesta captura de tela, “Extremamente frequentemente” é 5, e “Nunca” é 1.
4. Clique no ícone de olho para mostrar ou ocultar opções de sua tabela de referência cruzada. Isso removerá essa opção da linha ou coluna correspondente.
5. Selecione Excluir para excluir esta seleção da análise. Isso é mais comum para as opções “Não aplicável” e “Não sei”.
6. Clique em Salvar para concluir.

Cálculos disponíveis

Há muitos tipos diferentes de dados que você pode exibir em tabelas de referência cruzada. Cada cálculo pode ser selecionado no campo Célula depois de você ter configurado suas colunas e linhas. Nesta seção, discutiremos o que cada opção implica e quais requisitos você deve atender para usá-la.

Estatística padrão

Sua coluna será tratada como categórica, mas sua linha deve ser numérica ou ter valores de recodificação antes de você selecionar 1 dessas opções. Por exemplo, com a média selecionada, o estado civil adicionado à sua coluna e o CSAT adicionado à sua linha, você verá a média de CSAT dividida por estado civil.

Abaixo estão as estatísticas disponíveis que você pode exibir.

• Média
• Mediana
• Desvio Padrão
• Erro padrão

Contagens de coluna

Quando selecionadas, as colunas a seguir exibirão a contagem, que é o número de entrevistados.

• Contagem total: adiciona uma coluna que lista o número total de pessoas que responderam às perguntas de coluna e linha.
• Contagem Ausente: Mostra o número de pessoas que responderam a outras partes da pesquisa, mas não responderam a essa pergunta, seja por não ter sido exibida ou ignorada. Se não houver variáveis de coluna na tabela de referência cruzada, a contagem ausente representará os respondentes que não responderam à pergunta da linha. Se houver variáveis de coluna na tabela de referência cruzada, a contagem ausente representará os respondentes que não responderam à pergunta da linha, mas responderam à pergunta da coluna.
• Contagens: mostra quantas pessoas de cada categoria da coluna deram cada resposta disponível para a pergunta selecionada na linha.
• Contagens em agrupamentos: se você dividiu a linha selecionada, isso mostrará quantas pessoas de cada categoria da coluna cabem em cada agrupamento.

Porcentagens da coluna

Os valores são arredondados para o ponto decimal 1 mais próximo. As colunas somam cerca de 100%.

• Percentuais da coluna (Tudo): indica a porcentagem dos que estão em cada categoria de coluna que deu cada resposta na linha selecionada. Calculado usando o número total de entrevistados para a pesquisa.
• Percentuais em agrupamentos (Todos): se você separou a linha selecionada, isso indica a porcentagem em que as porcentagens em cada categoria de coluna se encaixam em cada período. Calculado usando o número total de entrevistados para a pesquisa.
• Percentuais de coluna (Respondendo): especificamente para perguntas com lógica de exibição aplicada, ou seja, existem respondentes que podem não responder à pergunta porque não a veem e para perguntas com várias respostas, onde várias opções de resposta podem ser selecionadas para cada respondente. Indica a porcentagem dos itens em cada categoria de coluna que deram cada resposta na linha selecionada. Calculado usando o número total de respostas fornecidas à pergunta, em vez do total de participantes.
  Qdica: há algo a ter em mente para Percentuais de Coluna (Respondendo) se você usou uma pergunta ou grupo com várias respostas como cabeçalho. Se qualquer uma das opções tiver uma lógica de exibição aplicada a elas, você não verá uma coluna Total (Respondendo) como de costume; em vez disso, você verá um valor discreto para cada uma das opções, uma vez que o denominador usado para calculá-las variará com base no número de entrevistados que poderiam ver a escolha.
  Qdica: Há algo a ter em mente para Percentuais de Coluna (Respondendo) se você usou uma tabela matricial como cabeçalho. Independentemente de alguma pergunta de matriz estar oculta por meio de lógica de exibição ou ignorada pelo respondente, o campo Total (Respondendo) exibirá o número de respondentes que responderam a cada pergunta. Dito isso, todos os cálculos estão corretos – se os respondentes pularem uma pergunta, esse stub não usará o valor Total (Respondendo) como seu denominador; em vez disso, ele usará o número real de respondentes que responderam à pergunta.
• Percentuais em agrupamentos (Respondendo): especificamente para perguntas com lógica de exibição aplicada, ou seja, existem respondentes que podem não responder à pergunta porque não a veem e para perguntas com várias respostas, onde várias opções de resposta podem ser selecionadas por cada respondente. Se você tiver agrupado sua linha selecionada, isso indica a porcentagem que os que estão em cada categoria de coluna se encaixam em cada período. Calculado usando o número total de respostas fornecidas à pergunta, em vez do total de participantes.

Qdica: Se Percentuais de coluna (Respondendo) não aparecer como uma opção (o que significa que não está acinzentado, mas excluído da lista), você pode entrar em contato com o suporte para ver se esse recurso pode ser ativado para sua conta.

Teste estatístico geral das porcentagens

O Teste de Estatísticas Gerais de Porcentagens atua como um teste Qui-quadrado. Uma estatística qui-quadrado testa a relação entre duas variáveis categóricas. Este teste produz um valor p para determinar se a relação é significativa ou não. Passe o mouse sobre o valor p em sua tabela de referência cruzada para saber se o teste foi significativo ou não.

O Teste estatístico geral de porcentagens é mais útil quando seu banner é uma variável numérica e seu cabeçalho é uma variável categórica. Você pode configurar quando um valor-p é significativo ajustando o Nível de confiança.

Se você tiver agrupado uma variável e quiser conduzir um Chi Square na versão agrupada, selecione Teste geral de estatísticas em agrupamentos de porcentagens.

Teste estatístico geral das médias

O Teste Estatístico Geral de Médias atua como uma Análise de Variância (ANOVA). Uma ANOVA testa a relação entre uma variável categórica e uma numérica testando as diferenças entre 2 ou mais médias. Este teste produz um valor p para determinar se a relação é significativa ou não. Passe o mouse sobre o valor p em sua tabela de referência cruzada para saber se o teste foi significativo ou não.

Você pode configurar quando um valor p é significativo ajustando o nível de confiança.

Testes estatísticos da coluna

A coluna Testes estatísticos (Todos) é um teste z em pares. Os testes Z usam o desvio padrão para determinar se 2 amostras de dados são diferentes umas das outras. Os testes Z são semelhantes aos testes t, mas os testes z são mais comuns onde o tamanho da amostra é maior (geralmente acima de 30).

Os testes estatísticos da coluna podem ser realizados em variáveis agrupadas selecionando Teste de estatísticas da coluna em agrupamentos (Todos).

A coluna Testes estatísticos (Respondendo) também é um teste z em pares. A principal diferença entre (Tudo) e (Respondendo) é que, em vez de se basear no número de respostas, (Respondendo) é baseado no número de respostas a uma pergunta. Isso é útil em situações que envolvem lógica de exibição, uma vez que existem respondentes que podem não responder à pergunta porque não a veem e para perguntas com várias respostas, em que várias opções de resposta podem ser selecionadas por cada respondente.

Teste estatístico das médias da coluna

O Teste Estatístico das Médias da Coluna é um teste z em pares. Os testes Z utilizam o desvio padrão para determinar se duas amostras de dados são diferentes entre si. Os testes Z são semelhantes aos testes t, mas os testes z são mais comuns onde o tamanho da amostra é maior (geralmente acima de 30).

Neste caso, as médias das colunas são comparadas.

Interpretação da importância dos testes z pareados

Esta seção explica como interpretar os resultados do seguinte:

• Teste estatístico das médias da coluna
• Testes estatísticos da coluna em agrupamentos (Todos)
• Teste estatístico de coluna em agrupamentos (todos)

Quando os valores são comparados, o nível de confiança definido é usado para determinar a certeza de que essa diferença é estatisticamente significativa. Cada coluna é comparada com 1 outra para determinar qual coluna tem o maior valor estatisticamente significativo.

No exemplo acima, analisamos como os entrevistados de diferentes estados civis classificaram a facilidade de se candidatar a dias de férias em seu local de trabalho compartilhado. Podemos tirar várias conclusões a partir desses resultados.

1. Na Coluna A, Entrevistados Divorciados, vemos as letras B e D na linha “Moderadamente difícil”. Isso significa que os entrevistados casados (B) e os entrevistados separados (D) foram significativamente menos propensos a descrever o processo como “Moderadamente difícil” do que os entrevistados divorciados.
2. Na Coluna B, Entrevistados casados, vemos um espaço em branco na linha “Moderadamente difícil”. Isso não significa que não houve resultados significativos em relação a B, mas significa que a Coluna B não tem uma instância significativamente maior da classificação “Moderadamente difícil”.
3. Na linha “Extremamente difícil”, não há letras. Isso significa que nenhum estado civil foi mais propenso do que outro a classificar o processo como “Extremamente difícil”.

Variáveis de agrupamento

O agrupamento permite combinar opções de perguntas existentes anteriormente em novos grupos. Por exemplo, digamos que você distribua uma pesquisa internacionalmente, perguntando em qual país cada entrevistado mora. Após a coleta de dados, você percebe que não quer fazer análises sobre os países, mas sobre todos os continentes. A divisão permitiria que você agrupasse cada país por continente, para que você pudesse analisar seus dados dessa forma.

Nenhuma das células com “Agrupado” no nome estará disponível até você configurar o agrupamento.

1. Clique na engrenagem ao lado de uma variável de coluna ou linha que você deseja recodificar.
   
2. Selecione Agrupar na parte superior direita.
   
3. Nomeie os grupos desejados.
4. Arraste os valores da esquerda para os grupos apropriados à direita.
5. Para remover um grupo, clique no X ao lado do nome.
   
6. Para adicionar um grupo, clique em Novo grupo.
7. Clique em Salvar para concluir.

Uso de dados importados com tabelas de referência cruzada

Os dados importados e os dados incorporados são compatíveis com tabelas de referência cruzada, mas devem ser adicionados aos dados da pesquisa antes de você criar sua primeira tabela de referência cruzada. As tabelas de referência cruzada são compatíveis com os formatos Texto, Conjunto de texto, Conjunto numérico, Número e Apenas filtro dos dados incorporados.

Perguntas frequentes