análise de tabulação cruzada é uma ferramenta de pesquisa de mercado que tem como objetivo mostrar a relação - ou falta dela - entre algumas variáveis ​​pré-definidas ? . Por exemplo, se você entrevistou 1.000 pessoas sobre o seu favorito cereais de pequeno-almoço , você pode criar uma tabela de opções de cereais - tabulação cruzada com a faixa etária das pessoas que você pesquisados, para ver como a idade pode afetar a preferência de pequeno-almoço . Tabulação cruzada para grandes conjuntos de dados é mais fácil quando ele é feito em um computador . Opções

Você não tem que parar em uma tabulação cruzada - criar quantas tabelas , pois há relações entre as variáveis ​​que deseja investigar. Além de tabular as preferências de cereais por idade , por exemplo , você também pode tabular seleções por renda, raça , geografia e nível de ensino. A única limitação é que você coletou dados sobre as variáveis ​​em sua pesquisa inicial. Dados Cross- tabulação pode mostrar que as variáveis ​​estão fortemente correlacionadas , mas , por vezes, mostra que eles não têm nenhuma relação real .
Chi -Square

Mesmo se você acha que vê um relação entre as variáveis ​​, pode ser um acaso. Teste do qui-quadrado é um método matemático que compara os resultados de tabulação cruzada para aqueles que você iria observar se os resultados foram completamente aleatória , e as duas variáveis ​​não afetam uns aos outros . Vários programas de software no mercado a partir desta publicação pode lidar com o processamento de números envolvidos. Isso reduz o trabalho envolvido na análise de grandes pesquisas , com muitas variáveis ​​para cross- tabular .
Hipóteses

Um computador pode processar números , imprima -se tabelas e calcular o qui-quadrado , mas não posso dizer o que informação é importante para o seu projeto. Antes de reunir dados , formular uma hipótese que você quer testar - crianças como cereais açucarados mais do que os adultos , por exemplo - , em seguida, certifique-se o inquérito recolhe a informação que você precisa para confirmar ou rejeitar a hipótese . Não comprometa-se a uma hipótese não comprovada : Se a informação mostra que é errado, você precisa aceitar isso. [ REF3
Cuidado

Tenha cuidado quando você está tirando conclusões a partir de tabulação cruzada . Mesmo que o computador mostra uma ligação muito forte entre a idade e gostos pequeno-almoço, que pode não significar muito se você tiver apenas uma meia dúzia de entrevistados com idade inferior a 12. Pequenos números são mais vulneráveis ​​a amostragem vermes , como a que você acabou de acontecer para o levantamento de seis crianças que compartilham o mesmo gosto, uma amostra maior , neste caso, pode cruzar - tabular de forma diferente. Este é um exemplo de como a análise de informações do computador requer o uso de julgamento, não apenas estatísticas .