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Was ist eine Kreuztabelle und wann wird sie verwendet

Eines der am häufigsten verwendeten Tools für die Datenanalyse ist die Kreuztabelle. Erfahren Sie, was sie kann und wie Sie sie verwenden.

Die Kreuztabelle wird auch als Kontingenztabellenanalyse bezeichnet und dient der Analyse kategorialer Daten. Lesen Sie weiter, um mehr über die Kreuztabellenanalyse und ihre Verwendung zu erfahren. 

Die Kreuztabelle ist ein nützliches Analysetool, das in der Regel verwendet wird, um die Ergebnisse einer oder mehrerer Variablen mit den Ergebnissen einer anderen Variable zu vergleichen. Es wird bei Daten auf einer Nominalskala angewendet, bei der die Variablen ohne spezifische Reihenfolge benannt oder beschriftet sind.

Kreuztabellen sind im Grunde Datentabellen, die die Ergebnisse einer Gesamtgruppe von Befragten sowie von Untergruppen darstellen. Mit diesen können Sie Beziehungen innerhalb der Daten untersuchen, die bei einer einfachen Betrachtung der gesamten Umfrageergebnisse möglicherweise nicht offensichtlich sind.

Mit Kreuztabellen können Sie Ihre Daten auf verschiedene Weise untersuchen, um ein tieferes Verständnis der Gruppen innerhalb der Umfrageteilnehmenden zu erlangen.

Die Analyse großer Datensätze kann schwierig sein. Noch komplizierter ist es, in großen Datenmengen relevante, umsetzbare Erkenntnisse zu finden. Kreuztabellen vereinfachen die Daten und unterteilen sie in Untergruppen, um die Interpretation zu erleichtern. Sie zeigen Prozentsätze und Häufigkeiten, die sich im Vergleich mit Variablen in anderen Kategorien ändern können. Durch die bessere Handhabbarkeit von Datensätzen in großem Maßstab treten weniger Fehler auf.

Mithilfe von Kreuztabellen können Sie die Beziehungen zwischen einer oder mehreren Variablen untersuchen, was zu Erkenntnissen auf einer detaillierteren Ebene führt. Diese Insights könnten ohne Kreuztabellen unbemerkt bleiben, sie könnten in einer Flut aus Daten untergehen oder zusätzlichen Aufwand erfordern, um sie herauszuschälen. Mit mehreren Filtern können Sie sogar noch tiefer in die Daten eindringen und weitere Details aufdecken.

Die Verwendung von Kreuztabellen vereinfacht Datensätze, so dass Sie schnell Vergleiche zwischen ihnen anstellen können. Das bedeutet schnellere Erkenntnisse für die Entwicklung neuer, datengestützter Marketingstrategien. Sie können auch globale Trends bei den Umfragebeantwortungen erkennen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Bei der Verwendung von Kreuztabellen werden die Datensätze simplifiziert und in Untergruppen unterteilt. Die daraus resultierenden sauberen Daten haben ein leichter verdauliches Format und können von Marktforschungsprofis und Teammitgliedern ohne analytisches Training leicht eingesehen und genutzt werden.

Kreuztabellen werden in der Regel verwendet, wenn Sie Informationen haben, die in sich gegenseitig ausschließende Gruppen unterteilt werden können, auch bekannt als kategoriale Variablen. Sie können mit Kreuztabellen Beziehungen innerhalb der Daten untersuchen, die nicht ohne weiteres ersichtlich sind. Ein Kreuztabellenbericht kann in Marktforschungsstudien den Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Fragen in der Umfrage aufzeigen.

Kreuztabellen werden branchen- und funktionsübergreifend eingesetzt. So profitieren beispielsweise folgende Abteilungen von der Kreuztabellenanalyse:

Personalabteilungen können mithilfe von Kreuztabellen die Daten aus Befragungen der Beschäftigten unter anderem zu Unternehmenskultur, Führung und Mitarbeiterengagement untersuchen. Anhand von Kreuztabellen kann festgestellt werden, welche Abteilungen besondere Probleme oder Bedürfnisse haben, auf die eingegangen werden sollte.

Marktanalyse-Teams können Rohdaten mit Hilfe von Kreuztabellen für die Entscheidungsfindung des Managements besser verständlich machen.

Kundensupportteams können Kreuztabellen nutzen, um den Grad der Kundenzufriedenheit zwischen langjährigen und neuen Kunden zu vergleichen.

Bildungseinrichtungen können die Daten zur Bewertung der Lehrkräfte durch die Schüler:innen und Studierenden nutzen und sie in Kreuztabellen mit dem Unterrichtsfach, der Unterrichtszeit und anderen Daten abgleichen, um das Bildungserlebnis für die Schüler:innen bzw. Studierenden zu verbessern.

Ein Chi-Quadrat-Test wird verwendet, um die Daten in einer Kreuztabelle daraufhin zu prüfen, ob die Daten statistisch signifikant sind oder nicht. Die Ergebnisse sind statistisch signifikant, wenn die beiden kategorialen Variablen unabhängig (unverbunden) sind. Der Chi-Quadrat-Test ist im Grunde ein Korrelationstest für kategoriale Variablen.

Hier einige Begriffe, die im Zusammenhang mit Kreuztabellen immer wieder verwendet werden:

  • Banner: die Überschriften im Kopf jeder Spalte für die Bezeichnung der Kategorien der Daten
  • Kategorien: die Gruppierungsweise der Variablen
  • Chi-Quadrat-Test: Analyse zur Bestimmung der statistischen Signifikanz einer Kreuztabelle, indem festgestellt wird, ob die verglichenen Variablen unabhängig sind. Ein Maß dafür, wie sich die tatsächlichen Daten im Vergleich zu den erwarteten Daten verhalten.
  • Spalten: Zellen, die Daten vertikal anzeigen
  • Spaltenprozentsatz: Ansicht der Daten, bei der die Spaltendaten berechnet werden, die zu einer bestimmten Zeile gehören
  • Anzahl (Häufigkeit): Gesamtzahl der Antworten, die in eine Zeile oder Spalte fallen
  • Kreuztabelle (Kontingenztabelle): Tabelle zur Analyse kategorialer Daten 
  • CSV (Comma-Separated Values): Dateien mit durch Komma getrennten Werten werden verwendet, um komplexe Daten aus einer Anwendung zu exportieren und in eine andere zu importieren, z. B. in eine Textdatei oder Tabellenkalkulation
  • Filter: dienen dazu, Ihre Kreuztabelle auf eine bestimmte Sicht der Daten zu konzentrieren
  • Prozentsatz: Prozentsatz der Antworten, die in Zeilen oder Spalten fallen
  • Pivot-Tabelle: Excel können Sie zur Erstellung von Kreuztabellen mit Pivot-Tabellen verwenden
  • Zeilenprozentsatz: Ansicht der Daten, bei der die Zeilendaten berechnet werden, die zu einer bestimmten Spalte gehören
  • Statistisch signifikant: Feststellung, dass die Ergebnisse von Daten nicht durch Zufall erklärbar sind
  • Stubs: Kopfzeilen, die die von den Zeilen angezeigten Datenkategorien benennen

Beispiel 1

Mitarbeiterzufriedenheit: Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Kreuztabelle von SurveyMonkey, die mit Daten aus einer Befragung zur Mitarbeiterzufriedenheit erstellt wurde. In der Erhebung wurden die Beschäftigten anhand von Multiple-Choice-Fragen dazu befragt:

  • Wie zufrieden sie mit ihrer Arbeit sind
  • Wie lange sie beabsichtigen, ihre Arbeit auszuführen
  • Wie lange sie bereits bei dem Unternehmen sind
  • Wie viele Stunden sie (im Durchschnitt) pro Tag arbeiten
Was ist eine Kreuztabelle und wann wird sie verwendet

Die Fragen, die die Gruppen definieren, stehen in den Spalten, und die Fragen, die zum Vergleich der Gruppen herangezogen werden, stehen in den Zeilen. Dies ist das übliche Format eines Kreuztabellenberichts.

Aus dieser Kreuztabelle geht hervor, dass es einen Zusammenhang gibt zwischen der Dauer der Betriebszugehörigkeit und der Zufriedenheit der Beschäftigten. Wenn Sie diesen Zusammenhang erkannt haben, können Sie ihn weiter untersuchen, um die Ursache dafür herauszufinden. Anhand der Daten, die Sie haben, können Sie nicht mit Sicherheit sagen, dass eine Variable sich auf die andere auswirkt. Anders ausgedrückt: Die Daten zeigen eine Korrelation zwischen längerfristiger Beschäftigung und Mitarbeiterzufriedenheit auf, aber sie implizieren keine Kausalität. 

Tipp: Achten Sie bei der Analyse Ihrer Daten darauf, dass Sie nicht Korrelation mit Kausalität verwechseln.

Beispiel 2:

Kaufabsicht: In diesem Beispiel möchten Sie das Geschlecht der Befragten ermitteln, die eher bereit sind, Ihr Produkt zu kaufen.

Was ist eine Kreuztabelle und wann wird sie verwendet

Auch hier werden die Daten, die die Gruppen definieren, in den Spalten angezeigt (männlich und weiblich). Und die Frage zum Vergleich steht in den Zeilen (würden Sie mein Katzenparfüm kaufen?).

Wenn Sie nur die Gesamtergebnisse ohne Kreuztabellen betrachten würden, könnten Sie zwar feststellen, dass 54 % der Befragten angeben, dass sie an einem Kauf Ihres Produkts interessiert wären. Sie hätten aber kein klares Bild von der Kaufabsicht abhängig vom Geschlecht, was zweifellos eine Rolle bei der Personalisierung Ihrer Marketingbemühungen spielen würde.

Anhand der Kreuztabelle stellen Sie fest, dass 45 % aller Befragten aussagen, dass sie Ihr Produkt auf jeden Fall kaufen werden, und dass 66 % davon weiblich sind. Sie können diese Information nutzen, um vom Produktnamen über die Verpackung bis hin zu den Botschaften alles entsprechend zu optimieren.

Mit Kreuztabellen lassen sich zahlreiche Insights gewinnen. Hier nur einige Beispiele für Fragen, die sich mit Kreuztabellenberichten beantworten lassen.

Wie unterscheidet sich die Kundenzufriedenheit zwischen Neukunden und Kunden, die schon einmal bei Ihnen gekauft haben?

Welcher Zusammenhang besteht zwischen dem Grad der Kundenzufriedenheit und der Frage, ob die Kunden unser Produkt weiterempfehlen würden?

Sind Ihre zufriedensten Kunden dazu bereit, ihre positiven Bewertungen in den sozialen Medien zu teilen?

Was wird von Kunden, die mit Ihrem Produkt nicht zufrieden sind, am häufigsten beanstandet?

Was denken die Beschäftigten in den verschiedenen Abteilungen über unser Unternehmen?

Gibt es einen Zusammenhang zwischen Bürostandort und Zufriedenheit? 

Gibt es im Hinblick auf die Kaufabsicht für mein Produkt einen Unterschied zwischen Männern und Frauen?

Spielt das Alter eine Rolle für die Bekanntheit unserer Marke?

Was denken die Studierenden bestimmter Studiengänge über die Verfügbarkeit studentischer Ressourcen?

Gibt es einen Zusammenhang zwischen einem bestimmten Studiengang und der Zufriedenheit der Studierenden?

Wenn Sie tiefer eintauchen und Ihre Daten differenzierter betrachten möchten, sind Kreuztabellen und Filter die beste Wahl. Sparen Sie Zeit, gewinnen Sie detaillierte Insights und nutzen Sie Ihre Daten mit SurveyMonkey und Kreuztabellen optimal. Besuchen Sie unser Hilfecenter, um zu erfahren, wie Sie Ihren eigenen Kreuztabellenbericht erstellen.

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