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La tabulation croisée (également appelée tableau croisé ou tableau de contingence) est une méthode très répandue pour analyser quantitativement la relation entre deux ou plusieurs variables. Cet outil d’analyse parmi les plus utilisés, comprend un tableau multidimensionnel pour analyser le nombre de répondants ayant des caractéristiques spécifiques mises en évidence dans les cellules du tableau. En fournissant des informations pertinentes sur les variables du tableau, la tabulation croisée est considérée comme un pilier de l’étude de marché. Elle joue un rôle essentiel dans l’analyse des données catégorielles. Par exemple, le tableau nutritionnel affiché au dos d’un paquet de friandises fournit des informations détaillées sur les ingrédients d’un produit particulier et sur la manière dont il augmente votre niveau d’énergie. Cette analyse joue un rôle crucial dans votre alimentation et votre apport calorique. C’est ainsi que fonctionne la tabulation croisée. En tant que modèle statistique principal, il vous permet de prendre des décisions éclairées en identifiant de manière transparente les tendances, les modèles et la corrélation entre différentes variables. Les données brutes recueillies dans le cadre d’une étude de marché peuvent être frustrantes. En utilisant un tableau croisé, vous pouvez efficacement établir des comparaisons, identifier des tendances et découvrir des corrélations entre les facteurs mutuellement inclusifs.
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Le tableau croisé joue un rôle essentiel dans l’analyse des données statistiques. Spécialement conçu pour rapporter ou analyser des données, il fonctionne bien avec les données nominales et ordinales. Par exemple, dans le tableau ci-dessous, vous pouvez facilement analyser la relation entre des variables telles que l’âge et l’achat de téléphones portables.
Deux questions ont été posées aux personnes interrogées :
Quel âge avez-vous ?
Quel téléphone portable êtes-vous susceptible d’acheter dans les mois à venir ?
À partir du tableau, vous pouvez facilement vérifier la corrélation entre l’âge des répondants et leur choix d’une marque de téléphone mobile. Ainsi les tableaux croisés permettent d’approfondir facilement les données et d’identifier les principales tendances et opportunités. De plus, vous n’êtes pas submergé par les données brutes collectées via plusieurs réponses.
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Le test du khi-deux (ou khi carré) est une hypothèse statistique utilisée par les chercheurs pour déterminer s’il existe une différence entre la fréquence observée et la fréquence attendue dans les catégories.
Quand vous effectuez un croisement des résultats de votre étude, il est important de vérifier si la représentation du tableau croisé est correcte ou incorrecte. Afin d’éviter un tel dilemme, l’analyse du khi carré est calculée avec le tableau croisé. Cela joue un rôle clé pour déterminer si les variables incluses dans votre étude sont indépendantes ou dépendantes les unes des autres. Si les deux variables sont indépendantes, on parle de totalisation non significative et l’étude sera considérée comme une hypothèse nulle. Le résultat de cette étude ne sera pas fiable en raison de l’absence de relation entre les facteurs. En revanche, s’il existe une relation entre deux variables, les résultats de la tabulation seront alors significatifs et pourront être utilisés pour prendre des décisions stratégiques éclairées.
La statistique du khi-deux peut être facilement calculée pour n’importe quel tableau croisé. Si les variables incluses dans le tableau sont liées (supposons que la relation se produise avec une faible probabilité, comme 4 %), nous pouvons alors conclure que les résultats sont « statistiquement significatifs » au niveau de 0,04 ou 4 %.
Cela indique que les variables n’ont pas une grande chance d’être indépendantes. Les valeurs de probabilité (.04 ou .01) mettent en évidence la disposition du chercheur à accepter une erreur de type I ou les chances de rejeter une hypothèse nulle (c’est-à-dire lorsque l’on considère une relation entre variables alors qu’il n’y en a pas).
De plus, ces probabilités sont considérées comme cumulatives, c’est-à-dire que si le nombre de tableaux testés est de 20, le chercheur doit être assuré qu’au moins un tableau présentant une relation sera incorrect. Ainsi, les chercheurs doivent déclarer la significativité en appliquant des critères en fonction des coûts des erreurs.
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Afin de calculer la statistique du khi-deux, vous devez d’abord calculer la valeur du khi-deux pour chaque cellule du tableau. Une fois que vous avez réussi à calculer la valeur du khi-deux pour chaque cellule, vous pouvez les regrouper pour obtenir la valeur totale du khi-deux pour votre tableau. Vous pouvez utiliser la formule suivante pour calculer la valeur du khi-deux pour les cellules de votre tableau.
Valeur du khi-deux : (Valeur observée – Valeur attendue)2 / (Valeur attendue)
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Il peut être difficile d’interpréter des données brutes. Quelle que soit la taille de vos ensembles de données, vous risquez d’obtenir des résultats erronés uniquement en les examinant. La tabulation croisée vous permet de regrouper facilement les variables, ce qui élimine les risques d’erreurs ou de confusion en produisant des résultats clairs.
La tabulation croisée joue un rôle central dans l’obtention d’informations exploitables à partir de données brutes. Si les données brutes ne sont pas formatées sous forme de tableau, ces informations intelligentes ne sont généralement pas évidentes. En cartographiant la relation entre les différentes variables d’une catégorie, la tabulation croisée aide les chercheurs à recueillir des informations plus approfondies – qui auraient été ignorées autrement !
En simplifiant le processus d’interprétation des données, la tabulation croisée s’avère utile pour les chercheurs ayant peu ou pas d’expertise en analyse statistique. En tirant parti des tableaux croisés, les chercheurs peuvent facilement corréler des variables catégorielles sans aucune programmation statistique. Cela leur permet d’évaluer de manière transparente leur travail actuel et d’orienter leurs stratégies futures en conséquence.
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Créer des tableaux croisés et créer des histoires de données visuelles n’a jamais été aussi simple ! Le puissant logiciel d’analyse de Voxco peut vous aider à découvrir des informations exploitables à partir de vos données.
Voxco est équipé de fonctionnalités exceptionnelles de glisser-déposer qui vous permettent de créer rapidement n’importe quel tableau croisé. Vous pouvez coder vos cellules par couleur tout en exécutant de manière transparente une analyse de statistiques avancée et en gérant les variables dans notre système.
Voxco vous permet de transmettre des histoires de données avec des tableaux de bord dynamiques qui identifient de manière transparente les tendances et les relations entre les points de données. Outre les tableaux croisés, nos tableaux de bord robustes proposent des graphiques, des images et des vidéos en fonction de votre image de marque.
La plate-forme robuste de Voxco est connue pour fournir un support et des conseils 24 heures sur 24 afin que vous puissiez tirer le meilleur parti de vos données de tabulation croisée.
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