Kruistabel maken en ermee rekenen

Kruistabel: in dit artikel wordt het concept kruistabel praktisch uitgelegd. Het artikel omvat een definitie en algemene uitleg van deze analytische methode, gevolgd door een beschrijving van de voordelen van deze methode. Je vindt ook een praktisch stappenplan met meerdere voorbeelden om je goed op weg te helpen met het uitvoeren van je eigen kruistabel. Veel leesplezier!

Wat is een kruistabel?

Bedrijven zijn gebouwd op cijfers. Of het nu gaat om winstcijfers, verkoopstatistieken of klanttevredenheidsscores zoals NPS, cijfers zijn van cruciaal belang voor het begrijpen van de prestaties van een bedrijf. Ook staan cijfers aan de basis van bijna elke weloverwogen beslissing.

Maar wat als cijfers niet voldoende inzichten opleveren? Wat als de verbanden tussen verschillende cijfers onduidelijk zijn en managers willen begrijpen welke verschillende variabelen van invloed zijn op elkaar? Hoe kan statistiek daarbij helpen?

Dat is waar kruistabellen in het spel komen. Kruistabellen zijn ook wel bekend als cross-tabulatie of contingency table analysis. Het is een waardevol instrument dat onderzoekers in staat stelt om de resultaten van een of meerdere variabelen te vergelijken en betekenisvolle patronen en inzichten te ontdekken.

Definitie kruistabel

Een kruistabel is een gegevenstabel die de resultaten van bijvoorbeeld een volledige groep enquête respondenten en subgroepen presenteert. De kruistabel wordt gebruikt bij gegevens op een nominale schaal, waarbij de variabelen worden benoemd of gelabeld zonder specifieke volgorde.

In plaats van alleen naar de totale enquêteresultaten te kijken, stellen kruistabellen onderzoekers in staat om relaties tussen gegevens te onderzoeken die anders niet makkelijk zichtbaar zijn.

In de kruistabel hieronder kun je de verdeling van de voorkeuren van de respondenten zien.

Bijvoorbeeld, er zijn 20 respondenten die frisdrank A verkiezen in combinatie met snack X, terwijl er 25 respondenten zijn die frisdrank B verkiezen in combinatie met snack Y.

Door deze kruistabel te analyseren, kun je inzicht krijgen in mogelijke verbanden tussen de voorkeuren van frisdrank en snacks. Bijvoorbeeld, je kunt zien of er een voorkeur is voor bepaalde combinaties van frisdrank en snacks of dat de voorkeuren min of meer willekeurig zijn.

Figuur 1 – kruistabel voorbeeld

Voordelen van kruistabellen

Hieronder vind je waarom kruistabellen van grote waarde zijn voor veel onderzoekers bij het doen van onderzoek.

Verminderde verwarring

Het analyseren van grote datasets kan lastig zijn. Het vinden van relevante, bruikbare inzichten binnen grote hoeveelheden gegevens is nog ingewikkelder. Kruistabellen vereenvoudigen en verdelen gegevens in subgroepen voor een gemakkelijkere interpretatie.

Ze tonen percentages en frequenties die kunnen veranderen bij het vergelijken met variabelen in andere categorieën. Door datasets op deze manier beheersbaar te maken, worden er minder fouten gemaakt.

Gedetailleerde gegevenspunten

Met kruistabellen kun je de relaties tussen één of meer variabelen onderzoeken, wat leidt tot inzichten op een meer gedetailleerd niveau. Deze inzichten zouden anders onopgemerkt kunnen blijven in een zee van gegevens of zouden extra werk vereisen om ze te onthullen.

Actiegerichte inzichten

Door gebruik te maken van kruistabellen worden datasets vereenvoudigd, waardoor je snelle vergelijkingen tussen verschillende gegevens kunt maken. Dit betekent dat je sneller inzichten kunt verkrijgen voor het creëren van nieuwe marketingstrategieën op basis van de gegevens.

Betere interpretatie

Wanneer je kruistabellen gebruikt, worden datasets vereenvoudigd en onderverdeeld in subgroepen. De resulterende schone gegevens hebben een meer begrijpelijk formaat en kunnen gemakkelijk worden bekeken en gebruikt door onderzoekers en teamleden zonder uitgebreide analytische training.

Kan ik voor alle gegevens kruistabellen gebruiken?

Nu duidelijk is welke voordelen kruistabellen bieden, is het belangrijk om te begrijpen wanneer je ze moet gebruiken.

Kruistabellen worden normaal gesproken gebruikt wanneer informatie verwerkt wordt die kan worden onderverdeeld in onderling exclusieve groepen, ook wel bekend als categorische variabelen.

Ze stellen de onderzoeker in staat om relaties binnen de gegevens te onderzoeken die mogelijk niet direct voor de hand liggen.

Een kruistabelrapport kan bijvoorbeeld de verbinding tonen tussen twee of meer enquêtevragen uit een marktonderzoek. (zie voorbeeld)

Verschillende industrieën en functies maken gebruik van kruistabellen.

HR-afdelingen kunnen kruistabellen gebruiken om werknemersenquêtegegevens te onderzoeken over bedrijfscultuur, leiderschapsbegeleiding, betrokkenheid van medewerkers en meer.

Marketingonderzoeksteams kunnen ruwe gegevens met behulp van kruistabellen toegankelijker maken voor managementbesluitvorming.

Klantenserviceteams kunnen kruistabellen gebruiken om de tevredenheid van klanten tussen lange termijn klanten en nieuwe klanten te evalueren.

Schoolbesturen kunnen instructeursevaluatiegegevens van studenten gebruiken en een kruistabel maken met het vak, de lestijd en andere gegevens om de onderwijservaring voor studenten te verbeteren.

Hoe gebruik ik kruistabellen voor mijn scriptie?

Kruistabellen zijn een waardevol hulpmiddel voor studenten die een scriptie schrijven. Bij het uitvoeren van onderzoek is het vaak noodzakelijk om gegevens te analyseren en verbanden te vinden tussen verschillende variabelen.

Kruistabellen bieden een gestructureerde en overzichtelijke manier om deze verbanden te onderzoeken.

Voor studenten met scriptieopdrachten stellen kruistabellen hen in staat om belangrijke inzichten uit hun gegevens te halen en ondersteunende bewijslast te leveren voor hun onderzoeksvragen.

Of het nu gaat om het onderzoeken van de relatie tussen demografische gegevens en opinies, het vergelijken van verschillende groepen respondenten, of het analyseren van de impact van verschillende factoren, kruistabellen kunnen studenten helpen om patronen, trends en significante relaties in hun gegevens te identificeren.

Door kruistabellen te gebruiken, kunnen studenten ook de resultaten van hun onderzoek visueel presenteren. Grafische weergaven zoals staafdiagrammen, lijngrafieken of hittekaarten kunnen de bevindingen gemakkelijker te begrijpen en te communiceren maken.

Dit is vooral waardevol bij het schrijven van de resultaten- en discussiesecties van een scriptie, waar studenten de verkregen inzichten moeten delen en hun conclusies moeten onderbouwen.

Online cursus onderzoeksmethoden voor business studenten  Meer informatie

Stappenplan voor het maken en interpreteren van een kruistabel

Hieronder worden de stappen uitgelegd die gevolgd moeten worden voor het maken en interpreteren van een kruistabel. Je vindt voor elke stap een praktisch voorbeeld.

Stel je voor dat je een enquête hebt afgenomen onder studenten om hun mening over twee verschillende studieprogramma’s (A en B) te peilen. Je hebt gegevens verzameld van 120 respondenten en wilt nu een kruistabel maken om de relatie tussen de studieprogramma’s en de tevredenheid van de studenten te analyseren.

Stap 1: het verzamelen en organiseren van gegevens

Voordat je een kruistabel kunt maken, is het belangrijk om relevante gegevens te verzamelen. Zorg ervoor dat je voldoende gegevens hebt voor de variabelen die je wilt analyseren.

Organiseer je gegevens op een gestructureerde manier, waarbij elke observatie wordt toegewezen aan de juiste categorieën van de variabelen.

Voorbeeld: je hebt de enquêteresultaten verzameld, waarbij elke respondent is toegewezen aan een categorie van studieprogramma A of B. Je hebt ook een variabele voor tevredenheid, waarbij elke respondent een score van 1-5 heeft gegeven. Je organiseert deze gegevens in een tabel met twee kolommen: één voor het studieprogramma en één voor de tevredenheidsscore.

Stap 2: het maken van een kruistabel

Om een kruistabel te maken, plaats je de ene variabele in de rijen van de tabel en de andere variabele in de kolommen.

Tel het aantal observaties dat overeenkomt met elke combinatie van categorieën en vul de tabel dienovereenkomstig in. Je kunt ook percentages of gemiddelden toevoegen om de verdeling van de gegevens beter te begrijpen.

Je maakt een kruistabel waarbij de kolommen de studieprogramma’s A en B vertegenwoordigen en de rijen de tevredenheidsscores 1-5 bevatten. Je telt het aantal respondenten dat in elke categorie valt. De resulterende kruistabel ziet er als volgt uit:

Figuur 2 – kruistabel voorbeeld

Stap 3: het interpreteren van de resultaten

Bij het interpreteren van de resultaten van een kruistabel is het belangrijk om te kijken naar de verhoudingen en patronen die worden weergegeven.

Let op opvallende verschillen tussen de categorieën en zoek naar eventuele trends of afhankelijkheden. Je kunt ook statistische tests uitvoeren, zoals de chi-kwadraattoets, om te bepalen of de waargenomen verschillen statistisch significant zijn. De chi-kwadraattoets wordt hieronder uitgelegd.

Bij het interpreteren van de resultaten is het ook belangrijk om rekening te houden met de context van je onderzoek en de specifieke vragen die je probeert te beantwoorden. Gebruik de kruistabel om inzicht te krijgen in de relatie tussen de variabelen en ondersteun je conclusies met de bevindingen uit de tabel.

Bij het interpreteren van de resultaten uit ons voorbeeld zie je dat er verschillen zijn in de tevredenheidsscores tussen de twee studieprogramma’s.

Bijvoorbeeld, programma A heeft meer respondenten met een tevredenheidsscore van 3, terwijl programma B meer respondenten heeft met een tevredenheidsscore van 4. Dit geeft een eerste indicatie van mogelijke verschillen in tevredenheid tussen de twee programma’s.

Chi-kwadraattoets

De chi-kwadraattoets is een statistische test die wordt gebruikt om te bepalen of er een significante relatie is tussen twee categorische variabelen in een dataset.

Het vergelijkt de waargenomen frequenties in een kruistabel met de verwachte frequenties op basis van een nulhypothese dat er geen verband is tussen de variabelen.

Bij het uitvoeren van de chi-kwadraattoets, wordt een berekende chi-kwadraatwaarde verkregen. Als deze waarde significant is (d.w.z. groter is dan een kritieke waarde), wijst dit erop dat er een significant verband is tussen de variabelen.

Dit betekent dat de waargenomen frequenties in de kruistabel afwijken van wat je zou verwachten op basis van toeval.

Voorbeeld

Je wil weten of er een significant verband is tussen geslacht en beroepskeuze. Je voert een chi-kwadraattoets uit om dit te onderzoeken.

De berekende chi-kwadraatwaarde uit de test is 10.0. Vergelijk dit met een kritieke waarde, die afhankelijk is van de gewenste betrouwbaarheid en het aantal vrijheidsgraden. Stel dat de kritieke waarde op een betrouwbaarheidsniveau van 0.05 en met 1 vrijheidsgraad 3.84 is.

Omdat de berekende chi-kwadraatwaarde (10.0) groter is dan de kritieke waarde (3.84), kunnen we concluderen dat er een significant verband is tussen geslacht en beroepskeuze in onze steekproef. Dit betekent dat de verdeling van beroepskeuze niet gelijk is voor mannen en vrouwen.

Figuur 3 – kruistabel voorbeeld

Nu is het jouw beurt

Wat denk jij? Herken jij de uitleg over de kruistabel? Heb jij ervaring met het maken van deze tabellen? Had je eerder al eens gehoord over kruistabellen hun toepassingen? Welke voordelen zie jij in het gebruiken van kruistabellen? Kan je een specifiek scenario bedenken waarin jij de kruistabel zou kunnen toepassen in het echte leven? Heb je tips of andere opmerkingen?

Deel jouw kennis en ervaring via het commentaar veld onderaan dit artikel.

Meer informatie

1. Barick, R. (2021). Research Methods For Business Students. Retrieved 02/16/2024 from Udemy.
2. Dass, M. (2010). Cross‐Tabulation. Wiley International Encyclopedia of Marketing.
3. Kamakura, W. A., & Wedel, M. (1997). Statistical data fusion for cross-tabulation. Journal of Marketing Research, 34(4), 485-498.
4. Yin, C., Hirokawa, S., Yau, J. Y. K., Hashimoto, K., Tabata, Y., & Nakatoh, T. (2013). Research trends with cross tabulation search engine. International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 11(1), 31-44.

Citatie voor dit artikel:
Janse, B. (2023). Kruistabel maken. Retrieved [insert date] from Toolshero: https://www.toolshero.nl/onderzoek/kruistabel-maken/

Oorspronkelijke publicatiedatum: 16/02/2024 | Laatste update: 16/02/2024

Wilt u linken naar dit artikel, dat kan!
<a href=”https://www.toolshero.nl/onderzoek/kruistabel-maken/”>Toolshero: Kruistabel maken</a>

Article by:

Ben Janse

Ben Janse is een young professional en werkzaam als Content Manager bij Toolshero. Daarnaast houdt hij zich binnen zijn studie International Business aan de Hogeschool Rotterdam bezig met het analyseren en ontwikkelen van managementmodellen. Dankzij zijn theoretische en praktische kennis weet hij hoofd- en bijzaken goed te onderscheiden waardoor de essentie van elk artikel goed naar voren komt.