在商業調查中,比較常見的資料型態其實是分類資料,如職業別、地域別、消費行為別等,相對於五點量表型資料而言,分類資料其實更容易解讀、歸納並推廣結論。

一般我們對於分類型資料常用的是交叉分析,即二維表格,可能直欄為消費行為,橫列為背景資料,然後加上卡方檢定,判斷二者是否有關聯。不過,這種方式有以下缺點:

  1. 統計上的卡方顯著,有時並不一定代表差異或關聯性極大,因樣本多時,即使微小差異都會顯著。但實務上,企業對類似10%以下微小差距並不在意。
  2. 再者,當類別數一多時,整個表格會變得極為龐大,數字及百分比密密麻麻,很不容易解讀。如果不能讓讀者在10秒內看懂一個表的話,這個表的統計溝通即算失敗。
  3. 即使嘗試另以統計圖來呈現,但因表加圖佔的篇幅太多,眼球無法一眼容納,判讀效率也會降低。

例如我們要分析基本資料與消費動機的交叉表,如果以上表呈現,雖然非常詳細,也附上卡方檢定值,但你有辦法在10秒內抓出至少三項結論嗎?恐怕很難。

 

1.jpg

 

但如果以下圖呈現呢?至少我馬上看出七個點是值得進行討論的。只是簡單加上橫條,馬上產生絕佳效果。

 

2.jpg

 

這種圖叫資料横條,製作非常容易,你只要先在excel上把上述百分比數字打好,然後如下圖一般,先選擇數字區域,再按[設定格式化的條件]=>[資料橫條],任選一顏色,横條立馬出現,一秒完成。這種交叉分類結果的呈現顯而易懂見的,而且非常適合在會議上討論、向上屬報告,特別是對方不懂數字時。

 

3.jpg

 

本文特別寫給辛苦的上班族,當你辛辛苦苦彙整了大量資料,好不容易編成一個大表,如果可以稍加裝飾一下,不僅能讓別人耳目一新,更能讓豬頭老板大加讚賞時,也是一種小確幸。

arrow
arrow
    全站熱搜
    創作者介紹
    創作者 晨晰部落格新站 的頭像
    晨晰部落格新站

    晨晰統計部落格新站(統計、SPSS、BIG DATA討論園地)

    晨晰部落格新站 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()