교차분석 탭은 엑셀 피벗 테이블 작업 없이도 집단별·변수별 응답 결과를 간편하게 비교 분석할 수 있는 기능입니다.
성별, 연령 등 응답자의 기본 프로필부터 설문에서 수집된 주요 변수까지 다양한 기준으로 교차분석표를 생성할 수 있어, 설문 데이터를 보다 입체적으로 해석하고 유의미한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
교차분석 탭 화면 구성
① 왼쪽 사이드바
변수 검색: 다수의 변수 중 원하는 변수를 키워드로 검색하여 빠르게 찾아 이동할 수 있습니다.
변수 유형 필터: 선택형, 다중 선택형, 숫자형 등 변수 유형별 개수가 괄호 안에 표시되며, 원하는 유형만 필터링해 확인할 수 있습니다.
임베디드 데이터: 설문을 통해 수집한 응답 외에도, 사전 확보된 응답자 정보를 확인할 수 있습니다. (예: 패널 프로필, 파라미터, 메타데이터 등)
설문 데이터: 변수 목록이 카드 형태로 정리되어 있으며, 변수명·유형·라벨이 함께 표시됩니다.
② 행/열 바꾸기 (Transpose)
분석 기준(열)과 분석 대상(행)의 위치를 전환하는 기능입니다. 아이콘을 클릭하면 표의 구성을 전환해 데이터를 다양한 시각에서 분석할 수 있습니다.
③ 분석 대상 설정
분석 대상은 교차분석표에서 비교하고자 하는 주요 응답 데이터입니다. 예를 들어, ‘현재 사용 중인 무선 이어폰 브랜드’ 결과를 연령대별로 비교하고 싶다면, 해당 이어폰 브랜드 관련 변수가 분석 대상이 됩니다.
④ 분석 기준 설정
행/열 전환을 하지 않은 기본 상태에서 분석 기준은 교차분석표의 열에 해당하며, 데이터를 분석하는 기준이 되는 정보입니다. 예를 들어, 동일한 이어폰 브랜드 변수 결과를 연령대별로 나눠보고 싶다면, 연령대를 분석 기준으로 설정하면 됩니다.
📌 꼭 확인해 주세요!
분석 대상 및 기준에는 설문을 통해 수집한 변수뿐만 아니라, 성별이나 연령같은 응답자 특성 카드도 설정할 수 있습니다.
분석 기준은 변수를 최대 3개까지 중첩해서 설정할 수 있습니다.
📄 참고 문서: 교차분석표 만들기 | 여러 분석 기준 조합하기
⑤ 전체/집단 간 비교
전체/집단 간 비교는 응답 비율 간의 차이가 통계적으로 유의미한지 확인할 수 있는 기능입니다.
통계 검정 결과에 따라 컬러 코딩과 알파벳 표기가 적용되어, 보다 정밀한 인사이트 도출을 지원합니다.
단, 응답 수가 30건 미만인 경우 검정 결과의 신뢰도가 낮아질 수 있기 때문에 컬러 코딩이 적용되지 않습니다.
전체와 비교: 특정 집단의 응답 비율이 설정한 신뢰수준 하에서 전체 응답 결과와 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 판단합니다. 유의미하게 높은 값은 붉은색, 낮은 값은 푸른색으로 컬러코딩됩니다.
집단 간 비교: 하나의 분석 기준 내에서 각 집단 간 응답 비율의 차이가 설정한 신뢰수준 하에서 유의미한지 비교합니다. 기준이 되는 집단(칼럼)을 선택하면, 해당 기준 대비 통계적으로 유의미하게 높은 값은 붉은색으로 표시되며, 기준보다 통계적으로 낮은 집단에는 알파벳이 함께 표시됩니다.
⑥ 공유 옵션
교차분석 저장: 설정한 교차분석 조건을 저장해 추후 다시 열람하거나 다른 사람과 공유할 수 있습니다.
저장한 교차분석: 저장한 교차분석표는 [저장한 교차분석] 메뉴에서 제목과 함께 분석 기준 필터 등의 설정 조건을 한눈에 확인할 수 있으며, 공유·수정·삭제가 모두 가능합니다. 또한 변수 위에 마우스를 올리면, 적용된 세부 조건을 튤팁으로 확인할 수 있습니다.
테이블 복사: 생성된 교차분석표를 클립보드에 복사해 엑셀, 구글 시트 등에 붙여넣을 수 있습니다.
⑦ 교차분석 결과 영역
설정한 분석 기준과 분석 대상에 따라 교차분석표가 생성되는 영역입니다. 응답 수, 변수 유형, 질문 내용 등 각 항목의 메타정보와 함께 데이터가 표 형태로 제공되며, 다음과 같은 기능을 통해 분석 효율을 높일 수 있습니다.
비율/빈도 보기 전환
테이블 크게 보기 등
⑧ 오른쪽 사이드바 - 정교한 분석을 위한 고급 설정
응답 필터: 전체 응답 중 특정 조건(예: 특정 연령대, 지역 등)에 해당하는 응답만 선택해 분석할 수 있습니다. 복합 조건 설정이 가능한 '고급 필터'도 지원합니다.
신뢰수준: 차이의 유의미함을 판단하는 기준으로, 80%·90%·95% 중 선택 가능합니다. 기본값은 마케팅 조사에 일반적으로 활용되는 80%입니다.
가중치 적용: 수집된 응답자의 구성 비율과 분석하고자 하는 타겟 구성 간 차이가 있을 경우, 이를 보정하기 위해 가중치를 설정할 수 있습니다.
📌 함께 알아두면 좋을 내용
데이터스페이스에서 소비자 패널을 활용해 설문을 수집하는 경우, 응답자 특성 정보가 표시됩니다.
이 정보에는 성별, 연령, 거주지가 포함되며, 설문 문항을 별도로 만들지 않더라도 기본적인 인구통계 정보를 확인할 수 있습니다.