你被數據誤導了嗎？
試想下列情境：
一個餐廳老闆為了瞭解顧客的用餐體驗，做了滿意度調查。統計結果顯示，全體顧客平均消費體驗為「滿意」。但若老闆只單檢視此統計結果，很容易忽略一個隱藏危機：「男性」和「女性」的意見被平均稀釋掉了！
問卷分析必備利器！藉由交叉分析讓你有效避免平均偏誤
上述這個情境的實際填答情況有可能是：男性多為「不滿意」、女性多為「非常滿意」。最後統計平均雖然顯示為滿意，但實際上男性顧客的消費體驗可能出了什麼狀況（e.g. 男廁太髒亂？停車位太少太小？），導致男性顧客集體不滿。若只單看全體顧客平均後的結果，很容易忽略特定族群心聲，進而影響該族群後續的消費行為，這是非常危險的一件事。
藉由上述的例子，我們可以看到統計結果很可能會造成平均偏誤。但一般問卷的內容設計，多為「姓名、性別、用餐滿意度、消費次數…」等題型，大多數人都會直接觀察各題型的統計結果，例：用餐的顧客有 65% 為女性，平均消費次數為 3 次，整體用餐滿意度為滿意…等，很少人會在第一時間將性別和用餐滿意度做資料比對，進一步觀察兩者間的關係。
因此使用「交叉分析」可以協助你深入頗析數據，避免平均偏誤誤導決策，甚至能發現以往沒想過、全新的洞察。
如何藉由交叉分析避免平均偏誤？
你可以比對兩個題目的填答結果，將選項間的交互關係以圖表和表格的方式呈現。透過深度頗析填答結果，進而避免平均偏誤。
如下圖，有 40.3% 的人表示非常滿意。
接下來，我們將「性別」和「用餐滿意度」做交叉分析。
從上圖可以看到「男性」和「女性」顧客的作答狀況分布懸殊，例：有 18 個男性顧客選擇「非常不滿意」、「不滿意」，28 個女性顧客選擇「非常滿意」、「滿意」。
在交叉分析後，可以發現原來我們一開始看到 40.3% 的滿意度只是假象，深入剖析才能找到潛藏的危機（男性對於用餐滿意度不滿的比例很高）如果錯過男性客戶不滿的重要警訊，將會失去改善服務、提升男性客戶滿意度的絕佳機會。依照性別區分各選項的填答狀況，可以避免男女性顧客的聲音被平均稀釋掉。
如何設定交叉分析？
若你對交叉分析有興趣想進一步瞭解操作，請參考此篇文章，我們會一步步帶你設定交叉分析，只要二步驟就能簡單上手，還會帶你解讀、匯出交叉圖表，協助你做額外的應用。
問卷分析的必備工具－交叉分析
交叉分析在問卷調查中是很重要的數據分析工具，藉由交叉分析可以協助你發現更多填答者不直接說出口的想法！善用這些數據，你可以得到問卷調查中最有價值的洞察，做更深入的研究或策略規劃。
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