Como cruzar respostas de pesquisas e escolher o percentual correto

A tabulação cruzada compara respostas entre grupos, mas o denominador determina o significado de cada percentual. Este exemplo de pesquisa com clientes parte dos registros individuais para mostrar contagens, percentuais por linha e coluna, respostas ausentes e uma conclusão que você pode conferir.

O que uma tabela cruzada mostra

A tabulação cruzada, também chamada de tabela de contingência, conta as combinações de duas variáveis categóricas. Coloque o tipo de cliente nas linhas e a satisfação nas colunas: cada célula indicará quantas pessoas pertencem àquela combinação. Os totais nas bordas são os totais marginais.

Comece pela pergunta que precisa responder: clientes recorrentes estão menos satisfeitos do que clientes de primeira compra? Uma tabulação cruzada torna essa comparação visível quando as categorias e a população analisada estão bem definidas. Um único percentual geral de satisfação juntaria os dois grupos e esconderia seus diferentes padrões de resposta.

Este guia se concentra nos denominadores e na reprodução dos cálculos. Para uma introdução mais ampla a frequências, médias e dispersão, consulte a análise descritiva; aqui vamos reconstruir diferentes leituras da mesma tabela e justificar cada exclusão. Todas as respostas do exemplo são fictícias, sem ponderação e criadas para este exercício.

Organize uma resposta por linha

Uma loja imaginária faz duas perguntas de escolha única: “Sua compra mais recente foi a primeira compra em nossa loja?” e “De modo geral, você ficou satisfeito com sua compra mais recente?”. Os códigos são first para primeira compra e returning para compra posterior, seguidos de yes ou no. Para facilitar a explicação, usamos satisfação binária em vez de uma escala CSAT com vários pontos.

Quem responde “não” recebe uma pergunta opcional: “Quais aspectos decepcionaram você? Selecione todos os que se aplicam: preço, entrega, atendimento”. Cada opção ocupa uma coluna própria no arquivo. Entre as pessoas que responderam à pergunta, 1 significa selecionada e 0 significa não selecionada; campos vazios ficam reservados para uma pergunta pulada ou não exibida.

O CSV completo, disponível ao final, contém 108 identificadores únicos. Cada linha representa uma resposta à pesquisa e, neste exemplo, supomos que vem de uma pessoa diferente. Em um estudo real, verifique envios repetidos e documente a regra de deduplicação antes de adotar essa premissa. A coluna auxiliar pair_valid vale 1 somente quando tipo de cliente e satisfação estão presentes.

Preserve a exportação original e prepare os cálculos em outra planilha. Uma preparação consistente dos dados evita que “Returning”, “returning” e um espaço no fim criem grupos diferentes na tabela dinâmica. Se o questionário oferecia “não tenho certeza”, mantenha essa categoria e explique seu tratamento antes de calcular os percentuais.

Confira as contagens antes dos percentuais

A primeira tabela usa os 100 registros com pair_valid=1. São 40 clientes de primeira compra e 60 recorrentes; 50 declaram satisfação e 50 respondem que não. Estas são as contagens dos dois grupos:

A célula superior esquerda contém 28 clientes de primeira compra que responderam “sim”. Esse será o numerador de três cálculos, mas o denominador muda conforme a pergunta que queremos responder. Um título como “Satisfação por tipo de cliente, %” fica incompleto porque não informa a base utilizada.

Antes de formatar, confira as somas nas duas direções: 28 + 12 = 40 e 22 + 38 = 60; 28 + 22 = 50 e 12 + 38 = 50. As quatro células internas somam 100. Se aparecerem 108 registros aqui, os valores ausentes estão entrando por uma regra diferente, que você precisará explicar.

Percentuais por linha comparam resultados dentro de cada grupo

Para comparar a satisfação entre tipos de cliente, divida cada célula pelo total de sua linha. Na primeira compra, 28/40 = 70,0% estão satisfeitos e 12/40 = 30,0% não estão. Entre os recorrentes, 22/60 = 36,7% estão satisfeitos e 38/60 = 63,3% não, com arredondamento para uma casa decimal.

Cada linha soma 100%, exceto por possíveis diferenças de arredondamento. Essa leitura serve para comparar a satisfação dos clientes: cada grupo tem sua própria base, de modo que o tamanho da amostra não determina automaticamente a taxa observada. Compare 70,0% com 36,7% e apresente também as frações 28/40 e 22/60.

A diferença é de 33,3 pontos percentuais, calculada com as taxas sem arredondamento e arredondada ao final. Dizer “33,3% mais satisfação” sugeriria uma diferença relativa e comunicaria outra medida. Quando o total de uma linha é zero, seu percentual fica indefinido; indique que não está disponível em vez de apresentar 0% como taxa observada.

Percentuais por coluna e do total respondem a outras perguntas

Os percentuais por coluna descrevem a composição de um resultado. Entre as 50 pessoas satisfeitas, 28/50 = 56,0% são de primeira compra e 22/50 = 44,0% são recorrentes. Entre as 50 insatisfeitas, a distribuição é 24,0% de primeira compra e 76,0% recorrentes; cada coluna de resultado soma 100%.

Use essa leitura para organizar um acompanhamento com as pessoas insatisfeitas. Ela mostra de quais grupos essas pessoas vieram, enquanto o percentual por linha mostra a frequência da insatisfação dentro de cada grupo. O número de 76,0% sozinho não significa que 76,0% dos clientes recorrentes estejam insatisfeitos.

Os percentuais do total usam como denominador as 100 respostas válidas para as duas perguntas. As quatro células internas passam a ser 28,0%, 12,0%, 22,0% e 38,0%, que juntas somam 100%. Esse formato descreve a distribuição da amostra analisada entre as combinações e a parcela que ocupa uma célula específica.

Os três percentuais estão corretos. A confusão aparece quando um deles responde a uma pergunta diferente ou quando gráficos próximos mudam de denominador sem avisar. Escolha a leitura antes de desenhar o gráfico e coloque a base ao lado do percentual.

Trate respostas ausentes sem excluir a mesma pessoa duas vezes

Oito dos 108 registros não entram na tabela principal: quatro não têm apenas o tipo de cliente, três não têm apenas satisfação e um não tem os dois dados. Como essas categorias não se sobrepõem, 108 − 4 − 3 − 1 = 100. Você pode encontrá-las no CSV filtrando pair_valid=0.

Contar os campos vazios separadamente mostra cinco valores ausentes no tipo de cliente e quatro na satisfação. Subtrair os dois números de 108 daria 99, pois a pessoa sem os dois dados seria excluída duas vezes. A regra precisa contar pessoas excluídas, em vez de apenas somar células vazias.

O arquivo inteiro tem 104 respostas válidas de satisfação, incluindo dois “sim” e dois “não” sem tipo de cliente conhecido. A satisfação geral dessa pergunta é 52/104 = 50,0%. A tabela de casos completos também chega a 50,0%, mas sua base é 100; a coincidência dos percentuais não torna as populações intercambiáveis.

Explique as exclusões e verifique se a falta de resposta varia por grupo. O grupo conhecido de primeira compra tem 42 registros, dos quais dois não têm satisfação; o recorrente tem 61, dos quais um não tem. A análise de casos completos descreve quem respondeu às duas perguntas e não recupera a opinião de quem deixou alguma em branco.

Perguntas de múltipla seleção precisam de uma base de pessoas

Agora usamos o mesmo arquivo para a pergunta complementar, mantendo os 100 casos completos como população analisada. Somente as 50 pessoas insatisfeitas eram elegíveis para essa pergunta: quatro a pularam e 46 selecionaram ao menos um aspecto. As duas pessoas insatisfeitas sem tipo de cliente continuam fora desta análise.

Entre essas 46 pessoas, 24 selecionaram preço, 27 entrega e 12 atendimento. Dividir cada contagem por 46 dá 52,2%, 58,7% e 26,1%. Após o arredondamento, a soma é 137,0%, porque uma pessoa podia escolher vários aspectos, gerando 63 seleções ao todo.

Dividir por 63 descreveria a distribuição das seleções: preço representaria 38,1% de todas elas. Essa medida é válida se estiver identificada, mas não responde qual percentual de pessoas selecionou preço. Usar as 50 pessoas elegíveis daria 48,0%, mantendo no denominador as quatro pessoas que pularam a pergunta.

Para cruzar os motivos com o tipo de cliente, as bases válidas da pergunta complementar são 10 pessoas de primeira compra e 36 recorrentes. Preço aparece em 6/10 = 60,0% contra 18/36 = 50,0%. Exiba sempre essas bases: usar 40 e 60 incluiria pessoas satisfeitas, perguntas puladas e pessoas que nem viram a pergunta, mudando a medida.

Exporte as respostas do SurveyNinja para uma planilha

No SurveyNinja, abra a área Results da pesquisa e escolha Responses. Confira se está visualizando Completed ou Incomplete, depois abra Filter para revisar o período e as restrições por resposta. Registre esses ajustes antes de exportar, pois qualquer mudança na população selecionada altera os denominadores seguintes.

Em Download, selecione CSV ou XLSX, avance para as configurações de exportação e baixe o arquivo. Para uma tabela simples de contagens, mantenha desativadas as colunas opcionais de tempo por pergunta e posição de exibição, a menos que precise delas. O guia de download de respostas explica por onde começar; guarde uma cópia intacta e confira os registros recebidos.

Neste percurso, a tabela cruzada é montada em uma planilha depois da exportação. Adapte as colunas de sua exportação à estrutura didática do CSV. Consulte exportação de dados para decidir o que compartilhar e remova identificadores pessoais desnecessários para a análise.

No Excel, selecione os registros preparados e insira uma Tabela Dinâmica. Coloque customer_type em Linhas, satisfied em Colunas e id em Valores, usando Contagem. Adicione pair_valid como filtro e selecione 1. As quatro contagens precisam coincidir com a tabela do exemplo antes de introduzir percentuais.

Adicione o campo de contagem novamente para mostrar contagens e percentuais juntos. Em Mostrar Valores Como, escolha percentual do total da linha, do total da coluna ou do total geral; a documentação da Microsoft explica essas opções. O Google Planilhas também oferece um fluxo de tabelas dinâmicas com linhas, colunas, valores e filtros. Defina a contagem explicitamente e confira a base.

Confira uma célula com uma fórmula

Com os cabeçalhos do CSV na linha 1, tipo de cliente em B, satisfação em C e validade conjunta em H, esta fórmula conta a célula superior esquerda. Os intervalos incluem os 108 registros de dados:

=COUNTIFS(B2:B109,"first",C2:C109,"yes",H2:H109,1)

O resultado é 28. A fórmula usa o nome da função em inglês; no Excel em português do Brasil, use CONT.SES, com o separador da configuração regional. Em outra planilha, coloque as quatro contagens em B2:C3, os totais de linha em D2:D3, os de coluna em B4:C4 e o total geral em D4. Use =B2/$D2, =B2/B$4 e =B2/$D$4 para linha, coluna e total, respectivamente.

Escreva uma conclusão compatível com os dados

Uma conclusão adequada seria: “Entre as 100 pessoas fictícias que responderam às duas perguntas, 28 dos 40 clientes de primeira compra declararam satisfação, contra 22 dos 60 recorrentes. A diferença observada foi de 33,3 pontos percentuais. Oito registros foram excluídos por falta de tipo de cliente, satisfação ou ambos.”

Essa é uma comparação descritiva. O tipo de cliente não foi atribuído aleatoriamente, portanto a tabela não demonstra que comprar novamente cause menor satisfação. Recrutamento, produtos comprados, tempo desde a compra e respostas ausentes podem afetar o padrão. Uma investigação seguinte poderia verificar se problemas de entrega aparecem com mais frequência em determinados tipos de pedido.

A comparação de motivos tem uma base de primeira compra particularmente pequena: 10 pessoas, então uma única pessoa muda o percentual em 10 pontos. Não existe um tamanho universal de célula que garanta confiabilidade. Mostre contagens, evite tratar pequenas diferenças como posições estáveis e prepare um plano de tamanho de amostra adequado à precisão e aos grupos necessários.

Um teste qui-quadrado acrescenta uma pergunta inferencial e exige atenção à independência, às frequências esperadas e ao desenho amostral. Várias seleções da mesma pessoa não equivalem a respondentes independentes em uma tabela de contingência comum. Para amostras complexas, pesos ou medições repetidas, use um método apropriado; apresente as contagens reais mesmo quando os percentuais forem ponderados.

Em um estudo novo, planeje a comparação antes de coletar respostas. Inclua a pergunta de grupo, defina quem verá a pergunta complementar e registre a base prevista para o relatório. Você pode criar uma pesquisa no SurveyNinja com essas perguntas, testar os caminhos e depois usar o fluxo de exportação descrito. Adicionar uma variável de grupo após a coleta não recupera uma resposta que nunca foi solicitada.

Copie o CSV completo do exemplo

Salve este arquivo fictício como CSV UTF-8, importe com vírgulas como delimitador e preserve os campos vazios. Os códigos ficam em inglês para reproduzir as fórmulas: answered indica que a pergunta complementar foi respondida, skipped que foi pulada e not_asked que não foi exibida. A coluna preparada pair_valid aplica a regra de presença das duas respostas principais.

id,customer_type,satisfied,reason_state,price,delivery,support,pair_valid
C001,first,yes,not_asked,,,,1
C002,first,yes,not_asked,,,,1
C003,first,yes,not_asked,,,,1
C004,first,yes,not_asked,,,,1
C005,first,yes,not_asked,,,,1
C006,first,yes,not_asked,,,,1
C007,first,yes,not_asked,,,,1
C008,first,yes,not_asked,,,,1
C009,first,yes,not_asked,,,,1
C010,first,yes,not_asked,,,,1
C011,first,yes,not_asked,,,,1
C012,first,yes,not_asked,,,,1
C013,first,yes,not_asked,,,,1
C014,first,yes,not_asked,,,,1
C015,first,yes,not_asked,,,,1
C016,first,yes,not_asked,,,,1
C017,first,yes,not_asked,,,,1
C018,first,yes,not_asked,,,,1
C019,first,yes,not_asked,,,,1
C020,first,yes,not_asked,,,,1
C021,first,yes,not_asked,,,,1
C022,first,yes,not_asked,,,,1
C023,first,yes,not_asked,,,,1
C024,first,yes,not_asked,,,,1
C025,first,yes,not_asked,,,,1
C026,first,yes,not_asked,,,,1
C027,first,yes,not_asked,,,,1
C028,first,yes,not_asked,,,,1
C029,first,no,answered,1,0,1,1
C030,first,no,answered,1,0,1,1
C031,first,no,answered,1,0,1,1
C032,first,no,answered,1,0,0,1
C033,first,no,answered,1,0,0,1
C034,first,no,answered,1,1,0,1
C035,first,no,answered,0,1,0,1
C036,first,no,answered,0,1,0,1
C037,first,no,answered,0,1,0,1
C038,first,no,answered,0,1,0,1
C039,first,no,skipped,,,,1
C040,first,no,skipped,,,,1
C041,returning,yes,not_asked,,,,1
C042,returning,yes,not_asked,,,,1
C043,returning,yes,not_asked,,,,1
C044,returning,yes,not_asked,,,,1
C045,returning,yes,not_asked,,,,1
C046,returning,yes,not_asked,,,,1
C047,returning,yes,not_asked,,,,1
C048,returning,yes,not_asked,,,,1
C049,returning,yes,not_asked,,,,1
C050,returning,yes,not_asked,,,,1
C051,returning,yes,not_asked,,,,1
C052,returning,yes,not_asked,,,,1
C053,returning,yes,not_asked,,,,1
C054,returning,yes,not_asked,,,,1
C055,returning,yes,not_asked,,,,1
C056,returning,yes,not_asked,,,,1
C057,returning,yes,not_asked,,,,1
C058,returning,yes,not_asked,,,,1
C059,returning,yes,not_asked,,,,1
C060,returning,yes,not_asked,,,,1
C061,returning,yes,not_asked,,,,1
C062,returning,yes,not_asked,,,,1
C063,returning,no,answered,1,0,1,1
C064,returning,no,answered,1,0,1,1
C065,returning,no,answered,1,0,1,1
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C070,returning,no,answered,1,0,1,1
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C072,returning,no,answered,1,0,0,1
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C101,,yes,not_asked,,,,0
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C106,first,,not_asked,,,,0
C107,returning,,not_asked,,,,0
C108,,,not_asked,,,,0

Perguntas frequentes

O que é tabulação cruzada em uma pesquisa?

É uma tabela de contagens das combinações de duas variáveis categóricas, como tipo de cliente e satisfação. Os percentuais podem descrever resultados dentro de um grupo, a composição de um resultado ou a distribuição de toda a amostra analisada, conforme o denominador.

Devo usar percentuais por linha ou por coluna?

Use percentuais por linha para comparar resultados dentro dos grupos quando os grupos estão nas linhas. Use percentuais por coluna para descrever quem compõe um resultado quando os resultados estão nas colunas. Se trocar a orientação da tabela, a direção muda; escolha a base pela pergunta que precisa responder.

Por que a mesma célula pode representar 70%, 56% e 28%?

A célula contém 28 pessoas. Dividir pelo total da linha, 40, dá 70%; pelo total da coluna, 50, dá 56%; e pelas 100 respostas válidas para as duas perguntas, dá 28%. Cada cálculo descreve uma população diferente.

Como tratar respostas ausentes?

Defina quais registros entram em cada tabela e conte as pessoas excluídas sem duplicação. O exemplo principal usa 100 dos 108 registros com as duas respostas presentes. Quatro não têm apenas tipo de cliente, três não têm apenas satisfação e um não tem os dois dados.

Por que a múltipla seleção pode somar mais de 100%?

Uma pessoa pode marcar várias opções. Na pergunta complementar, 46 pessoas fazem 63 seleções, então os percentuais calculados com base em pessoas somam 137,0% após o arredondamento. Percentuais sobre seleções respondem a outra pergunta e precisam de uma identificação própria.

Posso montar a tabela no Excel ou no Google Planilhas?

Sim. Coloque o grupo em Linhas, o resultado em Colunas e o identificador único da resposta em Valores, com o cálculo Contagem. Aplique o filtro de elegibilidade, confira as contagens e depois escolha o denominador dos percentuais. Mantenha as contagens originais visíveis.

Uma tabela cruzada comprova diferenças entre grupos?

Ela mostra um padrão observado nas respostas analisadas. Uma afirmação sobre a população exige um método amostral e inferencial apropriado, e uma associação sozinha não demonstra causalidade. Grupos pequenos, respostas ausentes e envios repetidos podem afetar a interpretação.

Posso usar respostas ponderadas?

Percentuais ponderados exigem somar os pesos dos mesmos registros elegíveis no numerador e no denominador. Apresente separadamente o número real de respondentes e documente o método. O CSV deste exercício não usa ponderação, portanto seus cálculos contam pessoas.