Простые столбчатые графики показывают распределение ответов на один вопрос. Но в исследованиях часто нужно увидеть связь между двумя вопросами: как мнение зависит от специальности, города, стажа. Это и есть кросс-таблица.
Зачем это нужно
Типичные вопросы исследования:
- Препарат больше нравится терапевтам или кардиологам?
- Ответ «не назначаю» чаще встречается у молодых врачей или у опытных?
- В Москве и регионах разная картина — насколько?
- Знание бренда зависит от стажа?
Без кросс-таблицы пришлось бы экспортировать в Excel и считать pivot-таблицу самостоятельно. С ней — вы строите срез прямо в дашборде.
Как построить
- Откройте Результаты нужного опроса.
- Нажмите Кросс-таблицы (вкладка наверху страницы результатов).
- Выберите два вопроса:
- Строки — по нему будут разбиты группы (например, «Специальность врача»).
- Столбцы — по нему смотрите распределение (например, «Назначаете ли препарат X»).
- Построится таблица: на пересечении ячеек — сколько респондентов из этой группы дали этот ответ.
Числа можно посмотреть в абсолютных значениях или процентах — переключатель в шапке.
Подходящие типы вопросов
Кросс-таблицы работают с вопросами, у которых дискретные ответы:
- Single choice (одиночный выбор).
- Multiple choice (множественный выбор).
- Шкалы 1–5, 1–10, NPS.
- Поле из справочника (диагнозы, специальности и т.п.).
- Метки из ссылки (utm_source, медпредставитель и т.п.).
Не подходят:
- Свободный текст — слишком много уникальных значений.
- Файловый upload, дата.
Если хотите кросс по тексту — экспортируйте в Excel и группируйте там.
Примеры использования
Знание бренда по стажу
- Строки: «Стаж работы» (вопрос с интервалами).
- Столбцы: «Знаете ли препарат X».
- Что увидите: как меняется awareness с опытом — у молодых ниже, к среднему стажу пик, к концу карьеры может проседать (выходят на пенсию более «лояльные»).
Назначаемость по городу
- Строки: метка
cityиз ссылки. - Столбцы: «Как часто назначаете».
- Что увидите: где препарат сильнее, где слабее. Полезно для региональных команд.
Барьеры по специальности
- Строки: «Специальность».
- Столбцы: «Что мешает назначать» (multiple choice).
- Что увидите: где проблема в цене, где в эффективности, где просто не знают.
Что не делает кросс-таблица
❌ Не считает статистическую значимость различий — большая разница может быть случайной при малой выборке. ❌ Не строит многомерные срезы (Q1 × Q2 × Q3) — только парные. ❌ Не работает с условной логикой (если этот ответ → следующий вопрос пропускается). В таких ветках респондентов меньше — учитывайте при интерпретации.
Для глубокого анализа всегда лучше экспортировать данные и работать в Excel/SPSS/Python.
Сохранение и шаринг
- Текущий срез запоминается в URL — можно поделиться ссылкой с коллегой, у него откроется тот же срез.
- Сохранения «в избранное» пока нет.
- В публичный отчёт кросс-таблицы можно встроить через настройки публичного отчёта (отдельные вопросы для отображения).
Простые гистограммы по каждому вопросу — на основной странице Результатов. Кросс-таблицы — для углубления анализа, когда базовая картина уже понятна.