В вычислениях таблица непредвиденных обстоятельств (также известная как перекрестная таблица или перекрестная таблица) — это тип таблицы в матричном формате, которая отображает (многомерное) частотное распределение переменных. Это полезный инструмент для организации и понимания большого набора данных, а также для проверки гипотез о базовой структуре этих данных.
Таблицы непредвиденных обстоятельств используются в ряде смежных дисциплин, таких как опросы, медицина, генетика и исследования рынка. В опросных исследованиях таблицы непредвиденных обстоятельств помогают выявить взаимосвязи между переменными, например связь между полом и предпочтением бренда. В генетике таблицы помогают исследовать генеалогические связи между членами семьи. В исследованиях рынка они используются для выявления предпочтений клиентов в отношении типов продуктов, наборов функций и т. д.
Таблица непредвиденных обстоятельств представляет собой перекрестную таблицу двух или более категориальных переменных (факторов или методов лечения) и их частот, графически отображающую количество (частоты или проценты) различных комбинаций этих переменных.
Таблицу непредвиденных обстоятельств можно использовать для выявления существенных тенденций и закономерностей в данных, а также для выявления потенциальных выбросов или иных неожиданных результатов. Это также полезно для анализа больших наборов данных или наборов данных со многими переменными, поскольку обеспечивает визуальное представление данных в одном пространстве. Это также полезно при определении зависимости между двумя связанными переменными.
В веб-аналитике таблица непредвиденных обстоятельств используется при попытке определить, какая из двух переменных направляет трафик на определенный веб-сайт или приложение. Например, веб-аналитик может использовать таблицу непредвиденных обстоятельств, чтобы исследовать вклад органических и платных источников трафика на веб-сайт.
В целом, таблицы непредвиденных обстоятельств — отличный способ поиска закономерностей, которые могут существовать между двумя разными переменными, и имеют решающее значение для работы с большими наборами данных в любой дисциплине.
