目录
在问卷调查中，仅凭平均值比较，往往无法看出真正的差异。
例如，总体满意度是 4.1，但男性是 3.6、女性是 4.5，
平均值只展示整体趋势，却掩盖了群体内部的重要差异（模式）。
此时，最有效呈现“谁与谁不同”的方法，就是 交叉分析（Cross-tabulation）。
1️⃣ 什么是交叉分析？
交叉分析通过交叉表展示两个变量之间的关系，
比较不同群体对某项回答的选择比例。
例如分析“不同年龄层的服务满意度”时：
20 多岁：40%, 30 多岁：28%, 40 多岁：17% 选择“非常满意”
通过这样的分布比较，就能清楚看到哪些年龄层呈现特定倾向。
2️⃣ 交叉分析的核心解读方法
✔ 看比例，而不是看数量
百分比才是判断群体差异的正确方式。
✔ 检查显著性（p 值）
判断群体差异是否具有统计意义。
✔ 卡方检验（χ² test）
用于验证变量间是否独立，是交叉分析的必备指标。
示例句：
“不同年龄层的服务满意度差异显著（χ² = 15.42, p < .01）”
→ 说明年龄确实影响满意度，是科学的证据。
3️⃣ 交叉分析特别适用的情境
企业
找出不同客户群对品牌的认知差异（如年龄、地区、收入）
学术研究
比较人口统计变量间的态度差异（如性别、学历、年级）
公共机构
了解政策在不同群体中的满意度差异
➡ 交叉分析可以帮助提出更精准的决策依据，是群体分析中最有力的工具之一。
4️⃣ The Brain 的交叉分析流程
The Brain 基于 SPSS 提供专业的交叉分析，并以“易于使用的结果”呈现：
≥150 样本基准 + 额外样本保证数据稳定性
AI 去除不诚实回答，提升数据可信度
SPSS 卡方检验 + 显著性验证
表格与图形自动化生成（符合 APA 7th）
提供群体差异洞悉总结，让报告更易读
研究者可以直接将结果用于论文或企业报告，无需再二次整理。
平均值无法揭示群体差异，
交叉分析则能让我们清楚看到——
“谁的想法不同？”、“差异有多大？”、“是否具有统计意义？”
The Brain 通过精细的数据过滤与 SPSS 分析，
提供清晰、可靠、可直接使用的群体差异分析报告。
