本文将简单介绍交叉分析是什么及其应用意义,并展现游戏用研中交叉分析怎么做。
交叉分析法是用于分析两个变量之间相互关系的一种基本数据分析法。这种分析方法将两项或者更多项指标进行交叉,寻找变量之间的关系,发掘更多的数据特征。
e.非常满意
b.女
从上述案例中也不难发现交叉分析的意义。仅单变量的分析会得出玩家对游戏满意多于不满意的结论,但交叉分析后会发现,男性玩家和女性玩家对游戏的评价是截然不同的。男性玩家对游戏整体不满意居多,而女性玩家的正面情绪将整体的满意程度拉了上去。
从理论上来说,任何两个变量都可以进行交叉,一个问卷可以得到上百种交叉关系,但很多交叉关系并没有实际意义。在游戏用研的问卷分析时,想要进行交叉分析,其实核心是用不同的标准将玩家分类,然后分析不同类型玩家的数据。所以,游戏用研中交叉分析的核心是如何将玩家进行分类。
基于人口学的交叉分析
基于人口学对玩家分类是最为常见的方式,人口学信息包括性别、年龄、收入、职业、地区等。
问卷中设计的玩家分类题
除了问卷中“固定设置”的人口学题目外,问卷设计者也可以在问卷设计时加入有意义的玩家分类题,方便收集完数据后进行交叉分析。我们曾经在问卷中询问玩家的游戏经历作为区分玩家的依据。通过对MMO手游玩家和二次元手游玩家接触新游信息渠道的比较可以看到,MMO手游玩家收到游戏公司的客服或推送比较多(数据未展示全部选项)。
问卷回收后对应玩家游戏中数据分类
上述提到的人口学信息和事先设立的玩家分类题都是基于问卷回收的结果对玩家进行分类,其实我们还可以在问卷回收后,根据玩家在游戏中等级、门派等游戏相关数据进行划分,了解不同等级/门派的玩家填写问卷的情况。
行/列百分比
依旧以“性别×满意度”的交叉分析为例:
TGI全称是Target Group Index,目标群体指数,反映的是目标群体在特定范围内的强势/弱势。TGI=目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例*100%。
当TGI=100%时,表明某一特征群体相较总体并无差别;
当TGI>100%时,表明群体特征相较于总体表现更强势,且随着数字增大加强;
以86%为例,是男玩家选择短视频平台的60%/整体玩家选择短视频平台的70%得到。TGI指数告诉我们,相对于整体来说,男玩家更常使用直播平台,女玩家更常使用短视频平台。TGI指数反映的是某个群体相对于整体的偏向,这就提供了另一条信息。
其实,我们在分析过程中可以用到交叉分析的场景有很多。不少人知道交叉分析是什么但不知道它在具体场景尤其是游戏数据分析中怎么用。因此,本文在简单介绍交叉分析之后,用“辛普森悖论”直观展示了交叉分析的意义,然后总结了游戏用研中常用的交叉分析玩家分类方法,最后介绍了交叉分析的实用指标。
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