큰 교차표, 어떻게 읽을 것인가
교차표 해석은 일반적으로 백분율을 기준으로 이루어진다. 예를 들어, 성별·연령별 마케팅 채널 반응도는 다음과 같이 해석할 수 있다.

- 20대 남성은 온라인광고(26.5%)에 가장 많이 반응하였다. 이는 보통 예상되는 수준보다 훨씬 더 많이 선택한 결과다.
- 20대 여성은 자동차 잡지(22.9%)를 가장 선호하였다. 이는 다른 집단과 비교해 특히 많이 선택한 경우에 해당한다.
- 30대 남성은 온라인광고(25.7%) 선택 비중이 가장 높았다. 또래 평균보다 온라인광고 쏠림이 강한 편이다.
- 30대 여성은 TV광고(23.1%)에 반응이 집중되었다. 다른 채널보다 뚜렷하게 많이 본 결과다.
- 40대 남성도 TV광고(23.1%)가 가장 많았다. 이 연령대 남성은 전통 매체 쏠림이 있는 것으로 해석된다.
이러한 결과를 종합하면, 남성은 온라인광고(특히 20대와 30대에서 두드러짐), 여성은 전통 매체(20대는 잡지, 30·40대는 TV)에 더 많이 반응하는 경향을 보였다. 디지털 매체는 젊은 남성층에서, 전통 매체는 여성과 중장년층에서 강세를 보이는 것으로 정리할 수 있다.
교차표가 클수록 생략되기 쉬운 정보
그러나 교차표의 크기가 커질수록 이러한 특징을 간과하거나 잘못 이해할 위험도 함께 커진다. 보는 사람 입장에서도 수치만으로는 어떤 집단이 특별히 선호하거나 회피하는지를 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서 특징적인 패턴을 더 명확하게 보여주는 시각적 보완 방법이 필요하다.
표준화 잔차 히트맵의 활용
각 셀의 수치가 전체적인 패턴과 얼마나 다른지를 시각적으로 보여주는 방법 중 하나가 표준화 잔차 히트맵이다. 이 방식은 색의 농도를 통해 해석을 돕는다. 색이 진할수록 일반적인 패턴보다 더 많이 선택된 항목을, 옅을수록 그 반대를 나타낸다.
예를 들어 다음과 같은 해석이 가능하다.
- 20대 남성은 온라인광고에 강한 쏠림을 보이고(SD 잔차 +), SNS 캠페인을 외면하는 경향을 보인다(SD 잔차 −).
- 20대 여성은 잡지를 평균보다 훨씬 많이 선택하고(+), 온라인광고는 거의 선택하지 않았다(−).
- 30대 여성은 TV광고에 선호가 뚜렷하게 나타났고(+), 유튜브 PPL에 대해서는 명확한 기피 반응을 보였다(−).
이러한 시각화는 단순히 ‘많이 본 채널’을 파악하는 데서 나아가, 회피 경향까지 동시에 파악할 수 있다는 점에서 전략 수립에 더욱 유용하다.
표준화 잔차 히트맵 예시


CA 분석으로 구조까지 해석하기
표가 더 커지고 복잡해질 경우, Correspondence Analysis (CA)를 사용하여 집단 간 유사성과 거리까지 시각화할 수 있다. CA biplot을 통해 파악할 수 있는 대표적인 구조는 다음과 같다.
- 30대 남성은 온라인광고와 가까운 위치에 있어, 디지털 채널의 대표 집단으로 나타난다.
- 40대 여성은 자동차 잡지와 근접하여, 전통 매체의 대표적 수용층으로 해석된다.
- TV광고와 유튜브 PPL은 20대 여성, 60대 남성과 같은 영상 매체 선호 집단과 연결된다.
- 60대 남성은 다른 집단과 거리가 멀어 독자적인 반응 패턴을 보이며, 별도의 전략이 필요하다.
CA biplot은 단순히 ‘누가 많이 선택했는가’의 문제를 넘어서, 채널별 대표 집단과 이들 간의 관계 구조까지 직관적으로 보여준다는 점에서 새로운 통찰을 제공한다.
CA Biplot 예시


실무 적용을 위한 제언
모든 교차표에 히트맵이나 CA 분석이 필요한 것은 아니다. 그러나 셀 수가 많아질수록 수치만으로는 특징을 파악하기 어려워진다. 이럴 때 표준화 잔차 히트맵이나 CA 시각화를 활용하면 주요 특징을 더 명확하게 볼 수 있다. 실무에서 보다 정교한 타겟팅 전략을 수립하고자 할 때 적절한 도구로 활용할 수 있다.
이 분석은 Crosstab Analyst (anpor korea)를 사용하여 수행되었다. 이 커스텀 GPT는 한글 기반의 해석을 지원하며, 분석 결과도 한글로 시각화할 수 있다. 다만, 간혹 한글이 제대로 적용되지 않는 경우가 있으므로, 글자가 깨져 보일 때는 한글 폰트를 수동으로 지정하는 것이 필요하다.
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