Tipuri de grafice diferitele modalități de reprezentare vizuală a datelor

Toate cercetările de natură științifică sunt susținute și se bazează pe un set de date analizate și interpretate corespunzător. Pentru a ajunge la un punct în care putem extrage relații de cauzalitate sau corelație, este necesar să observăm mai multe observații într-un mod care poate falsifica și dovedi existența aceleiași relații în diferite cazuri sau în același subiect în timp. Iar odată ce se fac aceste observații, este necesar să se ia în considerare aspecte precum frecvența, media, modul sau dispersia datelor obținute.

Pentru a facilita înțelegerea și analiza atât de către cercetătorii înșiși, cât și pentru a arăta variabilitatea datelor și unde concluziile se îndreaptă către restul lumii, este foarte util să se utilizeze elemente vizuale de interpretare ușoară: grafică sau grafică.

În funcție de ceea ce dorim să arătăm, putem folosi diferite tipuri de grafică. În acest articol vom vedea diferite tipuri de grafice care sunt utilizate în cercetarea bazată pe utilizarea statisticilor.

• Articol relevant: "Cele 15 tipuri de cercetare (și caracteristici)"

Graficul

La nivel statistic și matematic, numit grafic a reprezentarea vizuală din care pot fi reprezentate și interpretate în general valori numerice. Printre numeroasele informații extrase din observația graficului putem constata existența unei relații între variabile și gradul în care este dată, frecvențele sau proporția de apariție a anumitor valori.

Această reprezentare vizuală servește ca suport atunci când este vorba de a arăta și de a înțelege într-un mod sintetizat datele colectate în timpul anchetei, astfel încât atât cercetătorii care efectuează analiza, cât și alții poate înțelege rezultatele și este ușor de utilizat ca referință, ca informații care trebuie luate în considerare sau ca un punct de contrast atunci când se efectuează noi cercetări și meta-analize.

• Poate că sunteți interesat: "Cele 5 metode de studiu cele mai comune în Psihologie"

Tipuri de grafică

Există multe tipuri de grafică, aplicând în general una sau cealaltă, în funcție de ceea ce intenționează să reprezinte sau pur și simplu preferințele autorului. Iată câteva dintre cele mai cunoscute și cele mai comune.

1. Diagrama barei

Cea mai cunoscută și utilizată a tuturor tipurilor de grafică este graficul sau diagrama barelor. În acest sens, datele sunt prezentate sub formă de bare conținute în două axe carteziene (coordonate și abscisă) care indică diferite valori. Aspectul vizual care ne spune datele este lungimea barelor menționate, grosimea lui nu este importantă.

Este de obicei folosit pentru a reprezenta frecvența diferitelor condiții sau a variabilelor discrete (de exemplu, frecvența diferitelor culori ale irisului într-un eșantion dat, care pot fi doar valori specifice). Numai o variabilă este observată în abscisă și frecvențele în coordonate.

• Poate că te interesează: "Psihologia culorii: sensul și curiozitatea culorilor"

2. Diagrama pietei sau pe sectoare

De asemenea, graficul foarte obișnuit sub formă de "quesito", în acest caz reprezentarea datelor se realizează prin împărțirea unui cerc în mai multe părți ca valorile variabilei investigate și având fiecare parte o mărime proporțională cu frecvența sa în cadrul datelor totale. Fiecare sector va reprezenta o valoare a variabilei cu care lucrați.

Acest tip de grafic sau diagramă este obișnuit atunci când se afișează proporția cazurilor din total, utilizând pentru a reprezenta valorile procentuale (procentul fiecărei valori).

3. Histograma

Deși la prima vedere foarte asemănător cu graficul de bare, histograma este unul dintre tipurile de grafice care este statistic mai important și mai sigur. Cu această ocazie, barele sunt de asemenea folosite pentru a indica frecvența anumitor valori prin axe carteziene, dar în loc de a limita frecvența unei valori specifice a variabilei evaluate, ea reflectă un interval întreg. Astfel, se observă o serie de valori, care, de asemenea acestea ar putea reflecta intervale de diferite lungimi.

Acest lucru permite observarea nu numai a frecvenței, ci și a dispersiei unui continuu de valori, ceea ce la rândul său poate contribui la deducerea probabilității. Acesta este de obicei folosit împotriva variabilelor continue, cum ar fi timpul.

4. Diagrama liniei

În acest tip de grafic sunt folosite liniile delimitează valoarea unei variabile dependente față de o altă entitate independentă. Acesta poate fi, de asemenea, utilizat pentru a compara valorile aceleiași variabile sau investigații diferite folosind același grafic (folosind linii diferite). Este obișnuit să o folosiți pentru a observa evoluția unei variabile în timp.

Un exemplu clar al acestui tip de grafică sunt poligoanele de frecvență. Funcționarea sa este practic identică cu cea a histogramelor, deși utilizează puncte în loc de bare, cu excepția faptului că permite stabilirea pantei între două dintre aceste puncte și compararea diferitelor variabile legate de rezultatele independente sau între rezultatele diferitelor experimente cu aceleași variabile, ca de exemplu măsurile unei investigații privind efectele unui tratament, observând datele unei variabile de pretratament și post-tratament.

8. Diagrama scatter

Diagrama scatter sau graficul xy este un tip de grafic în care toate datele obținute prin observare sunt reprezentate de puncte folosind axele carteziene.. Axele x și y arată fiecare valorile unei variabile dependente și ale unei variabile independente sau două variabile care sunt observate dacă au un fel de relație.

Punctele reprezintă valoarea reflectată în fiecare observație, care la nivel vizual va arăta un nor de puncte prin care putem observa nivelul de dispersie a datelor.

Puteți vedea dacă există o relație între variabile sau nu prin calcul. Procedura este de obicei utilizată, de exemplu, pentru a stabili existența liniilor de regresie liniară pentru a determina dacă există o relație între variabile și chiar tipul relației existente.

9. Diagrama numerarului și a mușchilor

Diagramele de numerar reprezintă unul dintre tipurile de grafice care tind să fie utilizate pentru a observa dispersia datelor și modul în care acestea își grupează valorile. Se bazează pe calcularea cvartalurilor, care sunt valorile care permiten împarte datele în patru părți egale. Astfel, putem găsi un total de trei quartile (al doilea dintre acestea corespund mediei datelor) care va configura "caseta" în cauză. Așa-numitele mușchi ar fi reprezentarea grafică a valorilor extreme.

Acest grafic Este utilă la evaluarea intervalelor, precum și pentru a observa nivelul de dispersie a datelor de la valorile din quartile și valorile extreme.

10. Grafic zonal

În acest tip de grafic, relația dintre variabila dependentă și cea independentă este observată într-un mod similar cu graficele liniare. inițial se face o linie care unește punctele care marchează diferitele valori ale variabilei măsurarea, dar tot ceea ce este deasemenea este inclus: acest tip de grafic ne permite să vedem acumularea (un anumit punct include și cele situate mai jos).

Prin aceasta puteți măsura și compara valorile diferitelor eșantioane (de exemplu, puteți compara rezultatele obținute de două persoane, companii, țări, cu două înregistrări de aceeași valoare ...). Diferitele rezultate pot fi stivuite, observând cu ușurință diferențele dintre diferitele probe.

11. Pictogramă

O pictogramă este un grafic în care, în loc să reprezinte datele din elemente abstracte, cum ar fi bare sau cercuri, se folosesc elemente ale subiectului care este investigat. În acest fel devine mai vizibil. Cu toate acestea, funcționarea sa este similară cu cea a barei grafice, reprezentând frecvențele în același mod

12. Cartograma

Acest grafic este util în domeniul epidemiologiei, indicând zonele sau zonele geografice în care o anumită valoare a unei variabile apare mai mult sau mai puțin frecvent. Frecvențele sau intervalele de frecvență sunt indicate prin utilizarea culorii (necesitând o legendă care trebuie înțeleasă) sau a dimensiunii.

Referințe bibliografice:

• Martí-nez-González, M.A .; Faulin, F.J. și Sánchez, A. (2006). Bio-statistice biologice, ed. Diaz de Santos, Madrid.