Видове графики на различните начини за представяне на данните визуално

Всички изследвания от научен характер се поддържат и се основават на набор от данни надлежно анализирани и тълкувани. За да достигнем точка, в която можем да извлечем отношенията на причинно-следствената връзка или връзката, е необходимо да наблюдаваме множество наблюдения по начин, който може да фалшифицира и докаже съществуването на една и съща връзка в различни случаи или в същия предмет във времето. И след като са направени тези наблюдения, е необходимо да се вземат предвид аспекти като честотата, средната стойност, режима или дисперсията на получените данни..

За да се улесни разбирането и анализа както от самите изследователи, така и за да се покаже променливостта на данните и където заключенията отиват за останалия свят, е много полезно да се използват визуални елементи за лесно тълкуване: графики или графики.

В зависимост от това, което искаме да покажем, можем да използваме различни видове графики. В тази статия ще видим различни видове графики които се използват в изследванията, основани на използването на статистически данни.

• Свързана статия: "15-те вида изследвания (и функции)"

Графиката

На статистическо и математическо ниво, наречено графично a това визуално представяне, от което те могат да бъдат представени и интерпретирани обикновено числени стойности. Сред многото извличаема информация от наблюдението на графиката можем да намерим съществуването на връзка между променливите и степента, в която тя се появява, честотите или пропорцията на появата на определени стойности..

Това визуално представяне служи като подкрепа, когато става въпрос за показване и разбиране по синтезиран начин на данните, събрани по време на разследването, така че и изследователите, извършващи анализа, и други могат може да разбере резултатите и е лесен за използване като справка, като информация, която трябва да се вземе под внимание или като точка на контраст при провеждане на нови изследвания и мета-анализ.

• Може би се интересувате: "5-те най-често срещани методи за изследване в психологията"

Видове графики

Има много видове графики, които обикновено се прилагат едно или друго в зависимост от това, което е предназначено да представя или просто предпочитанията на автора. Ето някои от най-известните и най-често срещаните.

1. Бар графика

Най-известният и използван от всички видове графики е графиката или диаграмата. При това данните се представят под формата на решетки, съдържащи се в две картезиеви оси (координати и абсциси), които показват различните стойности. Визуалният аспект, който ни казва данните, е дължината на тези барове, дебелината му не е важна.

Обикновено се използва за представяне на честотата на различни условия или дискретни променливи (например честотата на различните цветове на ириса в дадена проба, които могат да бъдат само специфични стойности). В абсцисата се наблюдава само една променлива и честотите в координатите.

• Може би се интересувате: "Психология на цвета: смисъл и любопитство на цветовете"

2. Кругова диаграма или по сектори

Също много обичайната графика под формата на "quesito", в този случай представянето на данните се извършва чрез разделяне на кръг на толкова части, колкото са стойностите на изследваната променлива и всяка част, която има размер, пропорционален на честотата му в общите данни. Всеки сектор ще представлява стойност на променливата, с която работите.

Този тип графика или диаграма е обичайна, когато се показва пропорцията на случаите в общата сума, като се използва за представяне на проценти стойности (процентът на всяка стойност).

3. Хистограма

Въпреки че на пръв поглед е много подобна на бар графиката, хистограмата е един от видовете графики, които статистически са по-важни и надеждни. В този случай, баровете също се използват за указване на честотата на определени стойности чрез декартови оси, но вместо да се ограничи честотата на определена стойност на оценяваната променлива, тя отразява целия интервал. По този начин се наблюдава набор от стойности, които също те биха могли да достигнат интервали с различна дължина.

Това позволява да се наблюдава не само честотата, но и дисперсията на континуума от стойности, което от своя страна може да помогне да се извлече вероятността. Обикновено се използва срещу непрекъснати променливи, като например време.

4. Линейна диаграма

В този тип графи са използвани линии ограничи стойността на една зависима променлива по отношение на друга независима. Тя може да се използва и за сравняване на стойностите на една и съща променлива или на различни изследвания, като се използва същата графика (използвайки различни линии). Обичайно е да се използва за наблюдение на развитието на променлива във времето.

Ясен пример за този тип графики са честотните полигони. Действието му е практически идентично с това на хистограмите, въпреки че използва точки вместо барове, с изключение на това, че позволява да се установи наклонът между две от тези точки и сравнението между различните променливи, свързани с независимите или между резултатите от различните експерименти с същите променливи, като например мерките за разследване относно последиците от лечението, наблюдение на данните от променлива за предварителна обработка и след третиране.

8. Скатер диаграма

Графиката на разсейването или графиката xy е вид графика, в която всички данни, получени от наблюдение, са представени от точки, използващи картезиевите оси.. Всяка от осите x и y показва стойностите на една зависима променлива и независима променлива или две променливи, които се наблюдават, ако имат някаква връзка.

Точките представляват стойността, отразена във всяко наблюдение, което на визуално ниво ще покаже облак от точки, през които можем да наблюдаваме нивото на дисперсия на данните.

Можете да видите дали има връзка между променливите или не чрез изчисляване. Това е процедурата, която обикновено се използва, например, за да се установи съществуването на линии на линейна регресия, за да се определи дали има връзка между променливите и дори вида на съществуващата връзка..

9. Графики за парични средства и мустаци

Графиките за пари в брой са един от видовете графики, които са склонни да се използват, за да се наблюдава дисперсията на данните и как те групират техните стойности. Тя се основава на изчислението на квартилите, които са стойностите, които pПустините разделят данните на четири равни части. По този начин можем да намерим общо три квартили (втората от които ще съответства на медианата на данните), които ще конфигурират въпросната "кутия". Така наречените мустаци биха били графично представяне на екстремни стойности.

Тази графика Той е полезен при оценяване на интервали, както и да наблюдава нивото на дисперсия на данните от стойностите на квартилите и екстремните стойности.

10. Графика на районите

В този вид графика наблюдаваме, по подобен начин, какво се случва с линейните графики, връзката между зависимата и независимата променлива. първоначално прави се линия, която обединява точките, които маркират различните стойности на променливата мярка, но всичко по-долу също е включено: този вид графика ни позволява да видим натрупването (определена точка включва тези, които се намират по-долу).

Чрез нея можете да измервате и сравнявате стойностите на различните образци (например сравнете резултатите, получени от двама души, компании, държави, с две записи със същата стойност ....). Различните резултати могат да бъдат подредени, като лесно се наблюдават разликите между различните проби.

11. Пиктограма

Пиктограмата е графика, в която вместо представяне на данни от абстрактни елементи като барове или кръгове, използвани са елементи на изследваната тема. По този начин тя става по-визуална. Въпреки това, неговата работа е подобна на тази на бар графиката, представяща честоти по същия начин

12. Картограма

Тази графика е полезна в областта на епидемиологията, като посочва географските райони или области, където определена стойност на дадена променлива се появява повече или по-рядко. Честотите или честотните диапазони се посочват чрез използване на цвят (който изисква разбирането на легенда) или размер.

Библиографски препратки:

• Martí-nez-González, M.A .; Faulin, F.J. и Sánchez, A. (2006). Приятелска био-статистика, 2-ро издание. Диас де Сантос, Мадрид.