Rodzaje wykresów: różne sposoby wizualnego reprezentowania danych

Kwiecień 29, 2024

Wszystkie badania o charakterze naukowym są obsługiwane i oparte na zbiorze danych należycie przeanalizowane i zinterpretowane. Aby osiągnąć punkt, w którym możemy wyodrębnić związki przyczynowości lub korelacji, konieczne jest obserwowanie wielu obserwacji w sposób, który może fałszować i udowodnić istnienie tego samego związku w różnych przypadkach lub w tym samym przedmiocie w czasie. Po dokonaniu tych obserwacji należy wziąć pod uwagę takie aspekty, jak częstotliwość, średnia, moda lub rozproszenie uzyskanych danych.

W celu ułatwienia zrozumienia i analizy zarówno przez samych badaczy, jak i w celu wykazania zmienności danych oraz w przypadku, gdy wnioski trafiają do reszty świata, bardzo przydatne jest stosowanie elementów wizualnych łatwej interpretacji: grafika lub grafika.

W zależności od tego, co chcemy pokazać, możemy używać różnych typów grafiki. W tym artykule zobaczymy różne typy wykresów które są wykorzystywane w badaniach opartych na wykorzystaniu statystyk.

Powiązany artykuł: "15 rodzajów badań (i funkcji)"

Wykres

Na poziomie statystycznym i matematycznym, zwanym graficznym a ta wizualna reprezentacja, z której mogą być reprezentowane i interpretowane ogólnie wartości numeryczne. Wśród wielu możliwych do wyciągnięcia informacji z obserwacji wykresu można znaleźć istnienie zależności między zmiennymi a stopniem ich występowania, częstotliwościami lub proporcją wyglądu pewnych wartości.

Ta wizualna reprezentacja służy jako wsparcie, jeśli chodzi o pokazywanie i zrozumienie w syntetyczny sposób danych zebranych podczas badania, tak aby zarówno naukowcy, którzy przeprowadzili analizę, jak i inni, mogli może zrozumieć wyniki i jest łatwy w użyciu jako odniesienie , jako informacja, którą należy brać pod uwagę lub kontrastować podczas prowadzenia nowych badań i metaanalizy.

Może jesteś zainteresowany: "5 najpopularniejszych metod badawczych w psychologii"

Rodzaje grafiki

Istnieje wiele rodzajów grafiki, zazwyczaj stosujących jeden lub drugi w zależności od tego, co ma reprezentować lub po prostu preferencje autora. Poniżej podajemy niektóre z najbardziej znanych i powszechnych.

1. Wykres słupkowy

Najbardziej znanym i używanym typem wykresów jest wykres lub wykres słupkowy. W tym przypadku dane prezentowane są w postaci prętów zawartych w dwóch osiach kartezjańskich (współrzędnych i odciętych), które wskazują różne wartości. Aspekt wizualny, który mówi nam, że dane to długość wspomnianych pasków grubość nie jest ważna.

Jest zwykle używany do reprezentowania częstotliwości różnych warunków lub zmiennych dyskretnych (na przykład częstotliwość różnych kolorów tęczówki w danej próbce, które mogą być tylko określonymi wartościami). Tylko jedna zmienna jest obserwowana w odciętej i częstotliwości we współrzędnych.

Może jesteś zainteresowany: "Psychologia koloru: znaczenie i ciekawostki kolorów"

2. Wykres kołowy lub sektory

Również bardzo zwykła grafika w postaci "quesito", w tym przypadku przedstawienie danych odbywa się poprzez podzielenie koła na tyle części, ile wartości badanej zmiennej i każdej części rozmiar proporcjonalny do jego częstotliwości w obrębie wszystkich danych , Każdy sektor będzie reprezentował wartość zmiennej, z którą działa.

Ten typ wykresu lub diagramu jest powszechny, gdy pokazuje się odsetek przypadków w obrębie całości, wykorzystując do reprezentowania wartości procentowych (procent każdej wartości).

3. Histogram

Chociaż na pierwszy rzut oka jest bardzo podobny do wykresu słupkowego, histogram jest jednym z rodzajów wykresów, które statystycznie są ważniejsze i bardziej wiarygodne. Przy tej okazji słupki są również używane do wskazania częstotliwości pewnych wartości przez osie kartezjańskie, ale zamiast ograniczać częstotliwość określonej wartości badanej zmiennej, odzwierciedla ona cały przedział. W ten sposób obserwuje się szereg wartości, które również mogą odzwierciedlać interwały o różnych długościach .

Pozwala to na obserwację nie tylko częstotliwości, ale także rozproszenia ciągłości wartości, co z kolei może pomóc w ustaleniu prawdopodobieństwa. Zwykle stosuje się go w odniesieniu do zmiennych ciągłych, takich jak czas.

4. Wykres liniowy

W tym typie wykresu używane są linie ograniczają wartość zmiennej zależnej względem innej niezależnej , Można go również użyć do porównania wartości tej samej zmiennej lub różnych badań przy użyciu tego samego wykresu (przy użyciu różnych linii).Zwykle używa się go do obserwowania ewolucji zmiennej w czasie.

Jasnym przykładem tego rodzaju grafiki są wielokąty częstotliwości. Jego działanie jest praktycznie identyczne z działaniem histogramów, chociaż używa punktów zamiast słupków, z wyjątkiem tego, że pozwala ustalić nachylenie między dwoma z tych punktów i porównanie różnych zmiennych związanych z niezależnym lub pomiędzy wynikami różnych eksperymentów z te same zmienne, jak na przykład środki dochodzenia dotyczące skutków leczenia, obserwując dane zmiennej wstępnej i po leczeniu .

8. Scatter chart

Wykres rozproszenia lub wykres xy jest rodzajem wykresu, w którym wszystkie dane uzyskane poprzez obserwację są reprezentowane przez punkty wykorzystujące osie kartezjańskie. Każda oś X i Y pokazuje wartości zmiennej zależnej i zmiennej niezależnej lub dwie zmienne, które są obserwowane, jeśli mają jakiś związek.

Punkty reprezentują wartość odzwierciedloną w każdej obserwacji, która na poziomie wizualnym pokaże chmurę punktów, przez które możemy obserwować poziom rozproszenia danych.

Możesz sprawdzić, czy istnieje związek między zmiennymi, czy też nie za pomocą obliczeń. Jest to procedura, która jest zwykle stosowana, na przykład, do ustalenia istnienia liniowych linii regresji, które pozwalają określić, czy istnieje związek między zmiennymi, a nawet typ istniejącej zależności.

9. Wykres gotówki i wąsów

Wykresy kasowe są jednym z rodzajów wykresów, które są zwykle stosowane w celu obserwacji rozproszenia danych i sposobu grupowania ich wartości. Opiera się on na obliczeniach kwartyli, które są wartościami, które permiten dzielą dane na cztery równe części , W ten sposób możemy znaleźć w sumie trzy kwartyle (z których drugi odpowiada medianie danych), które skonfigurują dane "pudełko". Tak zwane wąsy były graficzną reprezentacją ekstremalnych wartości.

Ten wykres Jest to przydatne przy ocenie interwałów , a także obserwować poziom rozproszenia danych z wartości kwartyli i wartości ekstremalnych.

10. Wykres warstwowy

Na tym typie wykresu zależność między zmienną zależną i niezależną jest obserwowana w podobny sposób jak wykresy liniowe. Początkowo tworzona jest linia łącząca punkty, które oznaczają różne wartości zmiennej miara, ale wszystko poniżej jest również uwzględnione: ten typ wykresu pozwala nam zobaczyć akumulację (pewien punkt obejmuje te znajdujące się poniżej).

Za jego pomocą można mierzyć i porównywać wartości różnych próbek (na przykład porównać wyniki uzyskane przez dwie osoby, firmy, kraje, według dwóch rekordów o tej samej wartości ...). Różne wyniki można zestawiać w stosy, z łatwością obserwując różnice między różnymi próbkami.

11. Piktogram

Piktogram to grafika, w której zamiast reprezentować dane z elementów abstrakcyjnych, takich jak paski lub okręgi, badane są elementy badanego podmiotu , W ten sposób staje się bardziej wizualny. Jednak jego działanie jest podobne do działania wykresu słupkowego, który reprezentuje częstotliwości w ten sam sposób

12. Cartogram

Wykres ten jest przydatny w dziedzinie epidemiologii, wskazując obszary geograficzne lub obszary, w których pewna wartość zmiennej pojawia się częściej lub rzadziej. Częstotliwości lub zakresy częstotliwości są wskazywane przez użycie koloru (wymagającego zrozumienia legendy) lub rozmiaru.