Grafiku veidi: dažādi datu vizuāli attēlošanas veidi
Viss zinātniskā rakstura pētījums tiek atbalstīts un balstīts uz datu kopumu pienācīgi analizēti un interpretēti. Lai sasniegtu punktu, kurā mēs varam iegūt attiecības cēloņsakarības vai korelācijas, ir nepieciešams novērot vairākus novērojumus tādā veidā, kas var viltoties un pierādīt vienādu attiecību esamību dažādos gadījumos vai vienā un tajā pašā priekšmetā laika gaitā. Un, tiklīdz šie novērojumi ir izdarīti, ir jāņem vērā tādi aspekti kā iegūto datu biežums, vidējais lielums, veids vai izkliedes.
Lai veicinātu izpratni un analīzi gan pašu pētnieku vidū, gan lai parādītu datu mainīgumu un secinājumus nonāktu pārējā pasaulē, ir ļoti noderīgi izmantot viegli interpretējamus vizuālos elementus: grafika vai grafika.
Atkarībā no tā, ko mēs vēlamies parādīt, mēs varam izmantot dažāda veida grafiku. Šajā rakstā mēs redzēsim dažādu veidu diagrammas kas tiek izmantoti pētījumos, kuru pamatā ir statistikas izmantošana.
- Saistīts raksts: "15 pētījumu veidi (un funkcijas)"
Grafiks
Statistiskā un matemātiskā līmenī, ko sauc grafiskais a ka vizuālā pārstāvība, no kuras tos var attēlot un interpretēt parasti skaitliskās vērtības. Starp daudziem ekstrakcijas datiem, kas iegūti no grafu novērojumiem, varam konstatēt attiecību pastāvēšanu starp mainīgajiem lielumiem un to pakāpi, kādā tie rodas, dažu vērtību parādīšanās biežumu vai proporciju.
Šī vizuālā reprezentativitāte kalpo kā atbalsts, ja sintezētā veidā tiek parādīti un saprotami dati, kas iegūti izmeklēšanas laikā, lai gan pētnieki, kas veic analīzi, gan citi var saprast rezultātus un ir viegli izmantot kā atsauci kā informāciju, kas jāņem vērā vai kā kontrasta punkts, veicot jaunus pētījumus un meta-analīzi.
- Varbūt jūs interesē: "5 visizplatītākās studiju metodes psiholoģijā"
Grafikas veidi
Ir daudz veidu grafikas, parasti piemēro vienu vai otru atkarībā no tā, kas ir domāts, lai pārstāvētu vai vienkārši autora preferences. Zemāk mēs norādām dažus no vispazīstamākajiem un populārākajiem.
1. Bar chart
Visu veidu diagrammas ir visvairāk zināmas un lietotas diagrammas vai joslu diagrammas. Šajā gadījumā dati tiek parādīti bāros, kas atrodas divās Dakterijas asīs (koordinātas un abscissa), kas norāda dažādas vērtības. Vizuālais aspekts, kas mums nosaka datus, ir minēto stieņu garums , biezums nav svarīgs.
To parasti lieto, lai attēlotu dažādu nosacījumu vai diskrēto mainīgo lielumu biežumu (piemēram, dažāda iirisa krāsu biežums konkrētajā paraugā, kas var būt tikai konkrētas vērtības). Abscisā ir redzams tikai viens mainīgais un koordinātās sastopamās frekvences.
- Varbūt jūs interesē: "Krāsu psiholoģija: krāsu nozīme un smieklīgums"
2. Pie diagrammas vai pa sektoriem
Arī ļoti parastā grafika "quesito" formā, šajā gadījumā datu attēlošana tiek veikta, dalot loku ar daudzām daļām kā pētāmā mainīgā lieluma vērtības un katrai daļai lielums, kas proporcionāls tā biežumam kopējos datos . Katrs sektors pārstāv mainīgā lielumu, ar kādu tas darbojas.
Šis diagrammas vai diagrammas veids ir izplatīts, kad parādās kopējo gadījumu proporcija, izmantojot procentuālo vērtību (katras vērtības procentuālo) reprezentāciju.
3. Histogramma
Lai gan no pirmā acu uzmetiena ļoti līdzīga joslu diagrammai, histogramma ir viens no grafu veidiem, kas statistiski ir svarīgāki un ticamāki. Šajā gadījumā bāri tiek izmantoti, lai norādītu dažu vērtību biežumu, izmantojot Dekarta sliedes, bet tā vietā, lai ierobežotu novērtētā mainīgā specifiskās vērtības biežumu, tas atspoguļo visu intervālu. Tādējādi tiek novērota vērtību virkne, kas arī ir tie varētu atspoguļot dažāda garuma intervālus .
Tas ļauj novērot ne tikai vērtību biežumu, bet arī dispersiju, kas savukārt var palīdzēt secināt varbūtību. To parasti izmanto pret nepārtrauktiem mainīgajiem lielumiem, piemēram, laiku.
4. Line chart
Šāda veida grafu līnijas tiek izmantotas, lai norobežot atkarīgā mainīgā vērtību attiecībā pret citu neatkarīgu . To var arī izmantot, lai salīdzinātu viena un tā paša mainīgā vai dažādu pētījumu vērtības, izmantojot to pašu grafiku (izmantojot dažādas līnijas).Parasti to var izmantot, lai novērotu mainīgā attīstību laika gaitā.
Skaidrs šāda veida grafikas piemērs ir frekvenču daudzstūri. Tās darbība ir praktiski identiska histogrammu darbībai, lai gan tā vietā izmanto stieņus, izņemot to, ka tas ļauj noteikt slīpumu starp diviem no šiem punktiem un salīdzināt dažādus mainīgos lielumus, kas saistīti ar neatkarīgiem vai dažādu eksperimentu rezultātiem ar tādi paši mainīgie, kā, piemēram, izmeklēšanas pasākumi attiecībā uz ārstēšanas sekām, ievērojot pirmapstrādes un pēcapstrādes mainīgā datus .
8. Izkliedēt diagrammu
Izkliedes paraugs vai grafiks xy ir grafika veids, kurā visus datus, kas iegūti, novērojot, attēlo ar punktiem, izmantojot Dekarta sliedes. Katras x un y asis norāda atkarīga mainīgā un neatkarīga mainīgā lielumus vai divi mainīgie, kas tiek novēroti, ja tiem ir kāda veida attiecības.
Punkti atspoguļo vērtību, kas atspoguļota katrā novērojumā, un vizuālā līmenī parādīsies punktu mākonis, caur kuru mēs varam novērot datu izkliedes līmeni.
Jūs varat redzēt, vai starp mainīgajiem ir vai nav saistība ar aprēķinu. Tā ir procedūra, ko parasti izmanto, piemēram, lai noteiktu lineāro regresijas līniju esamību, kas ļauj noteikt, vai pastāv mainība un pat esošo attiecību veids.
9. Naudas un ūsu diagramma
Skaidras naudas diagrammas ir viens no grafu veidiem, kurus parasti izmanto, lai novērotu datu izkliedi un to, kā viņi grupē savas vērtības. Tas pamatojas uz kvartiles aprēķinu, kas ir vērtības, kas permiten sadalīt datus četrās vienādās daļās . Tādējādi mēs varam atrast kopā trīs kvartiles (otrais no tiem atbilst datu vidienam), kas konfigurēs attiecīgo lodziņu. Tā sauktās ūsas būtu galēju vērtību grafiskais attēlojums.
Šī diagramma Tas ir noderīgi, novērtējot intervālus , kā arī novērot datu izkliedes līmeni no kvartiles vērtībām un galējās vērtības.
10. Zonas diagramma
Šajā veida diagrammā attiecības starp atkarīgo un neatkarīgo mainīgo tiek novērotas līdzīgi kā līniju diagrammas. Sākotnēji tiek izveidota līnija, kas apvieno punktus, kas apzīmē dažādas mainīgā vērtības pasākums, bet arī viss zemāk ir iekļauts: šāda veida diagramma ļauj mums redzēt uzkrāšanos (konkrēts punkts ietver arī tos, kas atrodas zemāk).
Ar to jūs varat izmērīt un salīdzināt dažādu paraugu vērtības (piemēram, salīdzināt rezultātus, ko iegūst divi cilvēki, uzņēmumi, valstis, divi ieraksti ar tādu pašu vērtību ....). Dažādos rezultātus var salikt, viegli novērojot atšķirības starp dažādiem paraugiem.
11. Piktogramma
Piktogramma ir grafika, kurā, tā vietā, lai pārstāvētu datus no abstraktiem elementiem, piemēram, stieņiem vai apļiem, tiek izmantoti pētāmā objekta elementi . Tādā veidā tas kļūst redzamāks. Tomēr tā darbība ir līdzīga joslu diagrammai, tāpat kā frekvences
12. Cartogram
Šī diagramma ir noderīga epidemioloģijas jomā, norādot ģeogrāfiskos apgabalus vai apgabalus, kuros mainīgā lieluma noteiktā vērtība parādās vairāk vai mazāk retāk. Frekvences vai frekvenču diapazoni ir norādīti, izmantojot krāsu (kam nepieciešama skaidrojama leģenda) vai izmēru.
Bibliogrāfiskās atsauces:
- Martínez-González, M.A.; Faulin, F.J. un Sánchez, A. (2006). Friendly bio-statistics, 2. ed. Diaz de Santos, Madride.
