グラフの種類: データを表現するさまざまな方法
科学的性質のすべての研究はサポートされており、一連のデータに基づいています 適切に分析され、解釈されます。 因果関係や相関関係を抽出できるようになるには、複数の観測を観察する必要があります。 そのため、異なるケースまたは同じ主題で同じ関係が存在することを偽造して検証することができます。 時間。 そして、これらの観察が行われると、得られたデータの周波数、平均、モード、または分散などの側面を考慮する必要があります。
研究者自身による理解と分析を容易にするため、また、 データと結論が世界のどこから来るのかを理解するために、解釈しやすい視覚的要素を使用することは非常に便利です: グラフや グラフィック。
表示したいものに応じて、さまざまな種類のグラフを使用できます。 記事上で さまざまな種類のグラフが表示されます 統計の使用から研究で使用されるもの。
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グラフィック
グラフィックスと呼ばれる統計的および数学的なレベルで それらを表現および解釈できる視覚的表現 通常は数値。 グラフの観察から抽出可能な複数の情報の中に、の存在を見つけることができます 変数とそれが発生する程度との関係、頻度または特定の出現率 値。
この視覚的表現は、合成された方法でデータを表示および理解する際のサポートとして機能します。 調査中に収集されたので、分析を実行する研究者と その他 結果が分かりやすく参考になりやすい、考慮すべき情報として、または新しい調査とメタ分析を実行する前の対照点として。
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グラフの種類
グラフィックには非常にさまざまな種類があり、一般に、何を表現するか、または単純に作成者の好みに応じて、どちらか一方を適用します。 ここでは、最もよく知られ、最も一般的なものをいくつか紹介します。
1. 棒グラフ
すべてのタイプのチャートの中で最もよく知られ、使用されているのは、棒グラフまたはチャートです。 その中で、データは、異なる値を示す 2 つのデカルト軸 (座標と横座標) に含まれるバーの形式で表示されます。 データを示す視覚的な側面は、バーの長さです、その厚さは重要ではありません。
一般に、さまざまな条件または離散変数の頻度を表すために使用されます (たとえば、 特定のサンプルにおける虹彩のさまざまな色の頻度。特定の値のみを指定できます)。 横軸には 1 つの変数のみが観測され、座標には度数が観測されます。
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2. 円グラフまたはセクター グラフ
「チーズ」の形の非常に一般的なグラフでもあります。この場合、データの表現は次のように実行されます。 調査された変数の値と同じ数の部分に円を分割し、それぞれを持つことによって実行されます 部 総データ内の頻度に比例するサイズ. 各セクターは、使用する変数の値を表します。
このタイプのグラフまたは図は、合計内のケースの割合が表示される場合に一般的であり、パーセンテージ値 (各値のパーセンテージ) を使用して表されます。
3. ヒストグラム
一見すると棒グラフに非常に似ていますが、ヒストグラムは統計レベルでより重要で信頼性の高いグラフの 1 つです。 この場合、バーはデカルト軸を介して特定の頻度を示すためにも使用されます。 ただし、評価された変数の特定の値の頻度を確立することに制限する代わりに、全体を反映します。 間隔。 したがって、値の範囲が観察され、これも 異なる長さの間隔を反映するようになる可能性があります.
これにより、頻度だけでなく、値の連続体の分散も観察でき、確率を推測するのに役立ちます。 通常、時間などの連続変数の前に使用されます。
4. 折れ線グラフ
このタイプのグラフでは、線を使用して 独立変数に関して従属変数の値を区切る. また、同じグラフを使用して (異なる線を使用して)、同じ変数または異なる調査の値を比較するために使用することもできます。 時間の経過に伴う変数の進化を観察するために使用されるのが通常です。
このタイプのグラフィックスの明確な例は、周波数ポリゴンです。 バーの代わりにポイントを使用しますが、その操作はヒストグラムの操作と実質的に同じです。 これらの点のうちの 2 つの点の間の傾きと、独立変数に関連するさまざまな変数間の比較、または の影響に関する調査の測定など、同じ変数を使用した異なる実験の結果 処理、 変数の前処理と後処理のデータを観察する.
8. 散布図
散布図またはxyグラフは、観測によって得られたすべてのデータがデカルト軸によって点の形で表されるタイプのグラフです。 x 軸と y 軸は、それぞれ従属変数と独立変数の値を示します。 または、観察されている 1 つの変数のうちの 2 つの変数が何らかのタイプの関係を示す場合。
ポイントは、各観測値に反映された値を表しており、視覚的なレベルでは、データの分散レベルを観察できる点群が明らかになります。
変数間に関係があるかどうかは、微積分によって観察できます。 これは、たとえば、次の行の存在を確立するために通常使用される手順です。 変数間に関係があるかどうか、さらには関係のタイプを判断できる線形回帰 既存。
9. 箱ひげ図
箱ひげ図は、データの分散と値のグループ化を観察するために使用される傾向があるグラフのタイプの 1 つです。 それは、値である四分位数の計算から始まります データを 4 つの等しい部分に分割できるようにする. したがって、問題の「ボックス」を構成する合計 3 つの四分位 (2 番目はデータの中央値に対応する) を見つけることができます。 いわゆるウィスカーは、極値のグラフィック表現です。
このグラフ 間隔を評価するときに役立ちます、四分位数の値と極値からデータの分散レベルを観察するだけでなく。
10. 面グラフ
このタイプのグラフでは、折れ線グラフの場合と同様に、従属変数と独立変数の間の関係が観察されます。 最初は 変数の異なる値をマークする点を結ぶ線が作成されます 測定しますが、その下のすべても含まれます。このタイプのグラフでは、累積を確認できます (特定のポイントには、その下のポイントが含まれます)。
これにより、さまざまなサンプルの値を測定および比較できます（たとえば、 2 人、企業、国、同じ記録の 2 つによって得られた結果 価値…。）。 さまざまな結果を積み重ねて、さまざまなサンプル間の違いを簡単に観察できます。
11. ピクトグラム
ピクトグラムは、バーや円などの抽象的な要素からデータを表す代わりに、 調査対象のトピックの要素が使用されている. このように、より視覚的になります。 ただし、その操作は棒グラフの操作と似ており、同じ方法で周波数を表します。
12. カートグラム
このグラフは疫学の分野で役立ち、変数の特定の値が多かれ少なかれ出現する地理的ゾーンまたは地域を示します。 周波数または周波数範囲は、色 (凡例は理解する必要があります) またはサイズで示されます。
