Rodzaje wykresów: różne sposoby przedstawiania danych

Wszystkie badania o charakterze naukowym są wspierane i oparte na zbiorze danych właściwie przeanalizowane i zinterpretowane. Aby osiągnąć punkt, w którym możemy wyodrębnić związki przyczynowe lub korelacyjne, konieczna jest obserwacja wielu obserwacji. tak, aby można było sfałszować i zweryfikować istnienie tego samego związku w różnych przypadkach lub w tym samym przedmiocie poprzez czas. Po dokonaniu tych obserwacji konieczne jest uwzględnienie takich aspektów, jak częstotliwość, średnia, tryb lub rozproszenie uzyskanych danych.

W celu ułatwienia zrozumienia i analizy zarówno przez samych badaczy, jak i w celu ukazania zmienności danych i skąd płyną wnioski reszcie świata, bardzo przydatne jest stosowanie łatwych do interpretacji elementów wizualnych: wykresów lub grafika.

W zależności od tego, co chcemy pokazać, możemy skorzystać z różnego rodzaju wykresów. W tym artykule Zobaczymy różne rodzaje wykresów które są wykorzystywane w badaniach z wykorzystaniem statystyki.

• Powiązany artykuł: „15 rodzajów badań (i cechy)"

Grafika

Na poziomie statystycznym i matematycznym zwana grafiką wizualną reprezentację, z której mogą być reprezentowane i interpretowane Zwykle wartości liczbowe. Wśród wielu możliwych do wydobycia informacji z obserwacji wykresu możemy znaleźć istnienie związek między zmiennymi a stopniem, w jakim występuje, częstotliwościami lub proporcjami pojawiania się pewnych wartości.

Ta wizualna reprezentacja służy jako wsparcie, jeśli chodzi o pokazywanie i rozumienie danych w syntetyczny sposób. zebranych w trakcie badania, tak aby zarówno badacze przeprowadzający analizę, jak i inni może zrozumieć wyniki i jest łatwy w użyciu jako odniesienie, jako informacje, które należy wziąć pod uwagę lub jako punkt kontrastu przed przeprowadzeniem nowych badań i metaanaliz.

• Możesz być zainteresowany: "5 najpopularniejszych metod nauki w psychologii"

Rodzaje wykresów

Istnieją bardzo różne rodzaje grafiki, na ogół stosując jedną lub drugą w zależności od tego, co ma być reprezentowane lub po prostu od preferencji autora. Oto niektóre z najbardziej znanych i najczęstszych.

1. Grafika słupkowa

Najbardziej znanym i używanym ze wszystkich typów wykresów jest wykres słupkowy lub wykres. W nim dane są prezentowane w postaci słupków zawartych w dwóch osiach kartezjańskich (współrzędnych i odciętych), które wskazują różne wartości. Aspektem wizualnym, który wskazuje dane, jest długość wspomnianych słupków, jego grubość nie ma znaczenia.

Jest ogólnie używany do reprezentowania częstotliwości różnych warunków lub zmiennych dyskretnych (na przykład częstości różnych kolorów tęczówki w danej próbce, które mogą być tylko określonymi wartościami). Na odciętej obserwuje się tylko jedną zmienną, a we współrzędnych częstotliwości.

• Możesz być zainteresowany: "Psychologia koloru: znaczenie i ciekawostki kolorów"

2. Wykres kołowy lub sektorowy

Również bardzo powszechny wykres w postaci „sera”, w tym przypadku przeprowadzana jest reprezentacja danych przeprowadza się dzieląc koło na tyle części, ile jest wartości badanej zmiennej i posiadających każdą z nich część rozmiar proporcjonalny do jego częstotliwości w danych ogółem. Każdy sektor będzie reprezentował wartość zmiennej, z którą pracujemy.

Ten typ wykresu lub diagramu jest powszechny, gdy pokazany jest odsetek przypadków w sumie, używając wartości procentowych do jego przedstawienia (procent każdej wartości).

3. histogram

Chociaż na pierwszy rzut oka bardzo podobny do wykresu słupkowego, histogram jest jednym z typów wykresów, które są ważniejsze i bardziej wiarygodne na poziomie statystycznym. Przy tej okazji słupki są również używane do wskazania przez osie kartezjańskie częstotliwości pewnych wartości, ale zamiast ograniczać się do ustalenia częstotliwości występowania określonej wartości ocenianej zmiennej, odzwierciedla całość interwał. W ten sposób obserwuje się zakres wartości, który również może odzwierciedlać interwały o różnej długości.

To pozwala nam obserwować nie tylko częstotliwość, ale także rozproszenie kontinuum wartości, co z kolei może pomóc wnioskować o prawdopodobieństwie. Zwykle jest używany przed zmiennymi ciągłymi, takimi jak czas.

4. wykres liniowy

W tego typu wykresie linie są używane do rozgraniczyć wartość zmiennej zależnej od zmiennej niezależnej. Może być również używany do porównywania wartości tej samej zmiennej lub różnych badań przy użyciu tego samego wykresu (przy użyciu różnych linii). Zwykle jest używany do obserwacji ewolucji zmiennej w czasie.

Wyraźnym przykładem tego typu grafiki są wielokąty częstotliwości. Jego działanie jest praktycznie identyczne jak w przypadku histogramów, chociaż używa punktów zamiast słupków, z wyjątkiem tego, na co pozwala ustalić nachylenie między dwoma z tych punktów i porównanie między różnymi zmiennymi związanymi z niezależnymi lub między wyniki różnych eksperymentów z tymi samymi zmiennymi, takie jak miary dochodzenia dotyczące skutków a leczenie, obserwacja danych dotyczących zmiennej obróbki wstępnej i końcowej.

8. Wykres punktowy

Wykres punktowy lub wykres xy to rodzaj wykresu, w którym wszystkie dane uzyskane w wyniku obserwacji są reprezentowane w postaci punktów za pomocą osi kartezjańskich. Osie x i y przedstawiają wartości zmiennej zależnej i zmiennej niezależnej. lub dwie zmienne obserwowanej, jeśli wykazują jakiś rodzaj związku.

Punkty reprezentowały wartość odzwierciedloną w każdej obserwacji, która na poziomie wizualnym ujawni chmurę punktów, przez którą możemy obserwować poziom rozproszenia danych.

To, czy istnieje związek między zmiennymi, można zaobserwować za pomocą rachunku różniczkowego. Jest to procedura, która jest zwykle stosowana, na przykład, w celu ustalenia istnienia linii regresja liniowa, która pozwala określić, czy istnieje związek między zmiennymi, a nawet rodzaj związku istniejący.

9. Wykres pudełka i wąsów

Wykresy skrzynkowe to jeden z rodzajów wykresów, które są zwykle używane do obserwacji rozproszenia danych i sposobu grupowania ich wartości. Zaczyna się od obliczenia kwartyli, czyli wartości, które umożliwiają podzielenie danych na cztery równe części. W ten sposób możemy znaleźć w sumie trzy kwartyle (z których drugi odpowiadałby medianie danych), które skonfigurują omawiane „pudełko”. Tak zwane wąsy byłyby graficzną reprezentacją wartości ekstremalnych.

Ten wykres Jest to przydatne przy ocenie interwałów, a także obserwując stopień rozrzutu danych z wartości kwartyli i wartości ekstremalnych.

10. wykres warstwowy

W tego typu wykresie obserwuje się zależność między zmienną zależną i niezależną, podobnie jak w przypadku wykresów liniowych. Początkowo tworzona jest linia łącząca punkty oznaczające różne wartości zmiennej miarą, ale wszystko, co jest poniżej, jest również uwzględnione: ten typ wykresu pozwala nam zobaczyć akumulację (dany punkt zawiera te poniżej).

Dzięki niemu możesz mierzyć i porównywać wartości różnych próbek (np wyniki uzyskane przez dwie osoby, firmy, kraje, przez dwa rekordy tego samego wartość….). Różne wyniki można układać w stosy, łatwo obserwując różnice między różnymi próbkami.

11. piktogram

Piktogram jest rozumiany jako wykres, na którym zamiast przedstawiać dane z elementów abstrakcyjnych, takich jak słupki lub koła, Wykorzystywane są elementy badanego tematu. W ten sposób staje się bardziej wizualny. Jednak jego działanie jest podobne do wykresu słupkowego, przedstawiając częstotliwości w ten sam sposób

12. kartogram

Wykres ten jest przydatny w dziedzinie epidemiologii, wskazując strefy geograficzne lub obszary, w których dana wartość zmiennej pojawia się z większą lub mniejszą częstotliwością. Częstotliwości lub zakresy częstotliwości są oznaczone kolorem (do zrozumienia legendy wymagana jest legenda) lub rozmiarem.