En estadística, las representaciones gráficas son las orientaciones visuales que permiten la comunicación de la información numérica de manera rápida, o lo que es igual, con complementos al análisis estadístico. Estas van a depender del investigador y del contexto o dato que quiera expresar. En todos los casos, han de seguir unas normas básicas, principalmente ser claras, no estar sobrecargadas de información y estar bien discretas.
En función de las variables utilizadas, podemos emplear distintos tipos de gráficos. Así, encontramos:
- Para variables cualitativas se emplean gráficos de sectores (variables dicotómicas o policotómicas), gráficos de barras (variables policotómicas) y pictogramas (variables policotómicas).
- Para variables cuantitativas podemos usar gráficos de barras (variables discretas con bajo rango), histogramas (variables continuas), polígonos de frecuencia (variables continuas) y gráficos de tronco y hojas (variables continuas).
- Para datos bidimensionales y multidimensionales contamos con tendencias temporales, nubes de puntos (scatter plot) y otros gráficos como diagramas de estrellas.
En el caso de los gráficos de sectores, los empleamos cuando hablamos de variables nominales, ya sean dicotómicas o policotómicas. Es un sector circular, donde cada área es proporcional a la frecuencia de las categorías de la variable, por lo que sólo muestra una variable a la vez. Los errores aparecen cuando se usan con variables policotómicas con muchas categorías o con variables ordinales.
Los diagramas de barras se usan con variables ordinales o nominales, sobretodo en variables policotómicas. Cada barra (separadas entre sí) corresponde a una categoría mientras que su altura representa la frecuencia, que en el eje Y ha de empezar siempre con el valor 0. El error más frecuente es la representación de las frecuencias absolutas, que no son comparables. También es un error emplearla en variables cuantitativas.
Los pictogramas lo que hacen es usar una figura proporcional a la frecuencia, normalmente en variables cualitativas.
Variables cuantitativas
La representación más usada en estas variables es el histograma, que representan variables continuas con sus datos agrupados en intervalos. Son sucesiones de rectángulos contiguos construidos sobre una recta, siendo la base de cada rectángulo la amplitud de cada intervalo y la altura la frecuencia.
Los polígonos de frecuencia unen los puntos medios de las bases superiores de los rectángulos del histograma.
En cuanto a los gráficos de tronco y hojas, es una representación de variables continuas, donde hay dos columnas: en la primera están los tallos (decenas) y en la segunda, las hojas (unidades), siendo un híbrido entre tablas y gráficas. Su ventaja es que no pierde información individual.
Datos bidimensionales
Encontramos los gráficos de tendencias temporales, que son líneas que unen los valores de la variable que se mide a lo largo de una línea temporal.
Los diagramas de dispersión (nube de punto o "scatter plot") sirven para representar el comportamiento de dos variables continuas en un grupo de individuos, donde en el eje X se sitúa la variable independiente y en el eje Y, los valores de la dependiente. Si la correlación es positiva, veremos una tendencia ascendente, negativa sería descendiente, y si no hubiera asociación, habría dispersión y por tanto una asimetría.
Datos multidimensionales
Se emplean los diagramas de estrella, donde cada variable equivale a un vértice del diagrama. Sirve para representar un conjunto de variables cuantitativas y comparar entre diferentes unidades de análisis.
¡Hasta aquí el resumen! Si tienes alguna duda, déjala en comentarios. ¡Hasta la próxima!
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