Tablas, gráficos y diagramas en la investigación

Métodos de visualización de datos en Estadística

Los datos analizados en la investigación suelen mostrarse de tres formas:

1. Tablas.
2. Tablas.
3. Gráficos.

Diferentes tipos de tablas y gráficos en la investigación

En la investigación se utilizan diversas formas de tablas, cuadros y gráficos para mostrar los resultados. El tipo de tabla, cuadro o gráfico utilizado viene determinado por lo que el investigador quiere ilustrar y por el tipo de prueba utilizada para obtener los resultados. Vamos a discutirlo con más detalle.

Tablas y diagramas de frecuencias

La finalidad de las tablas y diagramas de frecuencia es mostrar visualmente la frecuencia con que se observa y se produce una variable en la investigación. Por ejemplo, las tablas y diagramas de frecuencia pueden utilizarse para mostrar la frecuencia de las preferencias de color. Para ello, los investigadores tienen que enumerar cada variable en una tabla y contar con qué frecuencia se informa del color.

A continuación se muestra un ejemplo del aspecto de una tabla de frecuencias.

De la tabla de frecuencias mostrada se desprende que la mayoría de los participantes dijeron que el azul (cuatro) era su color favorito, y el menor número de personas dijo que el verde (uno) era su color favorito.

Gráficos en Psicología

A menudo se confunden los gráficos de barras y los histogramas. Aunque pueden parecer similares, es decir, ambos tienen barras, hay muchas diferencias entre ellos. Por ejemplo, muestran información diferente, y hay espacios entre las barras en los gráficos de barras, pero no en los histogramas.

Gráficos de barras

Los diagramas de barras son una forma de diagrama de frecuencias, y pueden utilizarse para mostrar tablas de frecuencias en forma de gráfico. Los diagramas de barras muestran la frecuencia de datos nominales o categóricos.

Al trazar los datos en gráficos, la frecuencia debe representarse en el eje y, y las variables deben enumerarse en el eje x.

Histogramas

Los histogramas, similares a los gráficos de barras, se utilizan para mostrar datos visualmente. Además de que las barras tienen diferentes alturas, cada barra puede variar de anchura, y el área de cada barra representa la frecuencia de cada dato agrupado. Antes de trazar los datos en un histograma, hay que hacer un cálculo para agruparlos.

Los histogramas se utilizan para mostrar cómo se distribuyen los datos de cada variable, mientras que los diagramas de barras se utilizan para mostrar con qué frecuencia se produce una variable. El hecho de que los datos se distribuyan normalmente o no determina las pruebas estadísticas posteriores que podrían utilizarse. Los histogramas suelen utilizarse para analizar datos numéricos no discretos.

Cuando las barras de un histograma adoptan la forma de una curva de campana, la media y la mediana de los datos pueden considerarse aproximadamente iguales. Se puede considerar que los datos tienen una distribución normal.

Cuando las barras más altas, que se acortan a lo largo del eje x, se desplazan hacia la izquierda del histograma, los datos están sesgados positivamente. Normalmente se piensa que la media es mayor que la mediana. Los datos están sesgados negativamente cuando las barras van de más cortas a más altas a lo largo del eje x. Normalmente, esto sugiere que la mediana es mayor que la media.

¿Cómo completar un histograma?

Vamos a aprender a completar un histograma mediante un ejemplo. Empecemos echando un vistazo a la siguiente tabla.

Para trazar un histograma, el siguiente paso es calcular la altura de cada barra. Para ello, tienes que dividir la frecuencia por el intervalo de clase; este valor se conoce como densidad de frecuencia.

Una vez conocida la densidad de frecuencia, los datos pueden representarse en un histograma. En el eje x se enumeraría cada edad (25-50), y en el eje y se etiquetaría la densidad de frecuencia.

Gráficos en Psicología: Gráficos circulares

Los gráficos circulares se utilizan cuando los investigadores quieren destacar las proporciones de los datos. Los gráficos circulares permiten a los lectores identificar fácilmente las diferencias entre las proporciones de las variables mediante el diagrama visual.

Tomemos las siguientes tablas como ejemplo para ayudar a comprender cómo se construyen los gráficos circulares:

• El primer paso es calcular la frecuencia total; esto se hace sumando todas las frecuencias de las preferencias de color (5 + 3 + 6 + 4). Por tanto, la frecuencia total es 18.

• El siguiente paso es calcular los ángulos de cada color. Para calcularlo, tienes que calcular la frecuencia de cada color dividida por la frecuencia total y multiplicarla por 360 (como se muestra en la tabla).

• Una vez completadas estas secciones, se puede construir el gráfico circular. Para ello, dibuja un círculo (debe ser de ^360o) y encuentra el punto central. Desde el punto central, dibuja el radio (una línea desde el punto central hasta el borde del círculo). A partir de aquí, utiliza un transportador para medir el ángulo de cada segmento, que debe dibujarse sobre el círculo.

Fig. 2. Los gráficos circulares se utilizan en investigación para mostrar las proporciones de las variables.

El gráfico circular muestra que la mayoría de los participantes consideran el rosa su color favorito, y el azul es la preferencia menos popular.

Diagramas de dispersión en Psicología

Para terminar de hablar de los distintos tipos de tablas y gráficos en la investigación, hablemos de los diagramas de dispersión. Los diagramas de dispersión se utilizan para ilustrar los resultados de las pruebas correlacionales. Las correlaciones pretenden identificar si existe una relación/ asociación entre dos variables.

A partir de los diagramas de dispersión, podemos identificar la fuerza de la asociación y la dirección de la relación entre las dos variables.

• Si los puntos de datos están próximos entre sí y tienden a ir en la misma/similar dirección, la fuerza puede considerarse fuerte. La fuerza es débil si los puntos están dispersos y moderada si están relativamente cerca.

• Cuando los puntos de datos parecen moverse hacia arriba, la asociación se considera positiva; esto indica que si una variable aumenta, la otra también lo hará. Cuando los datos muestran un patrón descendente, puede suponerse que la correlación es negativa, lo que significa que al aumentar una variable, la otra disminuirá. Por último, si no parece haber ningún patrón en la dirección de los puntos de datos, puede suponerse que no hay relación entre las variables.

• También podemos identificar valores atípicos (puntos de datos extremos que son aleatorios) observando si hay puntos de datos que no coinciden con la tendencia de la mayoría de los datos.

Fig. 3. El diagrama de dispersión muestra una fuerte correlación positiva entre el tiempo de estudio y las calificaciones de los exámenes.

Ventajas de los cuadros, tablas y gráficos en la investigación

• Ayuda a los investigadores a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden ser difíciles de identificar a partir de resultados estadísticos.

• Puede facilitar a los investigadores la comprensión de las pruebas estadísticas que deben seguir. Los histogramas se utilizan habitualmente para identificar qué tipo de prueba estadística puede utilizarse.

• Las tablas, cuadros y gráficos de la investigación se basan en datos. Por tanto, son objetivos y a menudo se consideran un método sencillo para ofrecer resultados.

La importancia de las tablas y los gráficos en la investigación

• A los lectores les resulta más fácil visualizar y comprender los resultados de la investigación cuando se presentan en forma pictórica.

• Las tablas, cuadros y gráficos de los artículos de investigación pueden ser útiles para organizar y presentar los resultados de forma que resulten más comprensibles para el público no especializado.