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- En este artículo, comenzaremos con una visión general de los métodos de visualización de datos estadísticos.
- A continuación, hablaremos de la forma más tradicional de mostrar estadísticas numéricas.
- A medida que avancemos, nos sumergiremos en varios tipos de visualización gráfica de datos estadísticos.
- Explicaremos la mejor forma de mostrar estadísticas de datos que varían con el tiempo.
- Por último, comprenderemos cómo determinar la mejor forma de mostrar datos estadísticos.
Métodos de presentación de datos estadísticos
La forma más básica de presentar datos estadísticos es mediante texto. Utilizar este formato tiene muchas ventajas. Puedes profundizar más en la descripción y contextualización de tus conclusiones. Puedes explicar qué es cada variable y cómo se controlan otros elementos. Sin embargo, la presentación de datos estadísticos ofrece un elemento visual a la interpretación de los datos. Especialmente si has recibido mucha información, la visualización de datos estadísticos puede ayudarte a organizar mentalmente tus conclusiones.
Los datos son un conjunto de hechos que sólo pintan una imagen parcial de la realidad.
Sin embargo, mediante el análisis y la visualización de datos estadísticos, podemos empezar a rellenar algunas lagunas. Existen dos métodos principales de presentación de datos estadísticos: la forma tabular y la forma gráfica.
La formatabular muestra los datos estadísticos mediante tablas (por ejemplo, tablas de frecuencias).
La formagráfica muestra los datos estadísticos mediante gráficos (por ejemplo, diagramas de dispersión).
Visualización de datos estadísticos numéricos
Empecemos echando un vistazo a algunas formas básicas de mostrar estadísticas de datos numéricos.
Tablas
Una de las formas más antiguas de mostrar estadísticas de datos numéricos es mediante tablas. Esto puede deberse al hecho de que las tablas son fáciles de entender. Generalmente, si sabes leer, puedes entender la información de una tabla sin ninguna formación previa.
Lastablas utilizan filas y columnas para transmitir la información de un conjunto de datos en palabras o números.
Las tablas son también la opción más adecuada para mostrar información individual. De este modo se puede ver toda la información, en lugar de agruparla o generalizarla, como ocurre con muchas formas gráficas de mostrar datos estadísticos. Por ejemplo, si el resultado de un punto de datos es 65,489, puedes escribirlo simplemente en la tabla. Sin embargo, en otras formas de mostrar datos estadísticos, es posible que tengas que redondear ese número a 65 o que ni siquiera veas cuál es el número.
Las tablas también son estupendas para comparar información cuantitativa entre distintas variables. Toma como ejemplo lo siguiente.
Tabla de comparación de variables, commons.wikimedia.org
Un tipo común de tabla es la llamada tabla de frecuencias. La frecuencia es simplemente la frecuencia con la que se produce un hallazgo concreto. También hay varios tipos de frecuencias que puede mostrar una tabla de frecuencias: frecuencia relativa y......
Tabla de frecuencias, commons.wikimedia.org
Aunque las tablas pueden ser increíblemente útiles para presentar un gran número de estadísticas de datos numéricos, tienen sus inconvenientes. Uno de los principales inconvenientes del uso de tablas es que puede llevar mucho tiempo interpretar los datos. A veces, hay tanta información, que puede ser difícil ver las tendencias de los datos que se puedan estar produciendo. Por esta razón, las formas gráficas de mostrar los datos estadísticos son especialmente útiles.
Gráfico circular
Otra buena forma de presentar visualmente los datos estadísticos es utilizar un gráfico circular. Un gráfico circular se utiliza generalmente para datos nominales (o, en otras palabras, diferentes categorías de datos). Normalmente, un gráfico circular sólo debe utilizarse para representar un pequeño número de categorías, pero puede ser una forma estupenda de resumir una gran cantidad de datos.
Tomemos el siguiente gráfico circular que muestra el porcentaje de diferentes razas en América.
Raza en América, commons.wikimedia.org
El único inconveniente de un gráfico circular es que no hay forma de conocer los resultados de los datos individuales. Los resultados de cada categoría se agrupan para formar una imagen amplia de los resultados. Además, los gráficos circulares no ofrecen ninguna información sobre valores atípicos, medias, medianas o cualquier otra información resumida que pueda ayudar a analizar los resultados de tu investigación.
Representación gráfica de datos estadísticos
Los gráficos resultan útiles a la hora de mostrar datos estadísticos, porque a menudo simplifican la información compleja utilizando imágenes y resaltando las tendencias de los datos. Son útiles para explicar, resumir y explorar los datos cuantitativos que recogemos en nuestra investigación. Las visualizaciones gráficas de datos estadísticos también pueden resultar útiles porque permiten presentar grandes cantidades de datos. Si acabas de recoger miles de puntos de datos de tu investigación, sería poco realista mostrar cada punto en una tabla.
Además, encontrar una forma de clasificar la información en una tabla puede borrar cualquier tendencia estadística que estés intentando descubrir. Veamos algunos tipos de representación gráfica de datos estadísticos, como el diagrama de cajas y bigotes, los gráficos de barras e histogramas y los diagramas de dispersión.
Gráfico de cajas y bigotes
Una forma muy básica de representar gráficamente los datos estadísticos es con un diagrama de cajas y bigotes. Al analizar un conjunto de datos, una de las primeras cosas que hacen los investigadores es resumirlos. Un diagrama de cajas y bigotes incluye un resumen de cinco números:
Mínimo: el valor más pequeño del conjunto de datos
Primer cuartil: el 25% inferior del conjunto de datos
Medio: el valor medio del conjunto de datos
Tercer cuartil: el 25% superior del conjunto de datos
Máximo: el mayor valor del conjunto de datos
El rectángulo representa el primer cuartil, la mediana y el tercer cuartil. Las líneas o bigotes se extienden hasta los valores mínimo y máximo del conjunto de datos. A veces, ahí puedes obtener resultados que están muy fuera de los demás resultados del conjunto de datos. Éstos se denominan valores atípicos y suelen representarse con un único punto fuera del diagrama de caja y bigotes, y no se consideran el valor mínimo ni el máximo.
Diagrama de caja y bigotes, commons.wikimedia.org
Los gráficos de caja y bigotes son una forma estupenda de mostrar visualmente un resumen de tus conclusiones. También pueden ser útiles para comparar varios conjuntos de datos, evaluar cómo cambia un conjunto de datos a lo largo del tiempo o ver cómo ha cambiado el conjunto de datos antes y después de un experimento.
Gráfico de barras e histograma
Los gráficos de barras y los histogramas también son métodos de uso común para mostrar datos estadísticos.
Losgráficos de barras y los histogramas utilizan barras horizontales o verticales para comparar valores de varias categorías o grupos.
La altura o longitud de la barra indica la cantidad de información en esa categoría. Puedes utilizar cualquier parámetro de medida que desees, como la frecuencia o la media. Los gráficos de barras y los histogramas son muy parecidos, pero se diferencian en algunas cosas... Por un lado, los histogramas muestran el valor de un rango de categorías o puntos de datos, mientras que los gráficos de barras muestran sólo uno. Además, las barras de los gráficos de barras están separadas, mientras que las barras de los histogramas están siempre tocándose.
Gráfico de barras, commons.wikimedia.org
Histograma, commons.wikimedia.org
Por ejemplo, si quieres hacer un gráfico de barras de cuántas personas de tu clase de último curso cumplen años cada mes, harías una barra distinta para cada mes. Sin embargo, si quisieras hacer un histograma, mirarías cuántas personas de tu clase de último curso cumplen años en un intervalo de meses (es decir, enero-marzo, abril-junio, julio-septiembre, octubre-diciembre).
Los gráficos de barras y los histogramas pueden ser especialmente útiles en el análisis de datos porque pueden mostrar visualmente tendencias dentro de los datos que otros gráficos, como los circulares, no pueden mostrar.
Gráfico de dispersión
Por último, una de las formas más eficaces de mostrar datos estadísticos es con un gráfico de dispersión. Los gráficos de dispersión te permiten mostrar todos los valores de tu conjunto de datos representados por un único punto en el gráfico. Los ejes x e y representan las dos variables que estás investigando. Una vez representados todos los datos, podrás ver si existe una asociación entre esas dos variables. Esta asociación suele denominarse correlación.
Una correlación negativa se produce cuando los valores más altos de una variable están asociados a valores más bajos de una segunda variable.
Una correlación positiva significa que los valores más altos de una variable están asociados a valores más altos de una segunda variable.
En psicología, los investigadores siempre buscan una correlación entre variables. Encontrar una correlación entre variables puede conducir a descubrimientos importantes y a una mejor comprensión de la mente y el comportamiento humanos.
Por ejemplo, pueden querer ver si existe una correlación entre las horas de sueño y el rendimiento escolar (GPA). En este caso, el eje x podría representar las horas de sueño que una persona duerme por la noche y el eje y podría representar la nota media de esa persona.
Si la correlación no está clara de inmediato, puede calcularse una línea de regresión correlacional que luego puede trazarse para mostrar la correlación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que no siempre existe correlación entre las variables.
Muestra estadísticas de datos que varían con el tiempo
A veces, los investigadores quieren observar cómo cambia una variable a lo largo del tiempo. La mejor forma de mostrar visualmente las estadísticas de los datos que varían con el tiempo es utilizando un gráfico de líneas. Los gráficos lineales utilizan un único punto para indicar un punto de datos. A continuación, se traza una línea recta para conectar cada punto del gráfico. Esto mostrará visualmente los aumentos o disminuciones (si los hay) entre cada intervalo de tiempo. Los gráficos lineales también muestran tendencias más amplias a lo largo de un período de tiempo prolongado. El eje x suele ser el tiempo y el eje y la variable que estás investigando.
Una buena forma de mostrar los cambios en la población a lo largo del tiempo es utilizar un gráfico lineal.
Gráfico lineal, commons.wikimedia.org
Aunque un gráfico lineal es la mejor forma de mostrar los cambios a lo largo del tiempo, también puede ser útil para mostrar otros tipos de variables continuas, como la distancia. Los gráficos lineales suelen ser mejores para conjuntos de datos pequeños.
La mejor forma de mostrar datos estadísticos
Ahora que hemos discutido brevemente las formas de mostrar los datos estadísticos, ¿cómo decidir qué métodos son la mejor forma de mostrar los datos estadísticos? Al tomar esta decisión deben tenerse en cuenta varios factores, entre ellos
la sencillez de la presentación
el formato de los datos
el método de análisis que piensas utilizar
la información que quieres destacar
la cantidad de información de tu conjunto de datos
Visualización de datos estadísticos - Puntos clave
- Existen dos métodos principales para mostrar datos estadísticos: la forma tabular y la forma gráfica.
- Una de las formas más antiguas de mostrar datos estadísticos numéricos es mediante tablas. Las tablas utilizan filas y columnas para transmitir la información de un conjunto de datos en palabras o números.
- Algunos tipos de presentación gráfica de datos estadísticos son el diagrama de cajas y bigotes, los gráficos de barras e histogramas y los diagramas de dispersión.
- Lamejor forma de mostrar visualmente estadísticas de datos que varían con el tiempo es utilizando ungráfico lineal.
- Al tomar esta decisión deben tenerse en cuenta varios factores, entre ellos
- la sencillez de la presentación
el formato de los datos
el método de análisis que piensas utilizar
la información que quieres destacar
la cantidad de información de tu conjunto de datos
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