1. Representaciones gráficas
- La mayor parte de estas representaciones, es una forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias).
- Son la imagen de las ideas que queremos transmitir (pueden ser representadas por barras, histogramas, sectores…)
- Complementan el análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual
- No reemplaza a las medidas estadísticas que deben ser calculadas.
- Hay que seguir una serie de normas básicas:
*Visualmente claras las gráficas
*Claramente descritos en pie de figura y en texto
*Representar gráficamente las conclusiones del estudio
*Evitar gráficos confusos, no sobrecargados
2. Representaciones gráficas más empleadas
- Variables cualitativas
- Variables cuantitativas
- Gráfico de barras: (sólo si se trata de variable discreta con bajo rango de valores). Por ejemplo: una escala de dolor de 0-10, es discreta porque solo puede adoptar valores enteros y tiene pocos valores. Si tiene un rango de valores de 100 no podemos utilizar el gráfico de barras.
- Histogramas: (variables continuas). No se puede aplicar a variable cualitativa.
- Polígonos de frecuencia: (variables continuas). No se puede aplicar a variable cualitativa.
- Gráfico de tronco y hoja: (variables continuas)
- Datos bidimensionales y multidimensionales
Puedo mezclar variables cuantitativas y cualitativas o dos cualitativas/cuantitativas.
- Tendencias temporales
- Nubes de punto (scatter plot). Sólo se pueden mezclar dos continuas (cuantitativa)
- Otros gráficos multidimensionales (diagrama de estrellas…)
La mejor forma de representar gráficamente es mediante el gráfico de sectores.
- Gráfico de sectores
- El área de cada sector circular es proporcional a la frecuencia (absoluta o relativa) de las categorías de la variable.
- No se puede usar con variables ordinales.
- No es recomendable para más de tres o cuatro categorías, si tiene más se recomienda el diagrama de barras.
- Sólo muestra una variable a la vez. Si se quiere hacer comparaciones se tienen que hacer dos diagramas de sectores.
- Variable policotómica (muchas categorías)
- En una variable ordinal no se debe utilizar un diagrama de sectores (el orden de las respuestas es importante)
- Diagrama de barras
- Las frecuencias absolutas o relativas de todas las categorías de una variable cualitativa se muestran fácilmente con este tipo de gráfico.
- Cada barra representa una categoría y su altura la frecuencia (absoluta o relativa).
- Las barras deben estar separadas
- Es importante que el eje Y empiece en la frecuencia 0.
Errores en gráficos de barras
- Para hacer una comparación de dos gráficas de barras hay que representar esas dos gráficas con frecuencias relativas no con absolutas. Se comparan frecuencias absolutas y no son comparables.
- Tener muchas categorías, si tiene muchas categorías es recomendable utilizar un histograma.
- Pictograma
- No aporta información adicional al diagrama de barras.
- Se incluye una imagen representativa de la variable.
- Histograma
frecuencia.
- Cada intervalo representado en el histograma ocupa un rectángulo.
- Es el más usado dentro de las variables cuantitativas porque es muy sencillo de interpretar.
Errores en histograma
- Se ha realizado en realidad un diagrama de barras, inapropiado para una variable continua.
- No se han tenido en cuenta las diferentes amplitudes de los intervalos.
- Gráfico de tronco y hojas
- Es un híbrido entre la tabla de frecuencia y el histograma, nos va a mostrar la distribución y los valores de la variable.
- Cada dato de la serie de divide en dos partes: tronco (decenas) y la hoja (unidades).
- Gráfico para datos bidimensionales
- Nos permiten representar más de una variable en el mismo gráfico.
Gráficos de tendencias temporales
Diagramas de dispersión (nube de puntos o “scatter plot”)
- Para representar dos variables continuas en un grupo de individuos.
- En el eje “X” se representa la variable independiente y en el eje “Y” los valores de la variable dependiente.
- La imagen del diagrama nos da una idea de la posible correlación entre las dos variables. Ejemplo: pensamos que los
niveles de LDL-colesterol alto, influye en las cifras de Tensión arterial diastólica (TAD: la mínima). La tensión sería la
dependiente y el colesterol la independiente. Se llama correlación positiva cuando la independiente sube y la dependiente
también, que es este caso, es decir que los dos suben o bajan. Si fuese correlación negativa tendríamos que la independiente
sube y la dependiente baja.
- Gráfico para datos multidimensionales
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