Các loại biểu đồ các cách biểu diễn dữ liệu trực quan khác nhau

Tất cả các nghiên cứu có tính chất khoa học được hỗ trợ và dựa trên một bộ dữ liệu phân tích và giải thích hợp lệ. Để đạt đến điểm mà chúng ta có thể trích xuất các mối quan hệ nhân quả hoặc tương quan, cần phải quan sát nhiều quan sát theo cách có thể làm sai lệch và chứng minh sự tồn tại của cùng một mối quan hệ trong các trường hợp khác nhau hoặc trong cùng một chủ đề theo thời gian. Và một khi những quan sát này được thực hiện, cần phải tính đến các khía cạnh như tần suất, trung bình, chế độ hoặc độ phân tán của dữ liệu thu được.

Để tạo điều kiện cho sự hiểu biết và phân tích của cả các nhà nghiên cứu và để cho thấy sự biến đổi của dữ liệu và nơi kết luận đi đến phần còn lại của thế giới, rất hữu ích khi sử dụng các yếu tố trực quan để giải thích dễ dàng: đồ họa hoặc đồ họa.

Tùy thuộc vào những gì chúng tôi muốn hiển thị, chúng tôi có thể sử dụng các loại đồ họa khác nhau. Trong bài viết này chúng ta sẽ thấy các loại biểu đồ khác nhau được sử dụng trong nghiên cứu dựa trên việc sử dụng số liệu thống kê.

• Bài viết liên quan: "15 loại nghiên cứu (và tính năng)"

Biểu đồ

Ở cấp độ thống kê và toán học, được gọi là đồ họa đại diện trực quan mà từ đó họ có thể được đại diện và giải thích nói chung các giá trị số. Trong số nhiều thông tin có thể trích xuất từ ​​quan sát biểu đồ, chúng ta có thể tìm thấy sự tồn tại của mối quan hệ giữa các biến và mức độ xảy ra, tần số hoặc tỷ lệ xuất hiện của các giá trị nhất định.

Biểu diễn trực quan này đóng vai trò hỗ trợ khi thể hiện và hiểu một cách tổng hợp dữ liệu thu thập được trong quá trình điều tra, để cả hai nhà nghiên cứu thực hiện phân tích và những người khác có thể có thể hiểu kết quả và dễ sử dụng làm tài liệu tham khảo, như thông tin cần tính đến hoặc như một điểm tương phản khi tiến hành nghiên cứu và phân tích tổng hợp mới.

• Có thể bạn quan tâm: "5 phương pháp học phổ biến nhất trong Tâm lý học"

Các loại đồ họa

Có nhiều loại đồ họa, thường áp dụng loại này hoặc loại khác tùy thuộc vào mục đích đại diện hoặc đơn giản là sở thích của tác giả. Dưới đây là một số trong những nổi tiếng nhất và phổ biến nhất.

1. Biểu đồ thanh

Được biết đến và sử dụng nhiều nhất trong tất cả các loại đồ họa là biểu đồ hoặc biểu đồ thanh. Trong đó, dữ liệu được trình bày dưới dạng các thanh chứa trong hai trục Cartesian (tọa độ và abscissa) biểu thị các giá trị khác nhau. Khía cạnh trực quan cho chúng ta biết dữ liệu là độ dài của các thanh nói, độ dày của nó không quan trọng.

Nó thường được sử dụng để biểu thị tần số của các điều kiện khác nhau hoặc các biến rời rạc (ví dụ: tần số của các màu khác nhau của mống mắt trong một mẫu nhất định, chỉ có thể là các giá trị cụ thể). Chỉ có một biến được quan sát trong abscissa và tần số trong tọa độ.

• Có thể bạn quan tâm: "Tâm lý của màu sắc: ý nghĩa và sự tò mò của màu sắc"

2. Biểu đồ hình tròn hoặc theo ngành

Biểu đồ cũng rất thông thường ở dạng "quesito", trong trường hợp này, việc biểu diễn dữ liệu được thực hiện bằng cách chia một vòng tròn thành nhiều phần như các giá trị của biến được điều tra và mỗi phần có một kích thước tỷ lệ với tần số của nó trong tổng dữ liệu. Mỗi khu vực sẽ đại diện cho một giá trị của biến mà bạn làm việc.

Loại biểu đồ hoặc sơ đồ này là thông thường khi tỷ lệ các trường hợp trong tổng số được hiển thị, sử dụng để biểu thị cho nó các giá trị phần trăm (tỷ lệ phần trăm của mỗi giá trị).

3. Biểu đồ

Mặc dù thoạt nhìn rất giống với biểu đồ thanh, biểu đồ là một trong những loại biểu đồ có ý nghĩa thống kê và quan trọng hơn. Trong trường hợp này, các thanh cũng được sử dụng để chỉ ra tần số của các giá trị nhất định thông qua các trục Cartesian, nhưng thay vì giới hạn tần số của một giá trị cụ thể của biến được đánh giá, nó phản ánh toàn bộ khoảng thời gian. Do đó, một loạt các giá trị được quan sát, cũng chúng có thể đạt tới các khoảng phản xạ có độ dài khác nhau.

Điều này cho phép quan sát không chỉ tần số mà cả sự phân tán của một giá trị liên tục, do đó có thể giúp suy ra xác suất. Nó thường được sử dụng để chống lại các biến liên tục, chẳng hạn như thời gian.

4. Biểu đồ đường

Trong loại đường biểu đồ này được sử dụng để phân định giá trị của một biến phụ thuộc đối với độc lập khác. Nó cũng có thể được sử dụng để so sánh các giá trị của cùng một biến hoặc của các nghiên cứu khác nhau bằng cách sử dụng cùng một biểu đồ (sử dụng các dòng khác nhau). Người ta thường sử dụng nó để quan sát sự tiến hóa của một biến theo thời gian.

Một ví dụ rõ ràng về loại đồ họa này là các đa giác tần số. Hoạt động của nó thực tế giống với biểu đồ mặc dù sử dụng các điểm thay vì các thanh, ngoại trừ việc nó cho phép thiết lập độ dốc giữa hai điểm này và so sánh giữa các biến khác nhau liên quan đến độc lập hoặc giữa các kết quả của các thí nghiệm khác nhau với cùng một biến, ví dụ như các biện pháp điều tra liên quan đến tác dụng của điều trị, quan sát dữ liệu của biến tiền xử lý và hậu xử lý.

8. Biểu đồ phân tán

Biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ xy là một loại biểu đồ trong đó tất cả các dữ liệu thu được bằng quan sát được biểu thị bằng các điểm bằng các trục Cartesian.. Mỗi trục x và y hiển thị các giá trị của biến phụ thuộc và biến độc lập hoặc hai biến đang được quan sát nếu chúng có mối quan hệ nào đó.

Các điểm thể hiện giá trị được phản ánh trong mỗi quan sát, ở mức độ trực quan sẽ hiển thị một đám mây các điểm mà qua đó chúng ta có thể quan sát mức độ phân tán của dữ liệu.

Bạn có thể xem liệu có mối quan hệ giữa các biến hay không bằng cách tính toán. Đó là thủ tục thường được sử dụng, ví dụ, để thiết lập sự tồn tại của các dòng hồi quy tuyến tính để xác định xem có mối quan hệ nào giữa các biến và thậm chí loại mối quan hệ hiện có không.

9. Biểu đồ tiền mặt và râu ria

Biểu đồ tiền mặt là một trong những loại biểu đồ có xu hướng được sử dụng để quan sát sự phân tán dữ liệu và cách chúng nhóm các giá trị của chúng. Nó dựa trên tính toán của các phần tư, là các giá trị mà pHermits chia dữ liệu thành bốn phần bằng nhau. Do đó, chúng ta có thể tìm thấy tổng cộng ba phần tư (phần thứ hai sẽ tương ứng với trung vị của dữ liệu) sẽ cấu hình "hộp" trong câu hỏi. Cái gọi là râu ria sẽ là đại diện đồ họa của các giá trị cực đoan.

Đồ họa này Nó rất hữu ích khi đánh giá các khoảng, cũng như để quan sát mức độ phân tán dữ liệu từ các giá trị của các phần tư và các giá trị cực trị.

10. Đồ thị của các khu vực

Trong loại biểu đồ này, chúng tôi quan sát, theo cách tương tự những gì xảy ra với biểu đồ đường, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Ban đầu một dòng được tạo để hợp nhất các điểm đánh dấu các giá trị khác nhau của biến đo lường, nhưng tất cả mọi thứ bên dưới cũng được bao gồm: loại biểu đồ này cho phép chúng ta thấy sự tích lũy (một điểm nhất định bao gồm những điểm nằm bên dưới).

Thông qua đó, bạn có thể đo và so sánh các giá trị của các mẫu khác nhau (ví dụ: so sánh kết quả thu được của hai người, công ty, quốc gia, bằng hai bản ghi có cùng giá trị ....). Các kết quả khác nhau có thể được xếp chồng lên nhau, dễ dàng quan sát sự khác biệt giữa các mẫu khác nhau.

11. Chữ tượng hình

Hình ảnh là một hình ảnh trong đó, thay vì biểu thị dữ liệu từ các yếu tố trừu tượng như thanh hoặc vòng tròn, các yếu tố của đối tượng đang được điều tra được sử dụng. Bằng cách này, nó trở nên trực quan hơn. Tuy nhiên, hoạt động của nó tương tự như biểu đồ thanh, biểu thị tần số theo cùng một cách

12. Bản đồ

Biểu đồ này rất hữu ích trong lĩnh vực dịch tễ học, chỉ ra các khu vực địa lý hoặc khu vực nơi một giá trị nhất định của một biến xuất hiện ít nhiều thường xuyên. Tần số hoặc dải tần số được biểu thị bằng cách sử dụng màu sắc (yêu cầu phải hiểu chú thích) hoặc kích thước.

Tài liệu tham khảo:

• Martí-nez-González, M.A.; Faulin, F.J. và Sánchez, A. (2006). Thống kê sinh học thân thiện, tái bản lần 2. Diaz de Santos, Madrid.