Tema 6: Representación gráfica de la información

REPRESENTACIONES GRÁFICAS

Se trata de una forma rápida de comunicar información numérica, es decir, son la imagen de las ideas que queremos transmitir y complementan el análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual. Las gráficas deben ser visualmente claras, contener claramente descritos en pie de figura y en texto, representar gráficamente las conclusiones del estudio y evitar gráficos confusos, no deben estar sobrecargados. Las representaciones gráficas más empleadas son: variables cualitativas, variables cuantitativas y datos bidimensionales y multidimensionales.

VARIABLES CUALITATIVAS (dicotómicas o de pocas categorías)

• 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. 

Los posibles errores que se pueden cometer en los gráficos de sectores son utilizar variables policotómicas, es decir, de muchas categorías, o usar una variable ordinal, ya que el orden de las respuestas es importante en estas variables, y no es claro en el gráfico de sectores.

• DIAGRAMA DE BARRAS: se usa también en variables cualitativa Ordinales con este tipo de gráficos evitamos que se pierda los atributos de orden o jerarquía. 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.

Los posibles errores que se pueden cometer en los gráficos de barras son representar con frecuencias relativas y no con absolutas al comparar dos gráficas de barras, ya que las absolutas no son comparables, y utilizar muchas categorías.

• PICTOGRAMA: no aporta información adicional al diagrama de barras. Se incluye una imagen representativa de la variable.

VARIABLES CUANTITATIVAS

• HISTOGRAMA: sucesión de rectángulos contiguos construidos sobre una recta. Representa a una variable continua con sus datos agrupados en intervalos. La base de cada rectángulo representa la amplitud de cada intervalo y la altura está determinada por la frecuencia. Cada intervalo representado en el histograma ocupa un rectángulo.

Los posibles errores que se pueden cometer en los histogramas son: realizar un diagrama de barras, inapropiado par una variable continua, o no tener en cuenta las diferentes amplitudes de los intervalos.

• GRÁFICO DE TRONCOS Y HOJAS: representación de la variable cuantitativa continua (ejemplo Talla) En la primera columna se representan los tallos (que corresponden en nuestro caso al primer digito). En la segunda las hojas (en este caso el segundo digito). Es un diagrama híbrido entre una tabla (información ordenada) y una gráfica (parecida al histograma). Tiene la ventaja de no perder información individual, identifica la distribución de los datos (posible media y mediana) y si existen clases faltantes. Hace que para muchos autores sea la representación gráfica de elección.

GRÁFICOS PARA DATOS BIDIMENSIONALES

Permiten la representación de más de una variable en un mismo gráfico.

• GRÁFICOS DE TENDENCIAS TEMPORALES: permiten visualizar tendencias de valores numéricos o recuentos a lo largo del tiempo.

• 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.

• DIAGRAMA DE ESTRELLAS: Para representar un conjunto de variables cuantitativas y comparar entre diferentes unidades de análisis (individuos o conglomerados, que son valores medios obtenidos de poblaciones distintas). Cada variable representa un vértice del diagrama de estrella. Gráficamente da una idea del comportamiento conjunto de las variables estudiadas. También permite comparativas con un “Gold standard” (que sería por ejemplo comparar con el peso ideal o altura ideal).