סוגי גרפים: הדרכים השונות לייצוג נתונים חזותיים
כל מחקר בעל אופי מדעי נתמך ומבוסס על סדרה של נתונים ניתח ופורש. כדי להגיע לנקודה שבה אנו יכולים לחלץ מערכות יחסים של סיבתיות או קורלציה, יש צורך לצפות בתצפיות מרובות באופן שיכול לזייף ולהוכיח את קיומה של אותה מערכת יחסים במקרים שונים או באותו נושא לאורך זמן. וברגע שנעשו תצפיות אלה, יש לקחת בחשבון היבטים כגון תדירות, ממוצע, אופנה או פיזור של הנתונים המתקבלים.
על מנת להקל על ההבנה והניתוח הן על ידי החוקרים עצמם והן על מנת להראות את השונות של הנתונים ומקום מסקנותיהם לשאר העולם, כדאי מאוד להשתמש באלמנטים חזותיים של פרשנות קלה: גרפיקה או גרפיקה.
בהתאם למה שאנו רוצים להציג, אנו יכולים להשתמש בסוגים שונים של גרפיקה. במאמר זה אנו נראה סוגים שונים של גרפים המשמשים במחקר המבוסס על שימוש בסטטיסטיקה.
- מאמר קשור: "15 סוגים של מחקר (ותכונות)"
התרשים
ברמה סטטיסטית ומתמטית, הנקרא גרפי a ייצוג חזותי שממנו ניתן לייצג ולפרש בדרך כלל ערכים מספריים. בין מידע רב הניתן לחילוץ מהתצפית על התרשים ניתן למצוא את קיומו של קשר בין משתנים לבין מידת התרחשותם, התדרים או שיעור הופעתם של ערכים מסוימים.
ייצוג חזותי זה משמש כתמיכה בכל הנוגע להצגה ולהבנה באופן מסונתז של הנתונים שנאספו במהלך החקירה, כך שגם החוקרים המבצעים את הניתוח ואחרים יכולים יכול להבין את התוצאות וקל לשימוש כנקודת התייחסות , כמידע שיש להתחשב בו או כנקודת ניגודיות בעת ביצוע מחקר חדש ומטה-אנליזה.
- אולי אתה מעוניין: "5 שיטות המחקר הנפוצות ביותר בפסיכולוגיה"
סוגי גרפיקה
ישנם סוגים רבים של גרפיקה, בדרך כלל החלת אחד או השני בהתאם מה נועד לייצג או פשוט את העדפות המחבר. להלן אנו מציינים חלק מן הידוע ביותר המשותף.
1. תרשים בר
הידוע ביותר של כל סוגי הגרפים הוא גרף או תרשים בר. במסגרת זו מוצגים הנתונים בצורה של סורגים הכלולים בשני צירים קרטזיים (קואורדינטות ואבסיסה) המציינים את הערכים השונים. ההיבט החזותי שאומר לנו את הנתונים הוא אורך בארים אמר , עובי לא חשוב.
הוא משמש בדרך כלל לייצוג תדר של תנאים שונים או משתנים נפרדים (לדוגמה, תדירות הצבעים השונים של איריס במדגם נתון, אשר יכול להיות רק ערכים ספציפיים). רק משתנה אחד נצפה ב abscissa, ואת התדרים בקואורדינטות.
- אולי אתה מעוניין: "פסיכולוגיה של צבע: משמעות וסקרנות של צבעים"
2. תרשים עוגה או לפי מגזרים
גם הגרף הרגיל ביותר בצורת "quesito", במקרה זה ייצוג הנתונים מתבצע על ידי חלוקת מעגל לחלקים רבים כמו ערכי המשתנה שנחקר וכל חלק גודל פרופורציונאלי לתדירות שלה בתוך הנתונים . כל מגזר ייצג ערך של המשתנה שבו עובד.
סוג זה של תרשים או תרשים הוא נפוץ כאשר חלקם של המקרים בתוך הכולל מוצג, תוך שימוש לייצג ערכים אחוז (אחוז של כל ערך).
3. היסטוגרמה
אמנם במבט ראשון דומה מאוד לתרשים עמודות, ההיסטוגרמה היא אחד מסוגי הגרף סטטיסטית כי הוא יותר חשוב ואמין. במקרה זה, ברים משמשים גם כדי לציין את התדירות של ערכים מסוימים באמצעות צירים קרטזית, אבל במקום להגביל את התדירות של ערך מסוים של המשתנה המוערך, זה משקף מרווח שלם. לכן, מגוון של ערכים הוא ציין, אשר גם הם יכלו לשקף אינטרוולים באורכים שונים .
זה מאפשר התבוננות לא רק בתדירות אלא גם פיזור רצף של ערכים, אשר בתורו יכול לעזור להסיק את ההסתברות. הוא משמש בדרך כלל נגד משתנים מתמשכים, כגון זמן.
תרשים הקו
בסוג זה של קווי הגרף משמשים תוחם את הערך של משתנה תלוי בגין עצמאי אחר . ניתן להשתמש בו גם כדי להשוות את הערכים של אותו משתנה או חקירות שונות באמצעות אותו גרף (באמצעות קווים שונים).זה הרגיל להשתמש בו כדי לבחון את האבולוציה של משתנה לאורך זמן.
דוגמה ברורה של סוג זה של גרפיקה הם פוליגונים תדר. הניתוח שלה כמעט זהה לזה של ההיסטוגרמות, אם כי באמצעות נקודות במקום ברים, למעט העובדה שהוא מאפשר לקבוע את המדרון בין שתי נקודות אלה ואת ההשוואה בין משתנים שונים הקשורים עצמאית או בין תוצאות ניסויים שונים עם אותם משתנים, כמו למשל אמצעי החקירה בנוגע להשפעות של טיפול, התבוננות בנתונים של טיפול לפני ואחרי משתנה לאחר הטיפול .
8. תרשים פיזור
העלילה פיזור או גרף xy הוא סוג של גרף שבו כל הנתונים שהושגו באמצעות תצפית מיוצג על ידי נקודות באמצעות הצירים קרטזית. צירים x ו- y מציגים את הערכים של משתנה תלוי ומשתנה בלתי תלוי או שני משתנים שנצפו אם יש להם איזושהי מערכת יחסים.
הנקודות מייצגות את הערך המשתקף בכל תצפית, אשר ברמה ויזואלית תציג ענן של נקודות שדרכו אנו יכולים לראות את רמת הפיזור של הנתונים.
אתה יכול לראות אם יש קשר בין המשתנים או לא על ידי חישוב. זהו הנוהל המשמש בדרך כלל, למשל, כדי לקבוע את קיומו של קווי רגרסיה ליניארית המאפשרים לקבוע אם יש קשר בין משתנים ואפילו סוג של היחסים הקיימים.
9. תרשים במזומן ושפם
תרשימי המזומנים הם אחד מסוגי הגרפים שנוטים לשמש כדי לבחון את פיזור הנתונים ואת האופן שבו הם מקבצים את הערכים שלהם. זה מבוסס על חישוב של הרבעונים, שהם הערכים permiten לחלק את הנתונים לארבעה חלקים שווים . לכן, אנו יכולים למצוא סך של שלושה רבעונים (השני שבהם תואמים את חציון הנתונים) אשר יגדיר את "התיבה" המדובר. שפם שנקרא יהיה ייצוג גרפי של ערכים קיצוניים.
תרשים זה זה שימושי כאשר הערכת intervals , וכן לבחון את רמת הפיזור של הנתונים מערכי הרבעונים והערכים הקיצוניים.
10. תרשים שטח
בסוג זה של גרף, הקשר בין משתנה תלוי ובלתי תלוי נצפה באופן דומה עם גרפים קוים. בתחילה נוצר קו המאחד את הנקודות המציינות את הערכים השונים של המשתנה למדוד, אבל הכל כלול גם: סוג זה של גרף מאפשר לנו לראות את הצטברות (נקודה מסוימת כולל אלה הממוקם למטה).
באמצעות זה אתה יכול למדוד ולהשוות את הערכים של דגימות שונות (למשל, להשוות את התוצאות שהושגו על ידי שני אנשים, חברות, מדינות, על ידי שני רשומות של אותו ערך ....). את התוצאות השונות ניתן לערום, בקלות להבחין בהבדלים בין הדוגמאות השונות.
11. פיקוגרמה
Pictogram הוא גרפי שבו, במקום לייצג את הנתונים מ אלמנטים מופשטים כגון ברים או מעגלים, נעשה שימוש באלמנטים של הנושא הנחקר . בדרך זו הוא הופך להיות חזותי יותר. עם זאת, הפעולה שלה דומה לזו של תרשים העמודות, המייצג תדרים באותו אופן
12. קרטוגרמה
תרשים זה שימושי בתחום האפידמיולוגיה, המציין את האזורים הגיאוגרפיים או אזורים שבהם ערך מסוים של משתנה מופיע בתדירות נמוכה יותר או פחות. תדרים או טווחי תדרים מסומנים על ידי שימוש בצבע (הדורש אגדה להיות מובן) או גודל.
הפניות ביבליוגרפיות:
- Martínez-González, M.A; Faulin, F.J. ו Sánchez, A. (2006). ביו סטטיסטיקת ידידותית, מהדורה שנייה. דיאז דה סנטוס, מדריד.
