TEMA 6. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN: Representación variables cualitativas y cuantitativas discretas. Representación de variables cuantitativas continuas. Errores en las representaciones.

TEMA 6. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN

Representaciones gráficas:

• Forma de representación de datos numéricos, que complementa el análisis estadístico,ofreciendo una orientación visual. A pesar de esto, no remplaza a las medidas estadísticas que deben calcularse.
• Toda representación gráfica debe:
• Ser clara
• Debe incluir información en pie de figura y en texto. Usar referencias como Vancouver y APA.
• Representar las conclusiones del estudio
• No sobrecargados

¿Cuáles son las más utilizadas? Dependerá de las variables que representen.


Variables cualitativas


Gráfico de sectores: para variables nominales dicotómicas o policotómicas

• El área de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta o relativa, de las categorías de la variable
• No usar ni para variables ordinales ni para estudios de más de 3 categorías
• Muestra 1 variable
• Si necesitas hacer un estudio en lugares diferentes, debes realizar distintos gráficos de sectores

Errores en gráficos de sectores

• En las variables policotómicas, si usamos demasiadas categorías, el gráfico resulta ser desordenado y caótico. Habrá categorías cuya representación no sea exacta.
• No puede usarse para representar variables ordinales, ya que pueden perderse los atributos de jerarquía

Diagrama de barras: para representar variables policotómicas. Muy usado en Ciencias de la Salud.

• Las frecuencias absolutas y relativas son fácilmente representables
• Cada barra representa una categoría y su altura la frecuencia. Las barras deben estar separadas
• El eje Y empieza con la frecuencia 0

• Puede representarse de forma horizontal, a pesar de que verticalmente es más común. 

• Puede segregarse por sexos.

Errores en gráficos de barras

• Uso de variables cuantitativas. Estas deben representarse con histogramas, resúmenes numéricos...
• Se comparan frecuencias absolutas, y esta no es comparable ya que está sesgada. Las frecuencias relativas sí son más acertadas.

Pictogramas: generalmente usados en variables cualitativas. No son tan comunes.

• Utiliza figuras proporcionales a la frecuencia de la categoría.
• No permite buenas comparaciones ya que la figura, a veces, aparecerá desvirtuada

Variables cuantitativas


Histograma

• Muy usado debido a su sencillez de interpretación. Sucesión de rectángulos contiguos que están construidos sobre una recta.
• La base de cada rectángulo representa la amplitud del intervalo.
• La altura representa la frecuencia
• Puede usarse para variables cuantitativas discretas.

• También útil para representar variables cuantitativas continuas.

PESO EN KG DE NIÑOS ATENDIDOS EN LA CONSULTA DE NIÑO SANO n=40

Podemos ver como en este histograma se unen los puntos medios de las bases superiores de los rectángulos. A esto se le llama polígono de frecuencia. Permite visualizar las diferencias de frecuencia de una categoría a otra y resume el resultado del histograma.

Su utilidad radica en la posibilidad de comparación de dos o más distribuciones.

La suma de las áreas de los rectángulos del histograma,a es igual al área limitada por el polígono de frecuencias y el eje X.

Gráficos de tronco y hojas: variables cuantitativa continua

• En la primera columna se representan los tallos. En este caso, el primer dígito.
• En la segunda columna las hojas. En este caso, el segundo dígito.
• Es un diagrama híbrido entre una tabla (información ordenada) y una gráfica (como un histograma)
• ¿Cuál es la ventaja de estos gráficos? No pierden información individual, identifica la media y mediana en algunos casos y si existen clases faltantes. Para algunos autores es la representación gráfica ideal.

Datos bidimensionales y multidimensionales

Gráficos para datos bidimensionales. Gráficos tendencias temporales.

Nubes de puntos. Scatter plot. Diagrama de dispersión

• Para representaciones de dos variables, la independiente en el eje X y la dependiente en el eje Y.
• La imagen del diagrama nos informa sobre la correlación entre las 2 variables

Como podemos comprobar, no hay una correlación.

Correlación positiva: tendencia ascendente, tipo bisectriz, a medida que aumentan los valores

Correlación negativa: tendencia descendente, a medida que aumentan los valores

Ninguna asociación: dispersión, que da lugar a una asimetría. No podría explicarse la relación entre las 2 variables

Diagramas de estrellas: para representar distintas variables cuantitativas

• Podemos comparar distintas unidades de análisis, ya sean conglomerados o individuos
• Cada variable representa un vértice del diagrama
• Muestra una idea del comportamiento conjunto de las variables.
• Permite comparativa con un " gold standard" u objetivo idóneo.