Tema 6: Representación gráfica de la informacion. Representación variables cualitativos y cuantitativas discretas. Representación de variables cuantitativas continuas. Errores en la presentación.

Tema 6.

Las representaciones gráficas tienen una serie de características:

• Es una forma rápida de comunicar información numérica.
• Son la imagen de las ideas (barras, sectores, etc).
• Pueden complementar un análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual.
• No reemplaza a la medidas estadísticas.
• Algunas normas básicas como: visualmente claros, evitar gráficos confusos, etc.

Hay 3 tipos de representaciones gráficas más empleadas:

• Variables cualitativas:
• Gráficas de sectores:
• El área de cada sector circular es proporcional a la frecuencia (absoluta o relativa) de las categorías de las variables.
• Puede tener errores como variables policotómicas, es decir, muchas categorías y variable ordinal.

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor la gráfica 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.
• Cada barra representa una categoría y su altura la frecuencia (absoluta o relativa).
• Es importante que las barras estén separadas y el eje Y debe empezar en la frecuencia 0.
• Puede tener errores como: se comparan frecuencias absolutas y no son compatibles, se trata de una variable cuantitativa, etc.

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los diagramas de barras.

• Pictogramas:
• Es un tipo de gráfica, que en lugar de barras, utiliza figuras proporcionales a las frecuencias.
• Un fallo que tiene es que no permite buenas comparaciones.

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor la pictogramas.

• Variables cuantitativas:
• Histograma:
• Es el más usado ya que es sencillo de interpretar.
• La base de cada rectángulo representa la amplitud de cada intervalo y la altura está determinada por la frecuencia.

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los histogramas.

• Polígonos de frecuencia:
• Son muy útiles cuando se pretende comparar dos o más distribuciones.
• Un polígono de frecuencia permite ver con gran claridad las variaciones de la frecuencia de una clase a otra.

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los polígonos de frecuencias.

• Gráficos de tronco y hoja:
• Tiene la ventaja de no perder información individual, identifica la distribución de los datos.
• Es un diagrama híbrido entre una tabla (información ordenada) y una gráfica (parecida al histograma).

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los gráficos de tronco y hoja.

• Gráficos para datos bidimensionales:
• Gráficos tendencia temporal:

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los gráficos tendencia temporal.

• Diagramas de dispersión (nube de puntos o "scatter plot"):
• Sirve para representar el comportamiento de 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.

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los diagramas de dispersión.

• Diagramas de estrellas:
• Sirve para representar un conjunto de variable cuantitativas y comparar entre diferentes unidades de análisis (individuos o conglomerados).
• Gráficamente da una idea del comportamiento conjunto de las variables estudiadas. 

Veamos un ejemplo para poder comprender mejor los diagramas de estrellas: