Graficos de líneas

Tabla de frecuencia: Grafico de Lineas

¿Qué es un gráfico de líneas?

Las gráficas de líneas son una  representación visual que muestran   las frecuencias o los valores de una  sola variable de la misma manera  que lo hace una gráfica de barras. Sin embargo si se conectan las  frecuencias o valores para cada dato  mediante una línea, el ojo del lector  se fija en un valor con respecto del  otro, y debido a esto esta gráfica se  centra en mostrar el cambio entre los valores adyacentes de la variable. 

Son adecuadas para representar datos cuantitativos y se pueden usar también para datos cualitativos ordinales. Muestran el cambio del valor de los datos a través de sus valores ordenados con respecto a un criterio. Debido a lo anterior no tiene sentido usarlas para variables nominales.

Se construye señalando puntos los cuales corresponden a  cada valor de los datos ordenados de acuerdo a  un criterio y luego se unen éstos mediante segmentos de rectas

Ejemplo:

A continuación, se incluye un gráfico de líneas que muestra la suma de las ventas de dos categorías de productos distintas a lo largo de varios años. El gráfico de líneas tiene un color (una línea) por categoría de producto.

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Grafico de Barras

Formas de graficar frecuencias: Grafico de Barras

¿Qué es un gráfico de barras?

Un gráfico de barras es una forma de resumir un conjunto de datos por categorías. Muestra los datos usando varias barras de la misma anchura, cada una de las cuales representa una categoría concreta. La altura de cada barra es proporcional a una agregación específica (por ejemplo, la suma de los valores de la categoría que representa). Las categorías podrían ser desde grupos de edad a ubicaciones geográficas.

Si se aplica al crear el análisis, el gráfico de barras puede mostrar información adicional en líneas de referencia o varios tipos distintos de curvas. Estas líneas o curvas podrían, por ejemplo, mostrar si los puntos de los datos se adaptan bien a un ajuste de curva polinómica determinado, o resumir un conjunto de puntos de datos de muestra ajustándolos a un modelo que describirá los datos y mostrará una curva o una línea recta sobre la visualización. La curva normalmente cambia su aspecto en función de los valores que se hayan filtrado del análisis. Al pasar por encima el ratón, una sugerencia sobre herramienta mostrará la forma en que se calcula la curva.

Ejemplo:

Una tabla de datos contiene las cifras de ventas de varias frutas y verduras distintas. El gráfico de barras puede mostrar la suma total de ventas de varios años.

Las barras están coloreadas según la columna Categoría, que contiene los dos valores: Frutas y Verduras.

En la segunda imagen, se ha agregado la columna Categoría al eje X, de manera que las barras se han dividido en dos barras distintas, una para cada categoría.

Las barras también pueden mostrarse de forma horizontal.

  

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Tabla de Frecuencia

La tabla de frecuencias (o distribución de frecuencias) es una tabla que muestra la distribución de los datos mediante sus frecuencias. Se utiliza para variables cuantitativas o cualitativas ordinales. Es una herramienta que permite ordenar los datos de manera que se presentan numéricamente las características de la distribución de un conjunto de datos o muestra. 

Construcción de la tabla de frecuencias

1. En la primera columna se ordenan de menor a mayor los diferentes valores que tiene la variable en el conjunto de datos.
2. En las siguientes columnas (segunda y tercera) se ponen las frecuencias absolutas y las frecuencias absolutas acumuladas.
3. Las columnas cuarta y quinta contienen la las frecuencias relativas y las frecuencias relativas acumuladas.
4. Adicionalmente (opcional) se pueden incluir dos columnas (sexta y séptima), representando la frecuencia relativa y la frecuencia relativa acumulada como tanto por cien. Estos porcentajes se obtienen multiplicando las dos frecuencias por cien.

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Estudios experimentales y observacionales

Un objetivo común de un proyecto de investigación estadística es analizar la causalidad y, en particular, sacar una conclusión sobre el efecto de los cambios en los valores de los predictores o variables independientes en las variables dependientes.

Existen dos tipos principales de estudios estadísticos causales: estudios experimentales y estudios observacionales. En ambos tipos de estudios, se observa el efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el comportamiento de la variable dependiente. La diferencia entre los dos tipos radica en cómo se lleva a cabo el estudio. Cada uno puede ser muy eficaz.

• Un estudio experimental consiste en tomar mediciones del sistema en estudio, manipular el sistema y luego tomar mediciones adicionales usando el mismo procedimiento para determinar si la manipulación ha modificado los valores de las mediciones.
• En contraste, un estudio observacional no implica manipulación experimental. En su lugar, se recopilan datos y se investigan las correlaciones entre los predictores y la respuesta. Si bien las herramientas de análisis de datos funcionan mejor con datos de estudios aleatorios, también se aplican a otros tipos de datos -como experimentos naturales y estudios observacionales- para los cuales un estadístico utilizará un método de estimación modificado y estructurado (por ejemplo, diferencias estimación y variables instrumentales, entre muchos otros) que producen estimadores consistentes.

Estudio experimental

Los pasos básicos de un experimento estadístico son:

1. Planificación de la investigación, incluyendo la búsqueda del número de repeticiones del estudio, utilizando la siguiente información: estimaciones preliminares sobre el tamaño de los efectos del tratamiento, hipótesis alternativas y la variabilidad experimental estimada. Es necesario considerar la selección de los sujetos experimentales y la ética de la investigación. Los estadísticos recomiendan que los experimentos comparen (al menos) un nuevo tratamiento con un tratamiento o control estándar, para permitir una estimación imparcial de la diferencia en los efectos del tratamiento.
2. Diseño de experimentos, utilizando bloqueo para reducir la influencia de las variables de confusión, y la asignación al azar de los tratamientos a los sujetos para permitir estimaciones no sesgadas de los efectos del tratamiento y error experimental. En esta etapa, los experimentadores y estadísticos escriben el protocolo experimental que guiará el desempeño del experimento y que especifica el análisis primario de los datos experimentales.
3. Realización el experimento siguiendo el protocolo experimental y analizando los datos siguiendo el protocolo experimental.
4. Documentar y presentar los resultados del estudio.

Finalmente, se seguirá examinando el conjunto de datos en los análisis secundarios, para sugerir nuevas hipótesis para el estudio futuro.

Estudio observacional

Un ejemplo de un estudio observacional es uno que explora la asociación entre fumar y el cáncer de pulmón. Este tipo de estudio usa una encuesta para recopilar observaciones sobre el área de interés y luego realiza un análisis estadístico. En este caso, los investigadores recogerían observaciones de fumadores y no fumadores, tal vez a través de un estudio de corte, y luego buscaron el número de casos de cáncer de pulmón en cada grupo. Un estudio de casos y controles es otro tipo de estudio observacional en el que las personas con y sin el resultado de interés (por ejemplo, cáncer de pulmón) están invitados a participar y se recopilan sus historiales

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