グラフの種類、データを視覚的に表現するためのさまざまな方法

科学的性質の研究はすべてサポートされており、一連のデータに基づいています。 きちんと分析され解釈された。因果関係や相関関係の関係を抽出することができるようになるためには、異なるケースや同じ主題の中に同じ関係が存在することを偽造し証明することができる方法で複数の観測を観察する必要があります。そして、これらの観察が行われたら、得られたデータの頻度、平均、最頻値、または分散などの側面を考慮に入れる必要があります。.

研究者自身による理解と分析を容易にするために、そしてデータの変動性と結論が世界のどこに行くのかを示すために、簡単な解釈の視覚的要素を使うことは非常に有用です：グラフィックスまたはグラフィックス.

表示したい内容に応じて、さまざまな種類のグラフィックを使用できます。この記事では さまざまな種類のグラフが表示されます 統計の使用に基づく研究で使用されているもの.

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グラフ

グラフィックと呼ばれる統計的および数学的レベルで それらを表現し解釈することができる視覚的表現 通常は数値です。グラフの観察から得られる多くの抽出可能な情報の中から、変数間の関係とそれが起こる度合い、頻度またはある値の出現の割合の存在を見つけることができます。.

この視覚的表現は、調査中に収集されたデータを総合的な方法で示し理解することになるときのサポートとして役立ちます。 結果を理解することができ、参照として使用するのは簡単です, 考慮すべき情報として、または新たな研究やメタアナリシスを行う際の対比点として.

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グラフィックの種類

グラフィックにはさまざまな種類があり、一般的には、意図する内容や作成者の好みに応じて、どちらかを適用します。これが最もよく知られている最も一般的なものです。.

棒グラフ

すべてのタイプのグラフィックの中で最も知られ使用されているのは、グラフまたは棒グラフです。ここでは、データは、異なる値を示す2つの直交軸（座標と横座標）に含まれる棒の形式で表示されます。. 私たちにデータを伝える視覚的な側面は、前記バーの長さです, その厚さは重要ではありません.

通常、さまざまな条件または離散変数の頻度（たとえば、特定のサンプルの虹彩のさまざまな色の頻度。これは特定の値にしかなり得ません）を表すために使用されます。横座標には1つの変数のみが観測され、座標には頻度が観測されます。.

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2.円グラフまたはセクター別

「疑問」の形をした非常に普通のグラフ、この場合データの表現は調査された変数の値と同じくらい多くの部分に円を分割することによって実行されます。 合計データ内の頻度に比例したサイズ. 各セクターはあなたが働く変数の値を表します.

このタイプのグラフまたはダイアグラムは、合計に占めるケースの割合が表示されているときに、パーセント値（各値のパーセント）を表すために使用されるのが普通です。.

ヒストグラム

一見すると棒グラフに非常によく似ていますが、ヒストグラムは統計的により重要で信頼できるグラフの一種です。この場合、直交座標軸を介して特定の値の頻度を示すためにバーも使用されますが、評価された変数の特定の値の頻度を制限するのではなく、間隔全体を反映します。したがって、ある範囲の値が観察されます。 彼らは異なる長さの間隔を反映して到達することができます.

これにより、頻度だけでなく、連続した値の分散も観察することができます。これは、確率を推測するのに役立ちます。通常、時間などの連続変数に対して使用されます。.

4.折れ線グラフ

このタイプのグラフでは、線は 従属変数の値を別の独立変数に対して区切る. 同じグラフを使用して（異なる線を使用して）同じ変数または異なる調査の値を比較するためにも使用できます。時間の経過とともに変数の変化を観察するためにそれを使うのが普通です.

この種のグラフィックの明確な例は、周波数ポリゴンです。棒の代わりに点を使用しますが、その操作はヒストグラムのそれと実質的に同じです。ただし、2つの点の間の傾きと、独立に関する異なる変数間の比較または異なる実験結果との比較が可能です。治療の効果に関する調査の尺度など、同じ変数, 治療前および治療後の変数のデータを観察する.

散布図

散布図またはグラフxyは、観測によって得られたすべてのデータがデカルト軸を使用した点で表される一種のグラフです。. x軸とy軸はそれぞれ従属変数と独立変数の値を示します。 何らかの関係がある場合に観察されている2つの変数.

点は、各観測に反映された値を表します。視覚的なレベルでは、データの分散レベルを観察できる点の集まりが表示されます。.

計算によって、変数間に関係があるかどうかを確認できます。これは、変数間に関係があるかどうか、さらには既存の関係のタイプでさえあるかどうかを判断するために、例えば線形回帰直線の存在を確立するために通常使用される手順です。.

現金とひげチャート

キャッシュグラフは、データの分散とその値をグループ化する方法を観察するために使用される傾向がある種類のグラフの1つです。これは四分位数の計算に基づいています。隠者はデータを4つの等しい部分に分割する. したがって、問題の「ボックス」を構成する合計3つの四分位数（そのうちの2番目はデータの中央値に対応します）を見つけることができます。いわゆるひげは極値のグラフィック表現になります.

このグラフィック 区間を評価するときに役立ちます, 四分位数の値と極値からデータの分散レベルを観察するだけでなく.

10.地域のグラフ

この種のグラフでは、折れ線グラフの場合と同様に、従属変数と独立変数の関係がわかります。最初は 変数の異なる値をマークする点を結ぶ線が作成されます 測定、しかし以下のすべてが含まれています：このタイプのグラフは私たちが累積を見ることを可能にします（ある点は下にあるものを含みます）.

それを通して、あなたは異なるサンプルの値を測定し比較することができます（例えば、2人の人々、会社、国によって得られた結果を同じ値の2つの記録によって比較します....）。異なる結果を積み重ねることができ、異なるサンプル間の違いを容易に観察できます。.

ピクトグラム

ピクトグラムは、棒や円などの抽象要素からデータを表すのではなく、その中にグラフィックを使用したものです。, 調査対象の要素が使用されている. このようにそれはより視覚的になります。ただし、その操作は棒グラフの操作と似ており、頻度を同じ方法で表します。

カルトグラム

このグラフは疫学の分野で役立ち、地理的な領域、または特定の値の変数が多かれ少なかれ頻繁に現れる領域を示します。周波数または周波数範囲は、色（説明を理解する必要があります）またはサイズの使用によって示されます.

書誌参照：

• Ｍａｒｔｉ − ｎｅｚ − Ｇｏｎｚａｌｅｓ、Ｍ。 Ｆａｕｌｉｎ、Ｆ． Ｓａｎｃｈｅｚ、Ａ．（２００６）。やさしいバイオ統計、第2版。 Diaz de Santos、マドリード.