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Imagina que realizas un estudio que implica recopilar datos a lo largo de diez años, los metes todos en un informe y ya está. ¿Cómo crees que sería? ¿Estaría la gente interesada en leerlo, y a quienes les resultaría fácil entenderlo? Lo más probable es que no; en cambio, cuando se trata de investigación, los investigadores deben recoger, analizar y registrar los datos de forma sistemática y fácil de leer. Y una de las formas de hacerlo es mediante la presentación de datos cuantitativos, por ejemplo, utilizando tablas, diagramas de dispersión y gráficos.
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Regístrate gratis¿Qué tipo de gráfico podría utilizarse para mostrar la evolución de la estatura de un niño a lo largo del tiempo?
¿Qué es la correlación positiva?
¿Se pueden utilizar gráficos lineales para más de un grupo?
¿Se pueden representar los resultados descriptivos e inferenciales en tablas y gráficos?
¿Las investigaciones extraen conclusiones de las representaciones visuales de los datos?
¿Cuál es el método visual más utilizado para mostrar la media y la desviación típica?
Un ___ es una herramienta utilizada para presentar datos en filas horizontales y columnas verticales de forma concisa.
¿Es verdadera o falsa la siguiente afirmación? Según las normas APA, todas las tablas y gráficos deben llevar un título.
¿Las investigaciones extraen conclusiones de las representaciones visuales de los datos?
¿Cuál es el método visual más utilizado para mostrar la media y la desviación típica?
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¿Es verdadera o falsa la siguiente afirmación? Según las normas APA, todas las tablas y gráficos deben llevar un título.
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Enviar comentariosCuando investigamos, solemos recoger montones de datos, algunos útiles y otros no. Entonces, ¿cómo presentamos y mostramos una investigación que resuma los puntos clave que los investigadores quieren que los lectores saquen de su publicación?
Una de las mejores formas de hacerse una idea real de los datos es ponerlos en tablas y gráficos. Los investigadores suelen hacer esto cuando investigan estadísticas descriptivas y quieren ayudar a la interpretación de los resultados obtenidos en el análisis inferencial.
Hay muchos gráficos diferentes, como los gráficos de barras, los histogramas o los diagramas de dispersión.
El análisis cuantitativo se refiere al tipo de análisis que incluye datos cuantitativos, es decir, datos expresados numéricamente.
Los investigadores utilizan herramientas de presentación de datos para visualizar sus conclusiones tanto en la estadística descriptiva como en el análisis estadístico de sus estudios.
Las estadísticas descriptivas suelen presentarse en tablas resumen. Estas tablas incluyen una visión general de la mayoría de las variables investigadas.
Los investigadores pueden incluir un histograma para explorar la distribución de los datos, pero estos gráficos no tienen que incluirse necesariamente en los informes. Pueden incluirse en un apéndice, por ejemplo.
.
Para la presentación del análisis estadístico inferencial, suelen utilizarse diferentes gráficos. Para representar gráficamente las correlaciones, se suelen emplear gráficos de dispersión. Los gráficos de barras son adecuados para representar visualmente los resultados cuando se investigan diferencias entre grupos.
Es esencial tener en cuenta los niveles de medición al trazar las variables; esto es importante porque el tipo de datos influye en cómo deben mostrarse.
Los datos nominales, por ejemplo, no pueden representarse en un gráfico de dispersión. Para este tipo de datos, es mejor un gráfico de barras.
| Nivel de medición | Definición | Variable Ejemplo |
| Nominal | Distingue que hay diferencias, pero no hay un orden entre ellas, y no podemos medir cuánto difiere cada una. | Color de ojos de los participantes |
| Ordinal | Distingue diferencias, que tienen un orden, pero no podemos medir cuánto difiere cada una. | Respuesta en una escala de Likert |
| Intervalo | Hay un orden, y las diferencias entre las cifras son medibles. | Temperatura |
| Relación | La razón es lo mismo que el intervalo, con la diferencia de que hay un 0 absoluto, lo que significa que los valores de la variable no pueden ser inferiores a 0. | Altura |
Es esencial recordar que los gráficos siempre acompañan a la interpretación numérica del análisis, y que los gráficos nunca se incluyen como único método para presentar los resultados.
La finalidad de las tablas y los gráficos es ilustrar lo que dicen los valores numéricos sobre los datos brutos.
Como has aprendido antes en esta explicación, las tablas son presentaciones visuales de datos en columnas y filas en las que se presentan números. Algunas de las tablas más habituales son las de correlación, demográficas o de regresión.
Las tablas presentan los datos de forma resumida y concisa, lo que facilita su comprensión. Normalmente, las tablas incluyen datos como la media y la desviación típica.
Según la Asociación Americana de Psicología, hay componentes específicos que debe incluir una tabla.
Cada tabla debe tener un número. Así, la primera tabla de un informe debe etiquetarse "Tabla 1", mientras que la séptima debe etiquetarse "Tabla 7".
Cada tabla debe presentar un título que describa brevemente lo que incluye y representa. Por ejemplo, la tabla puede titularse "Características demográficas de la muestra".
La tabla debe tener cada columna y fila etiquetada con el encabezamiento apropiado. Estos encabezamientos deben parecerse al nombre de las variables que investigó el estudio.
Ejemplos de nombres de variables serían edad, sexo, educación, etnia o empleo.
Una tabla debe incluir una nota en la parte inferior con una breve explicación del contenido que no pueda entenderse sólo mirando la tabla. Este texto puede utilizarse para explicar abreviaturas o asteriscos.
| Tabla 1: Tabla que resume la edad media de los participantes masculinos y femeninos reclutados en el estudio. | |
|---|---|
| Hombres | 25.78 |
| Mujer | 36.21 |
| *puntuaciones medias escritas a 2 p.d. | |
Los datos cuantitativos también pueden representarse en gráficos, que presentan los datos basándose en dos ejes, el eje X y el eje Y. Algunos ejemplos de gráficos son los diagramas de dispersión y los diagramas de barras.
Los gráficos de dispersión se utilizan mucho en la investigación correlacional. Un diagrama de dispersión presentaría valores de una variable dada en el eje X y valores de otra variable dada en el eje X. De este modo, cada par de valores representa un punto en el diagrama de dispersión.
Los gráficos de dispersión pueden mostrar gráficamente datos tanto de intervalo como de razón.
De acuerdo con las normas APA para tablas, los gráficos de dispersión deben incluir encabezamientos con los nombres de las variables y su medida. Los gráficos también deben incluir una breve descripción de lo que muestran.
Los gráficos de barras pueden representar datos nominales y ordinales. Normalmente, estos tipos de datos se presentan en el eje X. Los datos de intervalos y proporciones se representan en el eje Y. Las barras de un gráfico de barras no se tocan.
Cuando un gráfico de barras tiene sus barras tocándose, significa que los datos son de intervalo o de razón; esto es continuo. Y el gráfico sería un histograma.
Las tablas son una forma perfecta de encontrar datos concretos de forma rápida. Supongamos que quieres saber cuántos participantes tuvieron una calificación semestral inferior a dos puntos en la condición de aprendizaje presencial. Mirando la tabla, tardarías unos segundos en darte cuenta de que fueron 130 participantes. Mirar los datos en bruto llevaría mucho tiempo y no sería tan práctico.
Observando un diagrama de dispersión, podrías darte cuenta fácilmente de que la correlación entre la edad y el volumen cerebral en los hombres es negativa, lo que significa que a medida que aumenta la edad, disminuye el volumen cerebral. Ésta es una interpretación que no se podría hacer a partir de los datos brutos, sino de los resultados de la correlación.
Aunque leer los resultados de una correlación es útil, los investigadores utilizan presentaciones visuales de la correlación porque éstas proporcionan una interpretación más completa del resultado.
Del mismo modo, en lo que se refiere al gráfico de barras, de un solo vistazo puedes darte cuenta de que el porcentaje de error más alto correspondía a la condición en la que la asincronía tardaba 8,3 ms. Si sólo se te proporcionara el porcentaje de errores de cada condición, te habría llevado algo más de tiempo averiguar qué condición tiene los errores más elevados.
Así es como se utilizan e interpretan los gráficos y las tablas en la investigación psicológica.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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