Gráfica de datos

La representación de datos es la descripción e interpretación de resultados cuando son en una cantidad grade, utilizando gráficas de distintos tipos, y esto se lleva a cabo mediante un procedimiento técnico.

Existen distintos tipos de gráficas:

1.- Gráfico lineal: los valores en dos ejes cartesianos ortogonales entre sí. Las gráficas lineales se recomiendan para representar series en el tiempo, y es donde se muestran valores máximos y mínimos; también se utilizan para varias muestras en un diagrama.

                         


2.- Gráfico de barras: se usa cuando se pretende resaltar la representación de porcentajes de datos que componen un total. Una gráfica de barras contiene barras verticales que representan valores numéricos, generalmente usando una hoja de cálculo. Las gráficas de barras son una manera de representar frecuencias. Estas gráficas se pueden presentar de dos maneras, vertical u horizontal, el objetivo es poner una barra de largo (alto si es horizontal) igual a la frecuencia. De igual manera sirven para comparar y tener una representación gráfica de la diferencia de frecuencias o de intensidad de la característica numérica de interés.

3.- Gráfico circular: permite ver la distribución interna de los datos que representan un hecho, en forma de porcentajes sobre un total. Se suele separar el sector correspondiente al mayor o menor valor, según lo que se desee destacar.

4.- Histograma: se emplea para ilustrar muestras agrupadas en intervalos. Está formado por rectángulos unidos a otros, cuyos vértices de la base coinciden con los límites de los intervalos y el centro de cada intervalo es la marca de clase que representamos en el eje de abscisas. La altura de cada rectángulo es proporcional a la frecuencia del intervalo respectivo.

5.- Pictograma: con imágenes que sirven para representar el comportamiento o la distribución de los datos cuantitativos de una población, utilizando símbolos de tamaño proporcional al dato representado. 

Tipos de muestreo

El muestreo es una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

I. MUESTREO PROBABILISTICO 
Son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.

* Muestreo aleatorio simple: 
El procedimiento empleado es el siguiente: 
1) se asigna un número a cada individuo de la población
2) a través de algún medio mecánico se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido. 

* Muestreo aleatorio sistemático: 
Este procedimiento exige, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k. 

* Muestreo aleatorio estratificado: 
Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica.

* Muestreo aleatorio por conglomerados: 
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos. 

II. METODOS DE MUESTREO NO PROBABILISTICOS
A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta costoso y se acude a métodos no probabilísticos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa. 

* Muestreo por cuotas: 
También denominado "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" para los fines de la investigación. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características.

* Muestreo intencional o de conveniencia: 
Se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto. 

* Bola de nieve: 
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta 
conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen 
estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc. 

* Muestreo Discrecional:
 A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.