¿Dónde está la variable dependiente en un gráfico de barras?

Los gráficos de barras tienen un eje x (eje horizontal) y un eje y (eje vertical) etiquetados. Cuando se grafican datos experimentales, la variable independiente se representa en el eje x, mientras que la variable dependiente se representa en el eje y.

Esto le facilita ver rápidamente qué variable es independiente y cuál es dependiente al mirar un gráfico o tabla. La variable independiente siempre va en el eje x o en el eje horizontal. La variable dependiente va en el eje y o eje vertical.

Variables independientes y dependientes

1. La variable independiente es la causa. Su valor es independiente de otras variables de su estudio.
2. La variable dependiente es el efecto. Su valor depende de los cambios en la variable independiente.

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Identificar cantidades independientes y dependientes a partir de tablas y gráficos. La cantidad que depende de otra cantidad se llama variable dependiente y la cantidad de la que depende se llama variable independiente. Los valores de las variables se utilizan en tablas y en la elaboración de gráficos.

Los histogramas se utilizan para mostrar distribuciones de variables, mientras que los gráficos de barras se utilizan para comparar variables. Los histogramas trazan datos cuantitativos con rangos de datos agrupados en contenedores o intervalos, mientras que los gráficos de barras trazan datos categóricos.

Un histograma representa la distribución de frecuencia de variables continuas. Por el contrario, un gráfico de barras es una comparación esquemática de variables discretas. El histograma presenta datos numéricos, mientras que el gráfico de barras muestra datos categóricos. El histograma se dibuja de tal manera que no haya espacios entre las barras.

Utilice histogramas cuando tenga mediciones continuas y desee comprender la distribución de valores y buscar valores atípicos. Estos gráficos toman sus medidas continuas y las colocan en rangos de valores conocidos como contenedores.

Puede proporcionar información sobre el grado de variación de los datos y mostrar el patrón de distribución de los datos mediante gráficos de barras del número de unidades en cada clase o categoría. Un histograma toma datos continuos (medidos) como temperatura, tiempo y peso, por ejemplo, y muestra su distribución.

Aquí hay tres formas que se destacan:

1. Simétrico. Un histograma es simétrico si lo cortas por la mitad y los lados izquierdo y derecho se parecen imágenes especulares entre sí:
2. Sesgado a la derecha. Un histograma derecho sesgado parece un montículo torcido, con una cola que se dirige hacia la derecha:
3. Sesgado a la izquierda.

Una distribución de frecuencia muestra con qué frecuencia ocurre cada valor diferente en un conjunto de datos. Un histograma es el gráfico más utilizado para mostrar distribuciones de frecuencia. Se parece mucho a un gráfico de barras, pero existen diferencias importantes entre ellos.

Una forma de representar la distribución poblacional de valores de datos es mediante un histograma, como se describe en la Sección 1.1. La diferencia ahora es que el histograma muestra toda la población en lugar de solo la muestra. Las curvas de densidad también proporcionan una forma de visualizar distribuciones de probabilidad como la distribución normal.

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Con solo mirar un histograma de probabilidad, puedes saber si es normal observando su forma. Si la gráfica tiene aproximadamente forma de campana y es simétrica con respecto a la media, generalmente se puede asumir normalidad. Un gráfico de probabilidad normal es otro método utilizado para evaluar la normalidad.

El histograma muestra una distribución simétrica de datos. Una distribución es simétrica si se puede dibujar una línea vertical en algún punto del histograma de modo que las formas a la izquierda y a la derecha de la línea vertical sean imágenes especulares entre sí. La media, la mediana y la moda son cada una siete para estos datos.

Los valores atípicos suelen ser fáciles de detectar en los histogramas. Por ejemplo, el punto del extremo izquierdo de la figura anterior es un valor atípico. Una definición conveniente de valor atípico es un punto que cae más de 1,5 veces el rango intercuartílico por encima del tercer cuartil o por debajo del primer cuartil.

La media es la medida de tendencia central más utilizada y generalmente se considera la mejor medida de la misma. Sin embargo, hay algunas situaciones en las que se prefiere la mediana o la moda. La mediana es la medida de tendencia central preferida cuando: Hay algunas puntuaciones extremas en la distribución de los datos.

A continuación se ofrecen algunos consejos para conectar la forma de un histograma con la media y la mediana:

• Si el histograma está sesgado hacia la derecha, la media es mayor que la mediana.
• Si el histograma es casi simétrico, entonces la media y la mediana están cercanas entre sí.
• Si el histograma está sesgado hacia la izquierda, la media es menor que la mediana.

Si tiene n números en un grupo, la mediana es el (n + 1)/2º valor. Por ejemplo, hay 7 números en el ejemplo anterior, así que reemplaza n por 7 y la mediana es (7 + 1)/2º valor = 4º valor. El cuarto valor es 6. En un histograma, el valor mediano ocurre cuando todo el histograma se divide en dos partes iguales.

La desviación estándar es una medida de qué tan lejos están los puntos de la media. El primer histograma tiene más puntos más alejados de la media (puntuaciones de 0, 1, 9 y 10) y menos puntos cerca de la media (puntuaciones de 4, 5 y 6). Por lo tanto, tendrá la desviación estándar mayor.

Le indica si los datos están estrechamente agrupados alrededor de la media o si están ampliamente distribuidos. Existe una medida de dispersión similar que es útil para los datos representados en histogramas. Se llama desviación estándar. La desviación estándar es una medida de la desviación "típica" de la media de los valores del conjunto de datos.

Histograma B

Más precisamente, es una medida de la distancia promedio entre los valores de los datos del conjunto y la media. Una desviación estándar baja indica que los puntos de datos tienden a estar muy cerca de la media; una desviación estándar alta indica que los puntos de datos están distribuidos en un amplio rango de valores.

Cuando el tiempo es corto y sólo desea una estimación aproximada de la desviación estándar, recurra a la regla del rango para estimar rápidamente el valor de la desviación estándar. La desviación estándar es aproximadamente igual al rango de datos dividido por 4. Eso es todo, simple.