Plan de presentación grafica de los resultados

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Análisis e interpretación de datos ejemplos

Investigación: Representación gráfica en el análisis de datos 1/11 Representación gráfica en el Análisis de Datos Pértega Díaz S., Pita Fernández S. Unidad de Epidemiología Clínica y Bioestadística. Complexo
Datos cuantitativos Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de
ANÁLISIS DE DATOS 1 Tipos de Análisis en función de la Naturaleza de los Datos Datos cuantitativos Datos cualitativos Análisis cuantitativos Análisis cuantitativos de datos cuantitativos (Estadística)
Revista Ciencias de la Salud ISSN: 1692-7273 [email protected] Universidad del Rosario Colombia Gutiérrez Álvarez, Ángela María; Babativa, Yeni Lorena; Lozano, Ivonne Presentación de datos Revista
3 ANALISIS DESCRIPTIVO DE LOS DATOS 3.1 La tabulación de los datos 3.1.1 Tabla de distribución de frecuencias. 3.1.2 El histograma. 3.2 Medidas de tendencia central 3.2.1 La media. 3.2.2 La mediana. 3.2.3

gráfica lineal

Una vez que se han obtenido los resultados, el siguiente paso es realizar una representación gráfica de los mismos, ya que el análisis de cifras numéricas de forma gráfica facilita la interpretación y la toma de decisiones.
Existen una gran cantidad de formas de representar gráficamente los resultados de una investigación de mercado. De hecho, a partir del uso de las hojas electrónicas (Microsoft Excel – Libre Office Calc) existe una variedad de gráficos que se pueden utilizar, tal como lo indica la pantalla siguiente tomada de una hoja electrónica.

gráficos para variables cuantitativas

Al investigar e implementar el análisis y la interpretación de los datos, divulgación de los resultados, redacción del informe, etc., los modelos visuales son una herramienta y potente estrategia de comunicación directa y representativa de los datos, que permite tanto a los investigadores como a otros lectores del estudio visualizar aquello que se necesita expresar.
Al seleccionar cualquiera de las categorías el programa muestra cuántas referencias hay en la categoría. Esto quiere decir que se puede acceder al contenido que se ha codificado. Además, al tratarse de un modelo visual vivo, se puede acceder a una de las categorías de menor rango e ir en sentido inverso hacia la categoría de mayor rango.
Así mismo, y generando desde la opción de consultas una matriz, combinando en filas y columnas los códigos, descriptores, etc., que se precisen, se pueden extraer mapas conceptuales, como el que a continuación se muestra:
Friel, S. N., Curcio, F. R., & Bright, G. W. (2001). Making sense of graphs: Critical factors influencing comprehension and instructional implications. Journal for Research in Mathematics Education, 32(2), 124-158. https://doi.org/10.2307/749671

análisis de gráficas

La realización de los estudios clínico-epidemiológicos implica finalmente emitir unos resultados cuantificables de dicho estudio o experimento. La claridad de dicha presentación es de vital importancia para la comprensión de los resultados y la interpretación de los mismos. A la hora de representar los resultados de un análisis estadístico de un modo adecuado, son varias las publicaciones que podemos consultar. Aunque se aconseja que la presentación de datos numéricos se haga habitualmente por medio de tablas, en ocasiones un diagrama o un gráfico pueden ayudarnos a representar de un modo más eficiente nuestros datos.
En este artículo se abordará la representación gráfica de los resultados de un estudio, constatando su utilidad en el proceso de análisis estadístico y la presentación de datos. Se describirán los distintos tipos de gráficos que podemos utilizar y su correspondencia con las distintas etapas del proceso de análisis.
Cuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida. Los datos que nos interesan dependen, en cada caso, del tipo de variables que estemos manejando.

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