Gráficos de variables múltiples agrupadas

Comando:

Gráficos Gráficos de múltiples variables agrupadas

Descripción

Crea gráficos que permiten comparar visualmente subgrupos en diferentes variables.

El gráfico puede estar compuesto de diferentes elementos: barras, líneas horizontales, marcadores y/o líneas de conexión para la media o la mediana, con opción de diferentes barras de error para la media (IC del 95 %, 1 SEM, 1 DE, 2 DE, 3 DE, rango) o mediana (IC del 95 %, percentiles 25-75, percentiles 10-90, percentiles 5-95, percentiles 2,5-97,5, percentiles 1-99, rango), diagrama de caja y bigotes o diagrama de caja y bigotes con muescas, diagrama de violín, diagrama de puntos (muestra todos los datos) o diagrama de puntos y líneas (diagrama de escalera).

Entrada requerida

En este cuadro de diálogo, introduzca:

• Variables : las diferentes variables de interés.
• Definir clústeres por : una variable categórica que contiene códigos para dividir los datos en subgrupos.
• Seleccionar : un filtro para incluir sólo un subgrupo seleccionado de casos en el gráfico.
• Gráficos :
  • Barras, líneas horizontales, marcadores y/o líneas de conexión para medias o medianas.
  • Barras de error : las siguientes barras de error están disponibles si se selecciona al menos uno de los tipos de gráficos Barras, Líneas horizontales, Marcadores y/o Líneas de conexión :
    Si se selecciona media : (ninguna), o IC del 95 % para la media, 1 DE, 2 DE, 3 DE, 1 SEM y rango.
    • Tenga en cuenta que 2 SEM no se incluye en esta lista: cuando el número de casos es elevado, la media ± 2 SEM corresponde al intervalo de confianza (IC) del 95 % para la media. Cuando el número de casos es pequeño, el intervalo IC del 95 % se calcula como media ± t * SEM, donde t se obtiene de una tabla t con gl = n−1 y área A = 95 % (véase también SEM).
    • Although 1 SEM gives more narrow error bars, this option is not recommended since the resulting error bar may be highly misleading, especially when the number of cases in the groups is different. Preferably the 95% CI for the mean is used for providing a valid graphical comparison of means (Pocock, 1984), or use 2 SD as an indication for the variability of the data.
    If median is selected: (none), or 95% CI for the median, 25-75 percentiles, 10-90 percentiles, 5-95 percentiles, 2.5-97.5 percentiles, 1-99 percentiles, and range
    • When the number of cases is small, it is possible that the 95% CI for the median is not defined and that it will not be displayed in the graph.
    • When you use percentile ranges, take into account the number of observations: you need at least 100 observations for 1-99 percentiles, at least 20 for 5-95 percentiles, at least 10 for 10-90 percentile and at least 4 for 25-75^th percentiles.
  • Box-and-Whisker plot (Tukey, 1977) or Notched box-and-whisker plot (McGill et al., 1978). A Notched box-and-whisker plot is a variation of the box-and-whisker plot in which confidence intervals for the medians are shown by means of notches surrounding the medians. If the notches about two medians do not overlap, the medians are significantly different at a ± 95% confidence level. For a detailed description of a Box-and-Whisker plot and Notched Box-and-Whisker plot, see Construction of a Box-and-Whisker plot.
  • Violin plot. The violin plot (Hintze & Nelson, 1998) shows the density trace of the data. It is recommended to combine the violin plot with a box-and-whisker plot (select both options).
  • When you select Dots (plot all data, all observations will be displayed in the graph.
  • In the Dot and line diagram (or Ladder plot), all observations are plotted as individual dots, and observations from the different cases (rows in the spreadsheet) are connected by a line, see the example below.

• Options:
  • If the data require a logarithmic transformation, then select the Logarithmic transformation option.
  • Complete cases only: Option to include only complete cases in the graph. If selected, only cases with valid numerical data for all variables selected in the dialog box will be included in the graph.
  • Clustered by variables: Let clusters be defined by the Variables (X-axis will display groups defined by the Categorical variable, list of variables will appear in the Legend frame).

Examples

This is the same graph, but with the option 'Clustered by variables' selected:

This is an example of a graph with option 'Connecting lines' selected:

Literature

• Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
• Hintze JL, Nelson RD (1998) Violin Plots: A Box Plot-Density Trace Synergism. The American Statistician 52:181-184.
• McGill R, Tukey JW, Larsen WA (1978) Variations of box plots. The American Statistician, 32, 12-16.
• Tukey JW (1977) Exploratory data analysis. Reading, Mass: Addison-Wesley Publishing Company.

See also

• Cómo definir y utilizar etiquetas para las diferentes categorías de una variable
• Gráficos de comparación múltiple
• Gráficos de comparación múltiple agrupados
• Gráficos de múltiples variables
• Gráfico de líneas múltiples
• Formato gráfico
• Leyenda del gráfico
• Agregar objetos gráficos
• Líneas de referencia