Gráficos de comparación de datos
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Descripción
Crea gráficos para la comparación entre 2 conjuntos de datos.
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 y/o diagrama de puntos (muestra todos los datos).
Entrada requerida
Puede seleccionar el tipo de gráfico en el cuadro de diálogo que aparece después de hacer clic en Gráficos de comparación de datos en el menú Gráficos :
Se pueden seleccionar varios elementos para componer el gráfico y algunos de ellos se pueden combinar.
- 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).
- Aunque 1 SEM proporciona barras de error más estrechas, no se recomienda esta opción, ya que la barra de error resultante puede ser muy engañosa, especialmente cuando el número de casos en los grupos es diferente. Es preferible utilizar el IC del 95% para la media para proporcionar una comparación gráfica válida de las medias (Pocock, 1984), o bien utilizar 2 DE como indicador de la variabilidad de los datos.
- Cuando el número de casos es pequeño, es posible que el IC del 95% para la mediana no esté definido y que no se muestre en el gráfico.
- Al utilizar rangos de percentiles, tenga en cuenta la cantidad de observaciones: necesita al menos 100 observaciones para los percentiles 1 a 99, al menos 20 para los percentiles 5 a 95, al menos 10 para los percentiles 10 a 90 y al menos 4 para los percentiles 25 a 75.
- Diagrama de caja y bigotes (Tukey, 1977) o diagrama de caja y bigotes con muescas (McGill et al., 1978). Un diagrama de caja y bigotes con muescas es una variante del diagrama de caja y bigotes en la que los intervalos de confianza de las medianas se muestran mediante muescas que las rodean. Si las muescas alrededor de dos medianas no se superponen, las medianas son significativamente diferentes con un nivel de confianza del ±95 %. Para una descripción detallada de un diagrama de caja y bigotes y un diagrama de caja y bigotes con muescas, véase Construcción de un diagrama de caja y bigotes.
- Diagrama de violín. El diagrama de violín (Hintze y Nelson, 1998) muestra la traza de densidad de los datos. Se recomienda combinar el diagrama de violín con un diagrama de caja y bigotes (seleccione ambas opciones).
- Cuando selecciona Puntos (graficar todos los datos), todas las observaciones se mostrarán en el gráfico.
El diagrama de caja y bigotes en combinación con el diagrama de puntos tiene la ventaja de mostrar un resumen estadístico de los datos (rango, cuartiles y mediana), sin ocultar los datos.
Si los datos requieren una transformación logarítmica, seleccione la opción Transformación logarítmica.
Ejemplos
Diagrama de caja y bigotes dual:
Diagramas de caja y bigotes con muescas:
Diagrama combinado de caja y bigotes y de puntos:
Literatura
- 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.