1.3: Presentación de Datos - Gráficas y Tablas

Tipos de datos

Existen diferentes tipos de datos que se pueden recopilar en un experimento. Por lo general, tratamos de diseñar experimentos que recojan datos objetivos y cuantitativos.

Los datos objetivos están basados en hechos, medibles y observables. Esto significa que si dos personas hicieran la misma medición con la misma herramienta, obtendrían la misma respuesta. La medición está determinada por el objeto que se está midiendo. La longitud de un gusano medida con una regla es una medida objetiva. La observación de que una reacción química en un tubo de ensayo cambió de color es una medida objetiva. Ambos son hechos observables.

Los datos subjetivos se basan en opiniones, puntos de vista o juicio emocional. Los datos subjetivos pueden dar dos respuestas diferentes cuando son recopilados por dos personas diferentes. La medición es determinada por el sujeto que está haciendo la medición. Encuestar a las personas sobre cuál de dos químicos huele peor es una medida subjetiva. La calificación de la calidad de una presentación es una medida subjetiva. Calificar tu felicidad relativa en una escala del 1 al 5 es una medida subjetiva. Todo esto depende de la persona que esté haciendo la observación; alguien más podría hacer estas medidas de manera diferente.

Las mediciones cuantitativas recopilan datos numéricos. Por ejemplo, medir un gusano de 5 cm de longitud es una medida cuantitativa.

Las mediciones cualitativas describen una calidad, más que un valor numérico. Decir que un gusano es más largo que otro gusano es una medida cualitativa.

	Cuantitativo	Cualitativo
Objetivo	La reacción química ha producido 5cm de burbujas.	La reacción química ha producido muchas burbujas.
Subjetivo	Le doy a la cantidad de burbujas una puntuación de 7 en una escala de 1-10.	Creo que las burbujas son bonitas.

Después de haber recopilado datos en un experimento, debe averiguar la mejor manera de presentar esos datos de una manera significativa. Dependiendo del tipo de datos, y la historia que esté tratando de contar usando esos datos, puede presentar sus datos de diferentes maneras.

Consulta\(\PageIndex{1}\)

Consulta\(\PageIndex{2}\)

Tablas de datos

La forma más fácil de organizar los datos es poniéndolos en una tabla de datos. En la mayoría de las tablas de datos, la variable independiente (la variable que está probando o cambiando a propósito) estará en la columna a la izquierda y las variables dependientes estarán en la parte superior de la tabla.

Asegúrese de:

• Etiquetar cada fila y columna para que la tabla pueda ser interpretada
• Incluir las unidades que se están utilizando
• Agregar una leyenda descriptiva para la tabla

Ejemplo\(\PageIndex{1}\)

Está evaluando el efecto de diferentes tipos de fertilizantes en el crecimiento de las plantas. Plantas 12 plantas de tomate y las divides en tres grupos, donde cada grupo contiene cuatro plantas. Al primer grupo, no se agrega fertilizante y las plantas se riegan con agua corriente. El segundo y tercer grupo se riegan con dos marcas diferentes de fertilizantes. Después de tres semanas, se mide el crecimiento de cada planta en centímetros y se calcula el crecimiento promedio para cada tipo de fertilizante.

El efecto de diferentes marcas de fertilizantes en el crecimiento de plantas de tomate a lo largo de tres semanas

Tratamiento	Número de Planta
	1	2	3	4	Promedio
Sin tratamiento	10	12	8	9	9.75
Marca A	15	16	14	12	14.25
Marca B	22	25	21	27	23.75

Revisión del método científico: ¿Se pueden identificar las partes clave del método científico a partir de este experimento?

• Variable independiente — Tipo de tratamiento (marca de fertilizante)
• Variable dependiente — crecimiento de la planta en cm
• Grupo (s) control (es) — Plantas tratadas sin fertilizante
• Grupo (s) experimental (s) — Plantas tratadas con diferentes marcas de fertilizantes

Graficar datos

Los gráficos se utilizan para mostrar datos porque es más fácil ver tendencias en los datos cuando se muestran visualmente en comparación con cuando se muestran numéricamente en una tabla. Los datos complicados a menudo se pueden mostrar e interpretar más fácilmente en un formato de gráfico que en una tabla de datos.

En una gráfica, el eje X corre horizontalmente (de lado a lado) y el eje Y corre verticalmente (arriba y abajo). Normalmente, la variable independiente se mostrará en el eje X y la variable dependiente se mostrará en el eje Y (¡igual que aprendiste en clase de matemáticas!).

Gráfico de líneas

Los gráficos de líneas son el mejor tipo de gráfico para usar cuando se muestra un cambio en algo en un rango continuo. Por ejemplo, podría usar un gráfico de líneas para mostrar un cambio en la temperatura a lo largo del tiempo. El tiempo es una variable continua porque puede tener cualquier valor entre dos mediciones dadas. Se mide a lo largo de un continuo. Entre 1 minuto y 2 minutos hay un número infinito de valores, como 1.1 minuto o 1.93456 minutos.

Los cambios en varias muestras diferentes se pueden mostrar en una misma gráfica mediante el uso de líneas que difieren en color, símbolo, etc.

Figura\(\PageIndex{1}\): Cambio en la altura de la burbuja en centímetros a lo largo de 120 segundos para tres muestras que contienen diferentes cantidades de enzima. La muestra A no contenía enzima, la muestra B contenía 1mL de enzima, la muestra C contenía 2 mL de enzima.

Gráfico de barras

Los gráficos de barras se utilizan para comparar medidas entre diferentes grupos. Los gráficos de barras deben usarse cuando sus datos no son continuos, sino que se dividen en diferentes categorías. Si contaste el número de aves de diferentes especies, cada especie de ave sería su propia categoría. No hay valor entre “petirrojo” y “águila”, por lo que estos datos no son continuos.

Figura\(\PageIndex{2}\): Altura final de burbuja después de 120 segundos para tres muestras que contienen diferentes combinaciones de ingredientes. La muestra A contenía enzima pero no sustrato, la muestra B contenía sustrato pero no enzima, la muestra C contenía sustrato y enzima.

Gráfica de dispersión

Se utilizan gráficas de dispersión para evaluar la relación entre dos variables continuas diferentes. Estas gráficas comparan los cambios en dos variables diferentes a la vez. Por ejemplo, podrías mirar la relación entre estatura y peso. Tanto la altura como el peso son variables continuas. No se podría usar un diagrama de dispersión para observar la relación entre el número de hijos en una familia y el peso de cada niño porque el número de hijos en una familia no es una variable continua: no se puede tener 2.3 hijos en una familia.

Figura\(\PageIndex{3}\): La relación entre estatura (en metros) y peso (en kilogramos) de integrantes del equipo femenino de softbol. “OLS example weight vs height scatterplot” de Stpasha está en el Dominio Público

Consulta\(\PageIndex{3}\)

Cómo hacer una gráfica

1. Identifica tus variables independientes y dependientes.
2. Elija el tipo correcto de gráfica determinando si cada variable es continua o no.
3. Determinar los valores que van a ir en los ejes X e Y. Si los valores son continuos, deben estar espaciados uniformemente en función del valor.
4. Etiquete los ejes X e Y, incluidas las unidades.
5. Grafica tus datos.
6. Agrega un subtítulo descriptivo a tu gráfica. Tenga en cuenta que las tablas de datos se titulan encima de la figura y las gráficas están subtituladas debajo de la figura

Ejemplo\(\PageIndex{2}\)

Volvamos a los datos de nuestro experimento de fertilizantes y utilicémoslo para hacer una gráfica. He decidido graficar solo el crecimiento promedio de las cuatro plantas porque ese es el dato más importante. Incluir cada punto de datos haría que la gráfica fuera muy confusa.

1. La variable independiente es el tipo de tratamiento y la variable dependiente es el crecimiento vegetal (en cm).
2. El tipo de tratamiento no es una variable continua. No hay valor de punto medio entre las marcas de fertilizantes (la Marca A 1/2 no tiene sentido). El crecimiento de las plantas es una variable continua. Tiene sentido subdividir centímetros en valores más pequeños. Dado que la variable independiente es categórica y la variable dependiente es continua, esta gráfica debe ser una gráfica de barras.
3. El crecimiento de las plantas (la variable dependiente) debe ir en el eje Y y el tipo de tratamiento (la variable independiente) debe ir en el eje X.
4. Observe que los valores en el eje Y son continuos y espaciados uniformemente. Cada línea representa un incremento de 5cm.
5. Observe que tanto el eje X como el eje Y tienen etiquetas que incluyen unidades (cuando sea necesario).
6. Observe que la gráfica tiene un subtítulo descriptivo que permite que la figura quede sola sin información adicional dada del procedimiento: sabes que esta gráfica muestra el promedio de las medidas tomadas de cuatro plantas de tomate.

Figura\(\PageIndex{4}\): Crecimiento promedio (en cm) de plantas de tomate cuando se tratan con diferentes marcas de fertilizante. Hubo cuatro plantas de tomate en cada grupo (n = 4).

Leyenda descriptiva

Todas las cifras que presenten datos deben estar solas, esto significa que debe ser capaz de interpretar la información contenida en la figura sin hacer referencia a nada más (como la sección de métodos del trabajo). Esto significa que todas las figuras deben tener un título descriptivo que brinde información sobre la variable independiente y dependiente. Otra forma de afirmar esto es que el pie de foto debe describir lo que estás probando y lo que estás midiendo. Un buen punto de partida para desarrollar una leyenda es “el efecto de [la variable independiente] sobre la [variable dependiente]”.

Aquí hay algunos ejemplos de buena leyenda para figuras:

• El efecto del ejercicio sobre la frecuencia cardíaca
• Tasas de crecimiento de E. coli a diferentes temperaturas
• La relación entre el tiempo de choque térmico y la eficiencia de transformación

Aquí hay algunos subtítulos menos efectivos:

• Frecuencia cardíaca y ejercicio
• Gráfica de crecimiento de la temperatura de E. coli
• Tabla para el experimento 1

Consulta\(\PageIndex{4}\)