Importancia de las gráficas en la investigación

Se llega un punto de la investigación donde se debe analizar el instrumento aplicado donde se utiliza cuadro y grafica donde esto muestran de forma porcentual el resultado plasmado y ayuda para observar y analizar de forma cuantitativa el diagnóstico del problema que se planteó al comienzo de la investigación. Se puede conceptualizar que las gráficas son imágenes que, combinando la utilización de sombreado, colores, puntos, líneas, símbolos, números, texto y un sistema 

 

Constituyen por sí mismos una poderosa herramienta para el análisis de los datos, siendo en ocasiones el medio más efectivo no sólo para describir y resumir la información, sino también para analizarla. En el cual permite a las personas no especializadas, interpretar mejor, determinada información, haciéndola más entendible e interesante. Aun cuando presentan una cantidad limitada de datos y cifras aproximadas, permite reforzar los argumentos o conclusiones que una investigación presente. Proporciona una idea generalizada de los resultados.

 

Ejemplo

 

Gráfico de Barras

 

Un gráfico de barras es una forma de resumir un conjunto de datos por categorías. Muestra los datos usando varias barras de la misma anchura, cada una de las cuales representa una categoría concreta. La altura de cada barra es proporcional a una agregación específica (por ejemplo, la suma de los valores de la categoría que representa). Las categorías podrían ser desde grupos de edad a ubicaciones geográficas.

Gráficos circulares

 

Un gráfico circular es un diagrama que muestra los datos en sectores fáciles de entender. Cada sector representa una categoría de datos y el tamaño es proporcional a la cantidad que representa. El gráfico circular es uno tipos de gráficos más usados y de los más odiados de todos los tiempos. Su forma es muy familiar, pero esta representación visual puede ser fácilmente engañosa si no se usa correctamente. Los gráficos circulares son populares, ya que son fáciles de crear y comprender, pero solo son efectivos cuando se comparan entre 3 y 5 puntos de datos diferentes y con cantidades diferentes que sean fáciles de diferenciar.