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).
    • 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.
    Si se selecciona la mediana: (ninguna), o IC del 95 % para la mediana, percentiles 25-75, percentiles 10-90, percentiles 5-95, percentiles 2,5-97,5, percentiles 1-99 y rango
    • 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.
  • En el Diagrama de puntos y líneas (o gráfico escalera), todas las observaciones se representan como puntos individuales, y las observaciones de los distintos casos (filas en la hoja de cálculo) se conectan mediante una línea. Véase el ejemplo a continuación.

• Opciones:
  • Si los datos requieren una transformación logarítmica, seleccione la opción Transformación logarítmica.
  • Solo casos completos: Opción para incluir únicamente los casos completos en el gráfico. Si se selecciona, solo se incluirán en el gráfico aquellos casos que contengan datos numéricos válidos para todas las variables seleccionadas en el cuadro de diálogo.
  • Agrupados por variables: Permite que los grupos sean definidos por las Variables (el eje X mostrará grupos definidos por la variable categórica, y la lista de variables aparecerá en el marco de la leyenda).

Ejemplos

Este es el mismo gráfico, pero con la opción 'Agrupados por variables' seleccionada:

Este es un ejemplo de un gráfico con la opción 'Líneas de conexión' seleccionada:

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.

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