Graficar sus datos

Utilice gráficas para explorar datos y evaluar las relaciones entre las variables. También puede utilizar gráficas para resumir los datos y para interpretar mejor los resultados estadísticos.

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Gráfica de caja

Use una gráfica de caja para evaluar y comparar la forma, la tendencia central y la variabilidad de las distribuciones de la muestra, y para buscar valores atípicos.

Una gráfica de caja funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es al menor a 20. Por ejemplo, un científico crea una gráfica de caja para comparar la altura de las plantas que crecieron con dos fertilizantes diferentes y un grupo de control que creció sin fertilizantes. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de la gráfica de caja.

Consideraciones acerca de los datos

Los datos deben ser un valor numérico para Y, con un valor discreto opcional para X (categorías para comparación). Una gráfica de caja funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es al menor a 20. Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, los cuartiles y los valores atípicos que la gráfica de caja muestra pueden no ser significativos. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones acerca de los datos de la gráfica de caja.

Gráfica de contorno

Utilice una gráfica de contorno para examinar la relación entre una variable de respuesta y dos variables predictoras.

En una gráfica de contorno, los valores para dos variables predictoras se representan en los ejes X y Y, y los valores para la variable de respuesta se representan mediante regiones sombreadas, denominadas contornos. Una gráfica de contorno es como un mapa topográfico en el cual se grafican los valores X, Y y Z, en lugar de la longitud, la latitud y la altitud.

Un científico de alimentos desea determinar el tiempo y la temperatura óptimos para calentar una cena congelada. El científico prepara 14 muestras con diferentes tiempos y temperaturas y luego pide a degustadores profesionales de alimentos que califiquen la calidad general de cada muestra. El científico crea una gráfica de contorno para examinar los resultados. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de una gráfica de contorno.

Consideraciones acerca de los datos

Si es posible, los valores X y Y deben estar espaciados en forma regular para formar un cuadro. Generalmente, el valor z es la respuesta que usted desea explicar o pronosticar y los valores X y Y son las variables explicativas. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la Gráfica de contorno.

Gráfica de puntos

Utilice una gráfica de puntos para evaluar y comparar distribuciones de datos muestra.

Una gráfica de puntos divide los valores de la muestra en pequeños intervalos y representa cada valor o grupo pequeño de valores con un punto a lo largo de una línea de número. Una gráfica de puntos funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es menor que 50, aproximadamente.

Por ejemplo, un ingeniero especializado en calidad crea una gráfica de puntos para examinar la distribución de la cantidad de torsión requerida para remover las tapas de una muestra de botellas de champú. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de gráfica de puntos.

Consideraciones acerca de los datos

Sus datos deben ser valores numéricos para Y, con valores discretos opcionales para X (categorías para comparación). Una gráfica de puntos funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es menor que 50, aproximadamente. Si el tamaño de la muestra es de 50 o mayor, un punto puede representar más de una observación. Considere utilizar una gráfica de caja o un histograma además de la gráfica de puntos, de manera que pueda identificar fácilmente las características primarias de la distribución. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la Gráfica de puntos.

Histograma

Utilice un histograma para examinar la forma y dispersión de sus datos.

Un histograma divide los valores de la muestra en muchos intervalos y representa la frecuencia de los valores de los datos en cada intervalo con una barra. Un histograma funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es al menos de 20. Sin embargo, un tamaño de muestra que sea mayor que 20 puede representar mejor la distribución.

Por ejemplo, un ingeniero especializado en calidad crea un histograma para examinar la distribución de la cantidad de torsión requerida para remover las tapas de una muestra de botellas de champú. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de un histograma.

Consideraciones acerca de los datos

Los datos deben ser valores continuos para Y y X. Un histograma funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es al menos de 20. Si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, es posible que cada barra en el histograma no contenga suficientes puntos de datos para mostrar exactamente la distribución de los datos. Si el tamaño de la muestra es menor que 20, considere usar en su lugar una gráfica de valor individual. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para el Histograma.

Gráfica de valores individuales

Utilice una gráfica de valores individuales para evaluar y comparar las distribuciones de datos de la muestra.

Una gráfica de valores individuales muestra un punto para el valor real de cada observación en un grupo, lo que hace que sea más fácil determinar los valores atípicos y ver la dispersión de la distribución. Una gráfica de valor individual funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es menor que 50 aproximadamente.

Al igual que una gráfica de caja, una gráfica de valores individuales le ayuda a identificar los posibles valores atípicos y a visualizar la forma de distribución de sus datos. Sin embargo, a diferencia de una gráfica de caja, la gráfica de valores individuales muestra cada valor de forma separada. Los valores por separado son especialmente útiles cuando se tienen relativamente pocas observaciones o cuando es importante evaluar el efecto de cada observación.

Por ejemplo, un ingeniero crea una gráfica de valor individual para comparar la elasticidad de las muestras plásticas hechas con diferentes aditivos. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de una gráfica de valores individuales de múltiples variables Y.

Consideraciones acerca de los datos

Sus datos deben ser una variable numérica Y, con una variable X discreta opcional (categorías para comparación). Una gráfica de valor individual funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es menor que 50 aproximadamente. Si la muestra es demasiado grande, los puntos de datos en la gráfica pudieran estar demasiado apilados y sería difícil evaluar la distribución. Si el tamaño de la muestra es mayor que 50, considere utilizar una gráfica de caja o un histograma en su lugar. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la Gráfica de valores individuales.

Gráfica de interacciones

Utilice una gráfica de interacciones para mostrar cómo la relación entre un factor categórico y una respuesta continua depende del valor del segundo factor categórico. Esta gráfica muestra las medias de los niveles de un factor en el eje X y una línea separada para cada nivel del otro factor.

Por ejemplo, los investigadores del departamento de seguridad vial desean entender la relación entre la experiencia del conductor y el tipo de carretera sobre el número de correcciones de la dirección. Los investigadores crean una gráfica de interacción para mostrar el efecto de los factores entre sí y sobre la respuesta. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de gráfica de interacciones.

Consideraciones acerca de los datos

La variable (Y) de la respuesta debe ser continua. Los datos deben incluir uno o dos factores categóricos (X). Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la gráfica de interacciones.

Gráfica de efectos principales

Utilice una gráfica de efectos principales para ver cómo uno o más factores categóricos influyen en la respuesta continua.

Por ejemplo, un fabricante de alfombras desea ver los resultados de una ANOVA de un solo factor. El fabricante crea una gráfica de efectos principales del promedio de la puntuación de durabilidad de una alfombra por tipo de alfombra. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de gráfica de efectos principales.

Consideraciones acerca de los datos

La variable (Y) de la respuesta debe ser continua. Los datos deben incluir uno o dos factores categóricos (X). Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones acerca de los datos de la gráfica de efectos principales.

Gráfica de matriz

Utilice una gráfica de matriz para evaluar la relación entre diversos pares de variables a la vez. Una gráfica de matriz es un conjunto de gráficas de dispersión.

Por ejemplo, un analista de negocios desea estudiar empresas de manufactura pequeñas y medianas. El analista recopila datos sobre el número de clientes, la tasa de retorno, las ventas y los años que las empresas han estado en el negocio. Como parte de la investigación inicial, el analista crea una gráfica de matriz para examinar las relaciones entre el número de clientes, la tasa de retorno y los años. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de gráfica de matriz.

Consideraciones acerca de los datos

Aunque no hay directrices formales sobre la cantidad de datos que se necesita para una gráfica de dispersión, las muestras más grandes indican patrones en los datos con mayor claridad. Una gráfica de dispersión que tiene una línea de regresión ajustada es más efectiva cuando el tamaño de la muestra es aproximadamente de 40 o mayor. Si el tamaño de la muestra es menor que 40, es posible que la línea de regresión no sea tan precisa. Debe considerar el tamaño de la muestra para cada gráfica de dispersión en la gráfica de matriz. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la Gráfica de matriz.

Gráfica de mutivarianza

Utilice una gráfica de multivarianza como una herramienta preliminar para investigar la variación en sus datos, incluidas las variaciones cíclicas y las interacciones entre los factores.

Una gráfica de multivarianza proporciona una representación gráfica de las relaciones entre los factores y una respuesta. La gráfica de multivarianza muestra las medias en cada nivel para cada factor. En Minitab, cada gráfica de multivarianza puede mostrar hasta cuatro factores.

Por ejemplo, un fabricante produce tubos plásticos utilizando dos diferentes máquinas con tres configuraciones de temperatura. El ingeniero especializado en calidad está preocupado por la uniformidad de los diámetros de los tubos de las diferentes máquinas y configuraciones. El ingeniero crea una gráfica de multivarianza para investigar la variación en los diámetros de los tubos. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de gráfica de multivarianza.

Consideraciones acerca de los datos

Para calcular la respuesta media en diferentes niveles de los factores, la gráfica de multivarianza requiere datos de respuesta numéricos. Puede tener hasta cuatro factores numéricos, de texto o de fecha/hora. Cada factor debe tener por lo menos 2 niveles. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la Gráfica de multivarianza.

Diagrama de dispersión

Utilice un diagrama de dispersión para investigar la relación entre un par de variables continuas. Un diagrama de dispersión muestra los pares ordenados de las variables X y Y en un plano de coordenadas.

Por ejemplo, un investigador médico crea un diagrama de dispersión para mostrar la relación positiva entre el índice de masa corporal (IMC) y el porcentaje de grasa corporal en las adolescentes. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de diagrama de dispersión.

Consideraciones acerca de los datos

Los datos deben incluir uno o más pares de columnas de datos numéricos o de fecha/hora. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones acerca de los datos para el diagrama de dispersión.

Gráfica de superficie

Utilice una gráfica de superficie para examinar la relación entre una variable de respuesta (Z) y dos variables predictoras (X y Y) observando una superficie tridimensional de la respuesta pronosticada. Usted puede elegir representar la respuesta pronosticada como una superficie suave o de malla.

Por ejemplo, un científico de alimentos desea determinar el tiempo y la temperatura óptimos para calentar una cena congelada. El científico prepara 14 muestras con diferentes tiempos y temperaturas y luego pide a degustadores profesionales de alimentos que califiquen la calidad general de cada muestra. El científico crea una gráfica de superficie en 3D para examinar los resultados. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de una Gráfica de superficie en 3D.

Consideraciones acerca de los datos

Si es posible, los valores X y Y deben estar espaciados en forma regular para formar un cuadro. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para Gráficas de superficie en 3D.

Gráfica de series de tiempo

Utilice la gráfica de series de tiempo para buscar patrones en sus datos lo largo del tiempo, tales como tendencias o patrones estacionales. Una gráfica de serie de tiempo ayuda a elegir un análisis de serie de tiempo para modelar sus datos.

Por ejemplo, un corredor de bolsa compara el rendimiento mensual de dos acciones durante los últimos dos años. El corredor de bolsa crea una gráfica de series de tiempo para visualizar el rendimiento de las dos acciones. Para ver un ejemplo consulte la Ayuda de Minitab: Ejemplo de gráfica de series de tiempo.

Consideraciones acerca de los datos

Consideraciones acerca de los datos Los datos de series de tiempo se recolectan a intervalos regulares y se registran en orden cronológico. Usted debería registrar los datos en la hoja de trabajo en el mismo orden en que se recolectan. Si los datos no están en orden cronológico, usted no puede utilizar una gráfica de series de tiempo para evaluar los patrones relacionados con el tiempo en los datos. Las gráficas de series de tiempo presuponen que los datos se recolectan en intervalos regulares, como una vez al día o al mes. Si usted recolecta datos en intervalos regulares, entonces una gráfica de series de tiempo puede ser engañoso. Para conocer más detalles consulte la Ayuda de Minitab: Consideraciones de los datos para la Gráfica de series de tiempo.

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