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Revista Ciencias de la Salud
Print version ISSN 1692-7273On-line version ISSN 2145-4507
Rev. Cienc. Salud vol.2 no.1 Bogotá Jan./June 2004
Presentación de datos
Presentation of data
Ángela María Gutiérrez Álvarez*, Yeni Lorena Babativa**, Ivonne Lozano***
* Investigadora.
** Estudiante de la Facultad de Medicina de la Universidad del Rosario.
*** Estudiante de la Facultad de Medicina de la Universidad del Rosario.
Recibido: febrero de 2004 Aceptado: febrero de 2004
Un aspecto importante en la presentación de resultados de un trabajo de investigación es la representación adecuada y clara de los datos, los cuales pueden ser, incluso, imprescindibles para lograr que se acepte su publicación. Es habitual que personas inexpertas en la materia se encuentren ante una gran cantidad de información recogida, sin saber qué hacer con ella. A continuación reseñamos algunas ideas muy claras para evitar errores o situaciones que hoy son inadmisibles, y ello no sólo nos preparará para la publicación de nuestros trabajos, sino también para una lectura crítica de los de otros. En ciertos casos se trata de normas, y en otros, tan sólo de sugerencias.
TABLAS O CUADROS
Las tablas o los cuadros constituyen toda información que se presenta ordenada en filas y columnas. Presentan el resumen o clasificación de los resultados de las variables del estudio en casillas de cruce de filas y columnas, donde las primeras encierran los encabezamientos correspondientes, las demás incluyen los datos numéricos, tal como se observan a continuación en el ejemplo.
Ejemplo:
Tabla 1. Causas de quemaduras en la población estudiada
2. GRÁFICAS O FIGURAS
Las gráficas o las figuras constituyen toda información gráfica que se presenta en ejes de coordenadas o esquemas. Además, facilitan al investigador observar la tendencia de las curvas de distribución de frecuencias y explicar la relación entre las variables para profundizar en el análisis de la información, permiten identificar la tendencia de la creciente o decreciente que representa el aumento o disminución de los datos. Y su selección se hace de acuerdo con la clasificación de variables, según la escala de medición. Por otro lado:
- - De tronco y hoja.
- Pirámide de población.
- Diagrama de líneas.
- Gráfica de barras.
- Histograma.
- Polígono de frecuencias.
- Diagrama circular.
- Diagrama de cajas.
- Gráfica de puntos.
- Diagramas de dispersión.
- Distribución de frecuencias.
El tipo de gráfica se selecciona de acuerdo con la clase de variables utilizadas, según la escala de medición (nomi - nal, ordinal, de intervalo o de razón), correspondiente con sus categorías.
DE TRONCO Y HOJA
Con la gráfica de tronco y hoja se hacen objetivos los datos, de tal manera que resaltan los de mayor o menor frecuencia.
Ejemplo:
Lo anterior quiere decir que si estamos hablando de edades, entonces hay cuatro entre 10 y 19 años (columna izquierda entre 1 y 2, columna derecha 9, 2, 3, 6 = 19, 12, 13, 16 años) y así en el resto de las columnas. Entonces, con este gráfico de tronco (columna izquierda) y de hoja (columnas de la derecha) se resalta que la mayor frecuencia está entre 30 y 39 años (3 de 31, 4 de 32, 5 de 33, 4 de 34, 3 de 35, 3 de 36, 1 de 37, 2 de 38 y 2 de 39) y la menor frecuencia está entre 10 y 19 años, y que no hay en edades mayores a 90 años. Aquí sólo se debe recalcar que las categorías o límites de clase deben ser excluyentes, de 10 a 19, de 20 a 29, de 30 a 39, etc. Otra recomendación es que no se dejen clases abiertas como menos de 10 o más de 90.
PIRÁMIDE DE POBLACIÓN
La pirámide de población es una forma gráfica de representar datos estadísticos básicos (sexo y edad) de la población de un país, que permite comparaciones internacionales y una fácil y rápida percepción de varios fenómenos demográficos, como el envejecimiento de la población, el equilibrio o desequilibrio entre sexos e, incluso, el efecto demográfico de catástrofes y guerras. Se recomienda una altura de 2/3 partes respecto a la base. Además, permite modificaciones según la creatividad del autor.
Ejemplo:
Pirámide de población por grupos de edad Honduras, C.A. 1998
DIAGRAMA DE LÍNEAS
El diagrama de líneas, que es frecuente en estudios de costos y seguimiento de pacientes, se utiliza para mostrar la tendencia de la curva. Es útil en variables discretas ordinales o nominales y en variables continuas de intervalo y de razón.
Ejemplo 1: Diagrama de líneas
Número de pacientes trasplantados renales en el Hospital Juan Canalejo durante 1981-1997
Ejemplo 2: Diagrama de líneas superpuesto. Variación en el peso medio de una muestra de recién nacidos según el control ginecológico del embarazo y el hábito de fumar de la madre
GRÁFICA DE BARRAS
Ejemplo:
Estadio TNM en el cáncer gástrico
GRÁFICA DE BARRAS COMPUESTA
Ejemplo:
Relación entre la presencia de alguna enfermedad coronaria y los antecedentes cardiacos familiares en una muestra
HISTOGRAMA
Un histograma es un resumen gráfico de la variación de un conjunto de datos. La naturaleza gráfica del histograma nos permite ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica.
Para graficar el histograma se hace un gráfico de barras, en el cual las bases de las barras son los intervalos de clases y altura es la frecuencia de las clases. Si se unen los puntos medios de la base superior de los rectángulos, se obtiene el polígono de frecuencias.
Ejemplo:
POLÍGONO DE FRECUENCIAS
Ejemplo:
Distribución de una muestra de pacientes según el hábito de fumar
Ejemplo:
datos de la tabla usada para el histograma
DIAGRAMA CIRCULAR
DIAGRAMA DE CAJAS
Ejemplo:
GRÁFICOS DE PUNTOS
Ejemplo: se basa en los datos de la tabla del diagrama de cajas.
Diagramas de dispersión
Ejemplo:
Relación entre talla y peso de una muestra de individuos
Porcentaje de protrombina en la predicción de cirrosis
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
- - Bimodal: dos picos con un mayor número de puntajes cada uno.
- Asimétrica positiva: con relación a la porción central, hay mayor número de puntajes menores que mayores.
- Asimétrica negativa: lo contrario a la anterior.
A manera de resumen, los diagramas, según variables, pueden ser:
GRÁFICAS ERRÓNEAS
Cuatro puntos se deben analizar para saber si una gráfica es errónea:
Las razones para que esto se produzca son:
BIBLIOGRAFÍA
1. Pardo G, Cedeño M. Investigación en salud, factores sociales. Bogotá: McGraw Hill Interamericana; 1997. p. 272-91.
2. Milton S. Estadística para biología y ciencias de la salud. Madrid: McGraw Hill; 2001. p. 1-17, 52-57.
3. Dawson E, Trapp R. Bioestadística médica. México: Manual Moderno; 1993. p. 24-47.
4. Lowenthal D. Principios de bioestadística. México: Manual Moderno; 1990. p. 28-37.
5. Pértega Díaz S, Pita Fernández S. Representación gráfica en el análisis de datos. Unidad de epidemiología clínica y bioestadística. Coruña: Complexo Hospitalario Juan Canalejo. A Coruña, en prensa.