Kokia yra grafika? Labiausiai išskirtiniai naudojimo būdai
Grafikai naudojami statistiniams duomenims organizuoti. Šie vaizdai renka informaciją apie dažnumą, kuriuo kintamasis pateikiamas tiriamame pavyzdyje.
Pavyzdžiui, grafikas gali parodyti, kiek mėginių yra juoda, ruda ir geltona plaukai.
Grafika turi skirtingą paskirtį. Tyrimuose lentelių ir grafikų kūrimas yra esminė priemonė, skirta analizuoti ir pateikti informaciją, gautą per duomenų rinkimo priemones.
Šių grafikų buvimas leidžia suprasti rezultatus. Juose paprastai yra grupuojami duomenys, atsižvelgiant į jų pobūdį. Jie taip pat gali būti pateikiami kaip procentai, suteikiant skaitytojui apžvalgą.
Tyrimuose šie vaizdai naudojami projekto rezultatams parodyti. Demografijoje populiacijos piramidės naudojamos tam tikroms šalies gyventojų grupių savybėms parodyti.
Be to, informacijos, susijusios su histogramomis, piramidėmis, brūkšninėmis diagramomis, sisteminimas, be kitų tipų grafikos, yra patrauklesnis.
6 pagrindiniai grafikos naudojimo būdai
1- Organizuoti duomenis
Yra keletas būdų, kaip tvarkyti duomenis, pvz., Lenteles ir grafikus, o pastarieji yra vienas iš efektyviausių metodų šiai užduočiai atlikti.
Yra įvairių tipų grafikų, kurie gali būti naudojami pagal specifinius poreikius, gautus iš analizuojamų duomenų.
Pavyzdžiui, jei norite įtraukti du to paties kintamojo duomenis, patartina naudoti juostinę diagramą. Dėl to galima parodyti vieno ar kelių kintamųjų santykinio dažnio ir absoliutinio dažnio reikšmes.
Jei dirbate su grupuotu paskirstymu (kai vertės yra suskirstytos į intervalus ar grupes), geriausia naudoti histogramą, idealų grafiką šio tipo duomenų pateikimui.
Jei norite atstovauti kintamojo raidą laikui bėgant, rekomenduojama naudoti dažnio poligoną. Šis grafiko tipas idealiai tinka norint parodyti tendencijų pakilimus ir nuosmukius.
Pavyzdžiui, už pirkimą ir pardavimą atsakinga įmonė gali naudoti šiuos grafikus, kad parodytų komercinių sandorių būklę per metus.
2 - Mokslinių tyrimų projektuose
Mokslinių tyrimų projektuose informacija gaunama per duomenų rinkimo priemones.
Ši informacija turi būti susisteminta, kad skaitytojai galėtų greičiau suprasti duomenis.
Iš tiesų, mokslinių tyrimų projektai visą skyrių skiria rezultatų pateikimui per lenteles ir grafikus.
3. Demografijoje
Demografijoje populiacijos pasiskirstymui rodomi grafikai. Paprastai naudojamos histogramos ir piktogramos. Aiškus tokio naudojimo pavyzdys yra gyventojų piramidės.
Gyventojų piramidės, taip pat žinomos kaip populiacijos piramidės, yra grafinis šaltinis, organizuojantis asmenis pagal lytį ir amžių.
Piramidę sudaro dvi dalys: viena kiekvienai lytinei daliai. Bazėje yra asmenų, išreikštų milijonais, skaičius, o viduryje rodomi amžių intervalai.
4. Palyginti duomenis
Daug kartų būtina palyginti statistinius duomenis. Tokiais atvejais galima naudoti juostų diagramas.
Juostos diagramos leidžia laikinai palyginti. Tai reiškia, kad tas pats kintamasis tiriamas dviem skirtingais laikotarpiais. Taip pat galite dirbti su vienu grafiku, kuriame yra daugiau nei vienas kintamasis.
Pavyzdžiui: analizuojama šalies ekonomika skirtinguose sektoriuose (pirminis, antrinis ir tretinis). Be to, norime stebėti kiekvieno sektoriaus veiklos rezultatus 2007 m. Ir 2017 metams.
Tai, kas būtų padaryta šiuo atveju, yra grafikas su trimis poromis barų, po vieną porą kiekvienam sektoriui. Kiekviena juosta atspindi kiekvienų metų vertes.
5- Sukurti vizualinį apeliaciją
Grafikai yra interaktyvesni nei rašytiniai tekstai. Dėl šios priežasties daugelis pageidauja organizuoti duomenis šio tipo ištekliuose, o ne juos paaiškinti raštu.
Yra įvairių tipų grafikos. Kai kurie iš jų yra patrauklesni nei kiti elementai arba naudojamos spalvos.
Pavyzdžiui, juostų diagramos, histogramos ir pyragaičiai (tie, kurie atrodo kaip pyragas) naudoja spalvas, kad išskirtų vieną kintamąjį iš kito. Šis atskyrimas skatina grafiko supratimą.
Vienas ryškiausių grafikų yra piktograma, dar vadinama vaizdine diagrama. Jie naudoja vaizdus ar kitus grafinius simbolius, kad parodytų skirtumą tarp kintamųjų.
Yra dviejų tipų piktogramos. Pirmasis naudoja brėžinį, kuris padidina arba sumažina dydį, proporcingą dažniui, kuris veikia kintamąjį.
Antrasis piktogramos tipas naudoja skaičių, kuris kartojamas tiek kartų, kiek rodo dažnis. Pagrindiniam skaičiui turi būti priskirta reikšmė, kad būtų galima suprasti grafiką. Štai pavyzdys:
$ = 1%
2013 $$$$$$$$$$
2014 $$$$$$$$$$$$$$$$$$$
2015 $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
2016 $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$
2017 $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$ $
6. Palengvinti paaiškinimą
Grafikai paaiškina save. Tai reiškia, kad nebūtina išsamiai paaiškinti pateiktų duomenų.
Vienintelis atvejis, kai gali būti reikalingas išsamus paaiškinimas, yra tada, kai grafikai yra valdomi grupės paskirstymo sistema; tai yra, kai duomenys buvo suskirstyti į grupes.
