Cómo construir gráficos a partir de datos e interpretarlos

¿Qué es un gráfico en ciencia?

En ciencia, un gráfico es una forma de presentar los datos recopilados en un experimento, mostrando cómo una variable afecta a otra variable. Los experimentos son el corazón de la ciencia; así es como analizamos y entendemos el mundo. Los científicos se niegan a hacer afirmaciones sobre el mundo a menos que tengan datos concretos, algunos números en los que basar esa afirmación. Y los experimentos científicos son la forma en que obtenemos esos datos.

Un experimento científico es una forma de averiguar la estructura y el comportamiento del mundo utilizando un método sistemático. En cualquier experimento, cambia una variable (llamada variable independiente ) y observa cómo afecta a otra variable (llamada variable dependiente ). Todo lo demás debe mantenerse igual, de lo contrario no será una prueba justa.

Por ejemplo, es posible que desee probar cuántas frutas crecen en los árboles cuando se riegan en diferentes cantidades. La variable independiente que está cambiando es la cantidad de agua que obtienen las plantas, y la variable dependiente resultante que está viendo es cuántas frutas crecen. Para que este experimento conduzca a datos útiles, todo lo demás debe mantenerse igual. Las plantas deben estar en el mismo tipo de suelo con la misma luz solar. De lo contrario, sus datos no tendrían sentido porque no sabría si el tipo de suelo, la cantidad de luz solar u otro factor realmente está causando su resultado.

Una vez que tenemos nuestros datos, es hora de analizarlos. Es hora de encontrar la relación entre las dos variables.

Construyendo Gráficos

Los gráficos son la forma estándar de presentar datos en ciencia. El tipo de gráfico más común que usamos para observar la relación entre dos variables se llama diagrama de dispersión . Un diagrama de dispersión es donde los números se trazan en un conjunto de ejes dibujando una cruz para cada uno de los datos. La variable independiente siempre se traza en el eje x , que es el eje horizontal. Y la variable dependiente siempre se traza en el eje y , que es el eje vertical.

Una vez que tenga todos sus puntos de datos, puede trazar una línea que mejor se ajuste a los datos. Una línea de mejor ajuste no es en realidad una línea recta. Puede ser, pero también puede ser una curva. Y una línea de mejor ajuste no tiene que pasar por todos los puntos de datos; de hecho, normalmente perderá la mayoría de los puntos de datos. Es solo una línea que representa mejor la forma general de los datos. Aquí están algunos ejemplos:

Interpretación de gráficos

Una vez que tenemos nuestro diagrama de dispersión y la línea de mejor ajuste, es hora de interpretar los datos o explicar qué muestran los datos.

Si los datos son completamente aleatorios y no se pudo trazar una línea de mejor ajuste, puede decir que no hay relación entre las dos variables. En nuestro experimento original, por ejemplo, esto sería como descubrir que la cantidad de agua no influía en la cantidad de fruta que crecía en la planta.

Si la línea de mejor ajuste es plana, lo que significa que no va cuesta arriba ni cuesta abajo, todavía no hay relación entre las dos variables. Este sería el aspecto que tendría su gráfica si no importa cuánto regó una planta, todas crecieran exactamente la misma cantidad de frutos:

Si la línea de mejor ajuste es recta y diagonal, esto significa que parece haber algún tipo de relación entre las dos variables. Para ser exactos, existe una relación lineal. También puede hacer una declaración sobre cómo se relaciona una variable con la otra.

Por ejemplo, podría decir que cuanto más riega una planta, más fruta crece, lo que sería una pendiente cuesta arriba en la gráfica (una relación lineal positiva). O podría decir que cuanto menos riegue una planta, más fruta crecerá, lo que sería una pendiente descendente en el gráfico (una relación lineal negativa). Dado que la gráfica es una línea recta, también puede decir que duplicar la cantidad de agua que usa siempre tendrá el mismo efecto en la cantidad de frutas que crecen.

Por último, si la línea de mejor ajuste es curva, esto también significa que existe una relación entre las dos variables, pero que es una relación no lineal. Esto podría significar, por ejemplo, que cuanto más riegues una planta, más fruta crecerá, pero una vez que llegues a cierto punto, la diferencia será cada vez menor.

Al interpretar una gráfica en ciencia, debemos tener mucho cuidado. Incluso si hay una línea bonita y ordenada en nuestro gráfico, no significa que las dos variables se afecten entre sí. Por ejemplo, tal vez cuando la persona vino a regar las plantas, accidentalmente dejó caer un poco de fertilizante sobre las plantas de sus zapatos, y ES POR ESO que crecieron más. Por lo tanto, debe tener cuidado con las conclusiones que saca. O en lenguaje científico: la correlación no siempre es igual a la causalidad.

Resumen de la lección

En ciencia, un gráfico es una forma de presentar los datos recopilados en un experimento, mostrando cómo una variable afecta a otra variable. Los experimentos son el corazón de la ciencia; así es como analizamos y entendemos el mundo. En un experimento científico, cambia una variable (llamada variable independiente ) y observa cómo afecta a otra variable (llamada variable dependiente ). Todo lo demás debe mantenerse igual, de lo contrario no será una prueba justa.

Los gráficos son la forma estándar de presentar datos en ciencia. El tipo de gráfico más común que usamos para observar la relación entre dos variables se llama diagrama de dispersión . Un diagrama de dispersión es donde los números se trazan en un conjunto de ejes dibujando una cruz para cada uno de los datos. La variable independiente siempre se traza en el eje x , que es el eje horizontal. Y la variable dependiente siempre se traza en el eje y , que es el eje vertical.

Una vez que tenga todos sus puntos de datos, puede trazar una línea que mejor se ajuste a los datos. Una línea de mejor ajuste no es en realidad una línea recta. Puede ser, pero también puede ser una curva. Una línea de mejor ajuste no tiene que pasar por todos los puntos de datos; de hecho, normalmente perderá la mayoría de los puntos de datos. Es solo una línea que representa mejor la forma general de los datos.

Una vez que tenemos nuestro diagrama de dispersión y la línea de mejor ajuste, es hora de interpretar los datos o explicar qué muestran los datos. Es posible que los datos no muestren ninguna relación, ya sea porque los puntos están dispersos al azar o porque la línea de mejor ajuste es plana. Esto muestra que las variables no se afectan entre sí. Una línea diagonal significa que hay una relación lineal. Esto significa que cuando una variable sube, la otra sube o baja. También significa que si duplica una variable, la otra siempre aumentará en la misma cantidad. Por último, si la línea de mejor ajuste es curva, esto también significa que hay una relación entre las dos variables pero que es una relación no lineal.

Al interpretar una gráfica en ciencia, debemos tener mucho cuidado. Incluso si hay una línea bonita y ordenada en nuestro gráfico, no significa que las dos variables se afecten entre sí. Podría haber otra razón por la que cambiaron juntos. Recuerde: la correlación no siempre es igual a la causalidad.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya completado esta lección, debería poder:

• Identificar la importancia de los experimentos y gráficos en ciencia.
• Recuerde cómo construir un diagrama de dispersión y una línea de mejor ajuste
• Explica cómo interpretar un diagrama de dispersión.
• Describir las consideraciones a tener en cuenta al interpretar datos en un gráfico.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador