Informe N° 3. Métodos gráficos, linealización y escala logarítmica

Informe N° 3. Métodos gráficos, linealización y escala logarítmica.

Resumen

Con el fin de obtener conocimientos para el manejo de datos obtenidos en el laboratorio a través de los experimentos, se realizó una investigación sobre: Métodos gráficos, que son, que función cumplen, como se usan en el manejo y representación de datos, y que importancia tienen en la experimentación. Linealización, que es y como se utiliza al momento de comparar variable de tipo no lineal y que resultados se pueden obtener y como se analizan estos. Por último, que es la escala logarítmica que es y que función cumple en el manejo de conjuntos de datos. Luego de obtener esta información concluir cual es su posible uso en los datos obtenidos en los laboratorios.

Introducción

Al realizar el análisis de datos que se obtienen en un laboratorio hay que tener en cuenta muchos factores, entre estos que estos datos pueden variar tanto en muy poco como en valores bastante diferentes de los posibles resultados esperados. para facilitar este tipo de conclusiones existen distintos métodos con los cuales, organizar, representar y transformar los datos para una mejor comprensión sobre la relación que existan entre estos. Algunos de estos métodos son los que se investigaran a continuación como lo son: El método gráfico, y como este ayuda a una mejor organización, consulta y comprensión de la información obtenida al realizar los experimentos.

También el uso de dos métodos como la linealización para facilitar el trabajo de los datos al transformarlos de manera no lineal a lineal, así se logra obtener una correlación directa y una fácil conclusión sobre esta. El otro siendo la escala logarítmica y como esta se usa al transformar el tamaño de los datos para muestras tanto mas manejables, como mas precisas en los resultados de los análisis. El uso correcto de estas herramientas amplía la capacidad de análisis de una muestra de datos y llevan a una perfecta aplicación del método científico en búsqueda de objetivos específicos en la experimentación con resultados verdaderos o confiables.  

Investigación

1. Métodos gráficos y su uso experimental.

En el manejo de datos de forma estadística existen dos maneras de presentarlo, la primera en forma tabular, siendo esta en una tabla donde en cada casilla se lea un dato y a que variable hace referencia, y la segunda de forma gráfica, diseñado principalmente por para la consulta rápida y fácil interpretación de los datos y su relación. El grafico, o también llamado diagrama, debe ser diseñado desde la perspectiva de quien lo usara, ya que su fin es dar una perspectiva rápida de la representación de los datos; esta puede darse por medio de puntos, líneas, barras, polígonos, o figuras asociadas a escalas de medición, que permitirán una mejor compresión de la información.

Para la creación de estos gráficos existen ciertas reglas que seguir o parámetros que deben seguir de manera normalizada para que sea entendido por cualquier persona que conozca la manera de consultarlos e interpretarlos. Estos deben llevar: Código o número de gráfico, título, cuerpo en el cual esta; figura, escala, eje de valores, leyenda, eje de conceptos, además de un pie con; nota llamada fuente, como lo vemos en la figura 1.

Figura 1.

[pic 1]

Hay que tener en cuenta que no todos los datos se pueden representar con cualquier gráfico, esto depende del tipo de análisis que se quiera hacer sobre la información, para que esto sea correcto existen distintos tipos de diagramas, y su manera especifica de consultarlos, los tipos de diagramas usados para la representación estadística son:

- Gráficos de barras

[pic 2] [pic 3]

- Gráficos de líneas y áreas

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- Gráfico circular o de torta

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• Cartogramas o mapas estadísticos

[pic 7]

-  Otros gráficos

Gráfico radial

   [pic 8]

Gráfico de caja

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Gráfico de dispersión XY

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-  Combinación de tipos de gráficos

Gráfico Barras - Líneas

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      Gráfico Barras – Áreas

[pic 12]

Al poder representar de manera adecuada una muestra según el tipo de datos y el objetivo de análisis en gráficos o diagramas, se facilita la consulta y comprensión de las correlaciones existentes entre los datos mencionados.

1. Linealización

¿Qué es la linealización?

es el proceso por el cual se reemplaza un sistema no lineal por su aproximación lineal a esto se le conoce como linealización. Una motivación para la linealización es que el comportamiento dinámico de muchos sistemas no lineales dentro de un rango de variables puede ser aproximado a modelos de sistemas lineales. Siendo ese el caso, podemos usar técnicas bien desarrolladas de análisis y síntesis de sistemas lineales para analizar un sistema no lineal. Cabe destacar que se debe tener mucho cuidado cuando se realiza el análisis de sistemas linealizados ya que la intención no es introducir errores al analizar sistemas no lineales.

-Uso en la parte experimental.

1. Escala logarítmica

La escala logarítmica es una escala de medida que utiliza el logaritmo de una cantidad física en lugar de la propia cantidad. Un ejemplo sencillo de escala logarítmica muestra divisiones igualmente espaciadas en el eje vertical de un gráfico marcadas con 1, 10, 100, 1000, …, en vez de 0, 1, 2, 3, …

La presentación de datos en una escala logarítmica puede ser útil cuando los datos cubren una amplia gama de valores - el logaritmo los reduce a un rango más manejable. Algunos de nuestros sentidos funcionan de manera logarítmica (ley de Weber-Fechner), lo que hace especialmente apropiadas a las escalas logarítmicas para representar estas cantidades. En particular, nuestro sentido del oído percibe cocientes iguales de frecuencias como diferencias iguales en el tono. Además, los estudios en niños pequeños y en tribus aisladas han demostrado que las escalas logarítmicas pueden ser la manera más natural de representar los números por parte de los seres humanos.

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