Gráficos en investigación para su uso y aplicación

Los gráficos constituyen herramientas esenciales en la comunicación de resultados de investigación. Su función principal es transformar datos complejos en representaciones visuales fáciles de comprender, complementando y enriqueciendo la información textual. Una imagen, como reza el dicho, puede valer más que mil palabras, pero un gráfico mal diseñado puede generar interpretaciones erróneas y sesgadas.

Importancia de los Gráficos en la Investigación

En el ámbito científico, y particularmente en el contexto clínico, los gráficos son indispensables. Su uso se ha extendido a casi todas las publicaciones, facilitando la comprensión de datos numéricos y estadísticos. En presentaciones, a menudo se prioriza un gráfico conciso sobre la exposición exhaustiva de datos, pues la representación visual permite una asimilación más rápida y efectiva de la información. Sin embargo, es crucial que el gráfico sea adecuado y preciso, evitando manipulaciones que puedan inducir a conclusiones inexactas, especialmente en contextos comerciales.

La Elaboración de Gráficos Adecuados

Un gráfico efectivo se caracteriza por su autoexplicatividad. Debe contener todos los elementos necesarios para su correcta interpretación, incluso sin el contexto del texto principal. Estos elementos incluyen:

• Título claro y conciso : Debe resumir el contenido del gráfico sin ambigüedades.
• Ejes correctamente etiquetados : Se debe indicar la variable independiente (X) y la variable dependiente (Y), incluyendo unidades de medida.
• Pie de página : Para complementar la información de los ejes y el título.
• Colores no contrastantes : Evitar colores que puedan sesgar la interpretación o destacar un grupo sobre otro. Se recomiendan colores neutros o blanco y negro.
• Escala equidistante : Si hay alguna modificación en la escala, debe indicarse claramente.
• Pruebas estadísticas empleadas : Especificar las pruebas estadísticas utilizadas para el análisis de los datos.

Selección del Gráfico Apropiado

La elección del gráfico adecuado depende de varios factores, incluyendo:

• Escala de medición de las variables : Cuantitativas (con distribución normal o libre), cualitativas nominales, ordinales, y variables de tiempo-persona.
• Análisis a ilustrar : Descriptivo (univariado), comparativo (bivariado), o con ajuste por variables (multivariado).
• Tipo de variables dependientes e independientes .

Tabla Comparativa de Tipos de Gráficos

(#DN = Cuantitativa con distribución normal; #LD = Cuantitativa con distribución libre; +/- = Cualitativa nominal; +/++/+++ = Cualitativa ordinal; #/+/- = Tiempo-persona)

Tipos de Gráficos

Gráficos Descriptivos (Univariados)

Barras de error

Para variables cuantitativas con distribución normal. Se muestra la media y la dispersión (error estándar, desviación estándar o intervalo de confianza).

Gráfico de cajas y bigotes

Para variables cuantitativas con distribución libre. Muestra la mediana, el rango intercuartilar, y los valores máximos y mínimos.

Gráfico de violín

Combina un diagrama de densidad con un diagrama de cajas y bigotes, útil para grandes conjuntos de datos.

Gráfico circular, de barras, y de barras agrupadas

Para variables cualitativas. Los gráficos circulares resumen una sola variable, mientras que los de barras simples o agrupadas muestran frecuencias de variables cualitativas, con o sin comparación entre grupos.

Gráficos de supervivencia (Curvas de Kaplan-Meier)

Para variables de tiempo-persona. Muestran la probabilidad de supervivencia a lo largo del tiempo, considerando datos censurados.

Gráficos que muestran relación de dos variables (Análisis Bivariados)

Diagrama de correlación-dispersión

Para evaluar la relación entre dos variables cuantitativas.

Comparación de dos variables cuantitativas con distribución normal: barras de error

Para comparar medias entre grupos.

Comparación de dos variables cuantitativas con distribución libre: gráficos de caja y bigote

Para comparar medianas entre grupos.

Comparación de dos variables cualitativas en dos grupos: gráfico de bosque

Para mostrar estimaciones individuales y agrupadas, incluyendo intervalos de confianza (Odds Ratio, Riesgo Relativo).

Gráficos que muestran comparaciones y efectos múltiples (Análisis Multivariados)

Gráficos para modelos de variables múltiples con desenlace cuantitativo: Dispersión

Se utiliza la regresión lineal múltiple. El gráfico de dispersión muestra la relación entre la variable dependiente y los valores predichos por el modelo.

Gráficos para modelos de variables múltiples con desenlace cualitativo: Gráfico de bosque

Para regresión logística múltiple. Se muestran los coeficientes beta y sus errores estándar.

Gráficos para modelos de variables múltiples con desenlace híbrido "tiempo-persona": Curvas de supervivencia

Para modelos de riesgos proporcionales de Cox. Similar a las curvas de Kaplan-Meier, pero con ajuste por variables adicionales.

Impertinencia del Gráfico

La impertinencia gráfica se refiere al uso inadecuado de un tipo de gráfico que no corresponde a la escala de medición de las variables o que implica una manipulación para sesgar la interpretación de los datos. Ejemplos de estas malas prácticas incluyen la manipulación de escalas y ejes, la omisión de datos de dispersión, la omisión de datos en general, y el uso inapropiado de gráficos en tercera dimensión.

Ejemplos de Impertinencias Gráficas

Manipulación de escalas o ejes

Alterar la escala del eje Y puede exagerar o minimizar las diferencias entre grupos.

Omisión de los datos de dispersión

Sólo mostrar la media o mediana sin la dispersión (desviación estándar, rango intercuartilar) da una imagen incompleta de los datos.

Omisión de datos

Mostrar sólo la parte de los datos que favorecen una determinada conclusión, ocultando información relevante.

La correcta selección e interpretación de los gráficos es fundamental para una comunicación científica efectiva y ética. La comprensión de los diferentes tipos de gráficos y sus aplicaciones adecuadas, junto con la conciencia de las posibles manipulaciones, son esenciales para evitar interpretaciones erróneas de los resultados de investigación.