¿Tiene datos el Economic Paper Bar?

Al escribir artículos y elaborar informes, muchos académicos están acostumbrados a presentar los datos de su investigación en forma de media, desviación estándar, histograma, etc. Esto casi se ha convertido en un hábito para todos, pero este hábito puede causar grandes problemas. Por ejemplo, a veces queremos conocer los datos específicos detrás de estos datos agregados. A veces, de lo que estamos hablando son datos sin procesar, y sentirás que no los entiendes en absoluto. Es muy similar a la imagen de algunas actrices de cine que usan maquillaje de alta gama y el público no sabe de qué se trata. son como las estrellas. O en las fotos después del photoshop, no sabes cómo es la persona. Finalmente, algunos académicos que trabajan en el tema sugirieron que las revistas dejaran de utilizar esta representación y proporcionaron herramientas para realizar sus propios diagramas de dispersión.

El mundo académico ha estado preocupado durante mucho tiempo por el análisis de datos poco confiable, y ahora un artículo en PLoS Biology ha planteado preguntas sobre la forma en que se presentan las estadísticas. El artículo cree que una serie de datos descritos mediante gráficos de barras son a menudo vagos y engañosos. Es hora de detener este mal hábito y dejar que el autor proporcione datos más completos. Esta idea inmediatamente obtuvo un amplio apoyo en las redes sociales, compartida por Trevor Bedford, virólogo y biólogo computacional del Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson en Seattle, EE. UU., incluso el uso de gráficos de barras para representar datos oscurece los detalles de los mismos.

Académicos de la Clínica Mayo de Estados Unidos analizaron más de 600 artículos académicos publicados en las principales revistas de fisiología en el primer semestre de 2014 y descubrieron que el 85% de los artículos utilizaban gráficos de barras para describir datos continuos. El autor cree que el gran problema es que el histograma no contiene los detalles de los datos, sino que solo proporciona la media y la dispersión (desviación estándar y error estándar) de los datos. Utilizan datos para ilustrar que el mismo gráfico de barras puede describir datos completamente diferentes. Sugieren que se deberían utilizar diagramas de dispersión para representar datos, especialmente para estudios con tamaños de muestra pequeños. Sólo de esta manera podremos reflejar verdaderamente los detalles de los datos y evitar que los lectores los malinterpreten.