Konu özeti
LO27.Elaboración de preguntas de investigación que requieren la recopilación de datos
Los gráficos de barras muestran información usando barras para representar números.
El siguiente gráfico de barras muestra cuántos niños eligieron cada actividad como su actividad favorita en un día caluroso.
El palo para comer helado está en el nivel 120, lo que indica que 120 niños eligen comer helado como su actividad favorita en los días calurosos.
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No existe un conjunto universal de criterios para una buena pregunta de investigación. Diferentes disciplinas tienen diferentes prioridades y requisitos. Una buena pregunta de investigación para un trabajo de historia diferirá de una buena pregunta de investigación para un trabajo de biología. En general, sin embargo, una buena pregunta de investigación debería ser:
- Claro y enfocado. En otras palabras, la pregunta debe indicar claramente lo que el escritor debe hacer.
- Ni demasiado ancho ni demasiado estrecho. La pregunta debe tener un alcance adecuado. Si la pregunta es demasiado amplia, no será posible responderla completamente dentro del límite de palabras. Si es demasiado estrecho, no tendrá suficiente sobre qué escribir y tendrá dificultades para desarrollar un argumento sólido (vea la actividad a continuación para ver ejemplos).
- No es demasiado fácil de responder. Por ejemplo, la pregunta debe requerir más que un simple sí o no como respuesta.
- No es demasiado difícil de responder. Debe ser capaz de responder a la pregunta completamente dentro del plazo y el límite de palabras dados.
- Investigable. Debe tener acceso a una cantidad adecuada de materiales de investigación de calidad, como libros académicos y artículos de revistas arbitradas.
- Analítico más que descriptivo. En otras palabras, su pregunta de investigación debería permitirle producir un análisis de un tema o problema en lugar de una simple descripción del mismo (más sobre esto a continuación).
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LO28.Recopilación de datos sobre preguntas de investigación y visualización de datos con una tabla de frecuencia y un gráfico de barras
Queremos obtener información sobre los jugadores en un partido de fútbol. Con esta información, creemos eventos para conocer a los jugadores más caros, antiguos y mejor pagados y sus países con la ayuda de gráficos.
LO29. Resolver problemas que requieran interpretar datos representados por tablas de frecuencia o gráficos de barras
Los conjuntos de datos proporcionados incluyen los datos de los jugadores para la FIFA. Las columnas se componen de propiedades de los jugadores. Estas columnas son la nacionalidad, el nombre, la edad, el puntaje de habilidad general, el club, el valor, el salario semanal y el pie preferido de los jugadores;
ID Name Age Nationality Overall Club Value Wage Preferred_Foot 1 L. Messi 31 Argentina 94 FC Barcelona €110.5M 565000 Izquierdo 8 L. Suárez 31 Uruguay 91 FC Barcelona €80M 455000 Derecho 7 L. Modrić 32 Croatia 91 Real Madrid €67M 420000 Derecho 2 Cristiano Ronaldo 33 Portugal 94 Juventus €77M 405000 Derecho 9 Sergio Ramos 32 Spain 91 Real Madrid €51M 380000 Derecho 12 T. Kroos 28 Germany 90 Real Madrid €76.5M 355000 Derecho 5 K. De Bruyne 27 Belgium 91 Manchester City €102M 355000 Derecho 6 E. Hazard 27 Belgium 91 Chelsea €93M 340000 Derecho 21 Sergio Busquets 29 Spain 89 FC Barcelona €51.5M 315000 Derecho 29 J. Rodríguez 26 Colombia 88 FC Bayern München €69.5M 315000 Izquierdo 24 S. Agüero 30 Argentina 89 Manchester City €64.5M 300000 Derecho 3 Neymar Jr 26 Brazil 92 Paris Saint-Germain €118.5M 290000 Derecho 14 David Silva 32 Spain 90 Manchester City €60M 285000 Izquierdo 28 Casemiro 26 Brazil 88 Real Madrid €59.5M 285000 Derecho 4 De Gea 27 Spain 91 Manchester United €72M 260000 Derecho 27 M. Salah 26 Egypt 88 Liverpool €69.5M 255000 Izquierdo 19 M. ter Stegen 26 Germany 89 FC Barcelona €58M 240000 Derecho 20 T. Courtois 26 Belgium 89 Real Madrid €53.5M 240000 Izquierdo 15 N. Kanté 27 France 89 Chelsea €63M 225000 Derecho 25 G. Chiellini 33 Italy 89 Juventus €27M 215000 Izquierdo 11 R. Lewandowski 29 Poland 90 FC Bayern München €77M 205000 Derecho 16 P. Dybala 24 Argentina 89 Juventus €89M 205000 Izquierdo 17 H. Kane 24 England 89 Tottenham Hotspur €83.5M 205000 Derecho 22 E. Cavani 31 Uruguay 89 Paris Saint-Germain €60M 200000 Derecho 10 J. Oblak 25 Slovenia 90 Atlético Madrid €68M 194000 Derecho 30 L. Insigne 27 Italy 88 Napoli €62M 165000 Derecho 18 A. Griezmann 27 France 89 Atlético Madrid €78M 145000 Izquierdo 23 M. Neuer 32 Germany 89 FC Bayern München €38M 130000 Derecho 13 D. Godín 32 Uruguay 90 Atlético Madrid €44M 125000 Derecho 26 K. Mbappé 19 France 88 Paris Saint-Germain €81M 100000 Derecho 
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LO30. Resolver problemas que requieran interpretar datos representados por tablas de frecuencia o gráficos de barras
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Comparar usando gráficos de barras
El gráfico de barras también se puede utilizar para hacer comparaciones.
El siguiente gráfico de barras muestra cuántos niños eligieron cada actividad como su actividad favorita en un día lluvioso.
Vemos que a los niños les gusta más ver películas porque la barra Ver películas es la barra más alta. También podemos comparar diferentes preferencias mirando más de un barra
