No todos los gráficos son iguales.
Este es el supuesto del que partimos el mes pasado en el artículo «Cómo elegir el gráfico correcto». Hablábamos de la importancia de la visualización de datos y de cómo enfocarla cuando queremos elegir el mejor gráfico para el análisis que queremos llevar a cabo, concluyendo con un repaso a los macrotipos de gráficos ideados por Jon Schwabish, llamado ‘The Graphic Continuum’.
Pero ceñirnos a lo genérico no es nuestro estilo, así que hemos querido profundizar en el tema presentando de manera más específica estos macrotipos para sugerir algunas buenas prácticas . Los tipos de gráficos que presentaremos en este artículo son los que se utilizan para analizar y comparar categorías, evaluar variaciones a lo largo del tiempo y visualizar la distribución de una medida.
Comparar y clasificar categorías
Estos gráficos permiten ordenar y distribuir por categorías un conjunto de valores cuantitativos. A continuación, las categorías se muestran en secuencia unas con otras.
Estos son los principales gráficos utilizados para este objetivo:
- Column/Bar chart
- Paired colum/Paired Bar
- Proportional Stacked Bar
- Lollipop chart
- Radar Chart
- Parallel coordinates
Gráfico de Barras
El gráfico de barras utiliza el atributo de preatención de la longitud para mostrar el tamaño de cada valor, lo que lo convierte en un gráfico fácilmente legible y comprensible.
Puedes añadir el uso del color a la variable longitud, o combinar longitud y color para proporcionar más información
Best practice
Gráfico de barras/columnas
• Utiliza la clasificación para resaltar los valores más altos o más bajos
• Utiliza la orientación (horizontal-vertical) para mejorar la legibilidad del texto
(por ejemplo, con etiquetas extensas, es mejor la orientación horizontal)
• Considera la posibilidad de utilizar ambos lados de un eje (positivo-negativo)
Variación en el tiempo
Estos gráficos muestran la evolución de los valores a lo largo del tiempo. Elegir el periodo de tiempo correcto es importante para proporcionar un contexto adecuado al lector (años, trimestres, meses, días…).
Los principales gráficos utilizados con este objetivo son:
- Line chart
- Slope chart
- Area Chart
- Priestley Timeline
- Gannt Chart
- Circle timeline
- Seismogram
- Calendar heatmap
Gráfico de líneas
Los gráficos lineales conectan puntos de datos numéricos individuales mediante líneas. El resultado es una forma sencilla y directa de mostrar una secuencia de valores y sus tendencias. Pueden personalizarse combinándolos con gráficos de barras o líneas de tendencia.
Best practice
Gráfico de líneas
• Considera el uso de fechas discretas para aislar periodos de tiempo específicos (gráfico de ciclo)
• Considera la combinación con gráficos de barras o líneas de tendencia
• No enlaces categorías!
Gráficos de áreas
• Coloca los datos con baja variabilidad en la parte inferior y los de alta variabilidad en la parte superior
• Si las zonas se solapan, utiliza la transparencia
• Limita los colores a un máximo de 5
Gráficos de distribución
Este tipo de gráfico muestra la frecuencia con la que aparecen los valores en un conjunto de datos y es adecuado para comparar los intervalos y las distribuciones de conjuntos de datos numéricos.
- Istogramma
- Box-whiskers plot
- Violin plot
- Dot strip plot
- Dot plot
- Barcode plot
- Population pyramid
- Cumulative Curve
Histograma
Utiliza los histogramas para visualizar la forma de una distribución. Un histograma se parece a un gráfico de barras, pero agrupa los valores de una medida continua en intervalos. También puede añadir una dimensión para ver si pueden detectarse relaciones.
Gráficos de cajas y bigotes (Boxplot)
Utiliza los gráficos de cajas y bigotes para mostrar la distribución de un conjunto de datos, especialmente cuando quieras comparar varias distribuciones.
Best practice
Histograma
• Prueba diferentes tamaños de intervalo
• Considera su uso como filtro
• No lo confundas con un gráfico de barras: se basa en una medición continua
Gráficos de cajas y bigotes (Boxplot)
• Considera la posibilidad de ocultar los elementos que se colocan dentro de la caja (cuartiles de la mediana)
• Utilízala para comparar distribuciones entre elementos de una dimensión
Conclusión
Aunque existen muchos tipos de visualizaciones, no hay que dejarse llevar por gustos y preferencias personales a la hora de elegir una u otra.
Es importante conocer y entender los datos y, si es necesario, hacer algunas pruebas para ver si lo que estamos representando refleja la información que queremos ofrecer; también es un buen ejercicio para conocer mejor las peculiaridades de cada visualización.
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Visualitics Team
Este artículo ha sido escrito y editado por uno de nuestros consultores.
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