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Eligiendo el gráfico que necesitas

February 17, 2009 por Kiko Llaneras · 10 Comentarios

El autor de Extreme Presentation ha compartido un esquema para ayudarnos a elegir el tipo de gráfico en función de qué queremos mostrar:6a00d8341bfd2e53ef010536e89157970c-800wi.jpg

(Podéis descargar el pdf de la fuente original)

Sinceramente, no me parece que la elección sea tan sencilla como seguir las flechas, pero creo que es perfecto para usarlo como catálogo, porque de un vistazo puedes comparar un montón de tipos de gráficos.

Es más, tampoco conviene tomar los datos y lanzarse a pintar porque uno puede olvidar la cuestión clave: ¿Cuál es el propósito de mi gráfica? No es lo mismo comparar categorias, que observar una tendencia, contar una historia, sugerir una relación, explicar un fenómeno o manipular a las personas. Por supuesto, ese propósito no solo ayuda al elegir  figura, sino que condiciona todo el proceso que los datos necesitan para ser informativos.

Solo se me ocurre algo peor que datos “crudos”… datos “cocinados”.

P.S. En Juice Analytics tienen un multimedia similar a la tabla, donde se pueden descargar plantillas para Excel y Powerpoint.



10 respuestas hasta ahora ↓

  • 1 Ponzonha // Feb 17, 2009 a las 10:40

    Como punto de partida es inmejorable, si señor. Falta el box-and-whisker plot, que es el que se debe de usar para representar una media poblacional, pero es perdonable, porque entiendo que no es un cuadro orientado a la ciencia (¿Dónde están los intervalos de confianza?). Eso sí, si los medios de comunicación hicieran caso de este cuadro otro gallo cantaría.

  • 2 Kiko Llaneras // Feb 17, 2009 a las 10:58

    Los intervalos de confianza quizás pueden considerarse un “extra” a añadir a muchas gráficas.

    P.D. Cierto, falta box-and-whisker plot… ¿alguien detecta más ausencias?

  • 3 Ponzonha // Feb 17, 2009 a las 13:02

    Son un extra, como los errores, pero estarás de acuerdo que los intervalos o los errores son los que permiten distinguir algo muy fiable de un artefacto estadístico.
    Más que extra, yo lo llamaría un control de calidad. Eso sí, repito que como comienzo es excelente.

  • 4 Kiko Llaneras // Feb 17, 2009 a las 13:29

    Sí, sí, importantes y a veces imprescindibles.

    Con extra no me refería a que sean “opcionales” sino a que no es un tipo de gráfica en si mismo, sino un tipo de información que añadir a una gráfica de barras, de lineas (fiebre) o de dispersión, por ejemplo.

    Por cierto, es verdad que los medios generales tienen una aversión bestial por los intervalos… algo que no acabo de entender. Es especialmente sangrante cuando se dan predicciones, como en el caso de la Fundación de Cajas de Ahorro que ya mencioné: Las (malas) predicciones del paro de la Fundación de Cajas de Ahorros

  • 5 Ponzonha // Feb 17, 2009 a las 17:02

    Tienen aversión bestial porque implican dos cosas:
    a) que el lector debe de mirarlos y pensar antes de decidir que dos datos representados con barras (p. ej.) de diferente altura son realmente diferentes. Por ejemplo, 10+-8 no es diferente de 8+-6. En cambio 10+-0,1 si lo es de 8+-0,1. A los medios no les gusta que los lectores piensen, porque los medios informan y opinan de manera integrada (infopinan).
    b) el que hace los gráficos debe de tomarse la molestia de calcular el intervalo o el error. Aunque sea muy sencillo (error = desviación típica/raiz del número de muestras), no es tan fácil como calcular una media. Si hablamos de propagación de errores, tamaño muestral o grados de libertad la cosa queda a años luz del típico (lamentablemente) redactor.
    Lamentable, lo sé, pero la cosa es así.

  • 6 Kiko Llaneras // Feb 17, 2009 a las 17:51

    En defensa de los medios diré que muchas veces las fuentes no incluyen información estadística más allá de la media, ni desviaciones, ni medianas, etc. Otras veces no hay muestreo que valga, por ejemplo con las estimaciones ad-hoc que se sacan no sé de donde los expertos.

    Por ejemplo, si no me equivoco, el INE no suele incluirla en sus tablas. Pienso por ejemplo, en el precio de la vivienda o el sueldo medio.

    P.D. Un ejemplo donde si suelen dar los intervalos es en las encuestas electorales.

  • 7 Orayo // Feb 17, 2009 a las 19:04

    Los datos cocinados sirven para compensar el malisimo material de algunos experimentos en el laboratorio.
    Jo, que bien lo pasabamos cambiando datos para que cuadraran en las practicas! Y no me suponia ningun conflicto moral.

  • 8 Kiko Llaneras // Feb 17, 2009 a las 19:08

    Bueno, eso es casi causa mayor :-)

  • 9 Oscar // Feb 18, 2009 a las 20:16

    Hola a todos:

    Mi pregunta no viene muy a cuento con el tema que tratáis pero ya que habláis de datos ahí va.

    En un programa sobre la huelga de jueces de hoy daban un dato que suele ser habitual para justificar la mala calidad de nuestros servicios públicos:

    “España solo emplea un 1% de su PIB en Justicia, frente al 3% de media en los paises de nuestro entorno”.

    Donde dice 1% poner X,donde dice Justicia poner “Servicio Público n” o “I+D+i” o cualquier cosa “buena” y en vez del 3% poner Y (siendo SIEMPRE Y>X).

    Mi pregunta es simple:

    ¿Alguien sabe en qué se emplea en España, en mayor proporción que en los “paises de nuestro entorno”, el PIB de los c….?

    O dicho en plan fácil:

    ¿Quién c…. se lleva aquí la pasta?

    P.S.
    Aunque el término “paises de nuestro entorno” no sea preciso, se refieren simpre a esos paises que nos (les) gustan (Francia, Alemania, Suecia y así…).

    Saludos.

  • 10 Kiko Llaneras // Feb 20, 2009 a las 18:51

    Oscar… buena pregunta. Lo cierto es que no lo sé, aunque creo que se puede consultar en la web del INE.

    Así a bote pronto se me ocurren algunas cosas en las que seguramente gastemos más que la media:

    - Seguridad Social.
    - Prestaciones al desempleo.
    - Ayudas al carbón.
    - Ayudas agrarias.
    - …

    Si saco un rato buscaré información al respecto porque es un tema interesante (avísame, por favor, si averiguas más).

    Saludos!

    P.S. Otro ejemplo clásico es la I+D, a la que dedicamos un 1.2, sensiblemente inferior a los “países de nuestro entorno”.

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