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Chart Buffet Gráficos a discreción

Gráficos a discreción

¿Qué gráfico debo usar?

Parte de la pregunta que responden tus datos, no del gráfico que te gusta. Así se emparejan las dos cosas, y estos son los errores que vale la pena evitar.

Empieza por la tarea

Todo gráfico codifica números como algo que se puede ver: posición, longitud, ángulo, área o color. La gente los juzga con precisiones muy distintas. En la clasificación de Cleveland y McGill, la posición sobre una escala común es lo que se lee con más precisión, seguida de la posición en escalas no alineadas, luego la longitud y el ángulo, después el área, y por último la intensidad del color (Cleveland & McGill 1984). Así que un buen gráfico coloca la comparación que importa en la codificación más precisa.

Por eso el primer paso es ponerle nombre a la tarea: ¿estás comparando cantidades, mostrando un cambio en el tiempo, mostrando las partes de un todo, relacionando dos medidas o mostrando cómo se distribuyen los valores?

Tu pregunta Recurre a
¿Cómo se comparan estas cantidades? Gráfico de columnas
¿Cómo se clasifican muchas categorías? Gráfico de barras
¿Cómo ha cambiado esto con el tiempo? Gráfico de líneas
¿De qué está hecho este todo? Gráfico de anillo
¿Cómo cambia la composición entre grupos? Gráfico apilado al 100 %
¿Van de la mano estas dos medidas? Gráfico de dispersión
¿Cómo se reparten estos valores? Histograma
¿Cómo se compara la dispersión de varios grupos? Diagrama de caja
¿Qué nos llevó de esta cifra a aquella? Gráfico de cascada
¿Dónde se queda la gente por el camino? Gráfico de embudo
¿Qué pocas causas importan más? Diagrama de Pareto

Cambio en el tiempo

El tiempo casi siempre va de izquierda a derecha. Con muchos puntos, usa una línea; con pocos periodos, las columnas funcionan y hacen que cada valor sea fácil de leer. Las áreas apiladas muestran un total y sus partes en el tiempo, pero solo la capa inferior se puede leer con precisión.

Nunca pongas dos medidas con unidades distintas en dos ejes y. La alineación de las dos escalas es arbitraria, así que cualquier cruce o correlación aparente es un artefacto de dónde se fijaron los ejes. Usa dos gráficos, o convierte ambas medidas en un índice.

Partes de un todo

Los gráficos circulares y de anillo funcionan con dos a seis partes y un mensaje sencillo. Con más partes, o con partes de tamaño parecido, las barras ordenadas son más claras. Para comparar la composición de varios grupos, usa un gráfico apilado al 100 % en lugar de una fila de gráficos circulares.

Comprueba que las partes suman de verdad un todo. Las preguntas de encuesta que admiten varias respuestas, o las categorías que se solapan, no lo hacen.

Color con intención

Da a cada serie un color y mantenlo, gráfico tras gráfico. No colorees las barras según su valor cuando las categorías no tienen orden: la longitud ya muestra el valor. Y no uses más colores de los que los lectores pueden distinguir: unos ocho como mucho, menos en los gráficos de dispersión. Las paletas de Chart Buffet marcadas como «Apta para daltónicos» están probadas para que los colores vecinos sigan siendo distinguibles con las formas más comunes de daltonismo.

Etiqueta directamente siempre que puedas. Una leyenda obliga a los lectores a mirar de un lado a otro; una etiqueta al final de una línea o sobre una barra se lee al instante.

Que sea honesto

Las barras y las áreas deben empezar en cero, porque su longitud o su área es el valor. Las líneas no tienen por qué, ya que el mensaje es su pendiente, pero dilo si recortas el eje.

Quita lo que no transmite información: líneas de cuadrícula pesadas, bordes, efectos 3D, sombras. Tufte llamó «proporción de tinta de datos» a la relación entre los datos y todo lo demás, y defendió aumentarla (Tufte 1983).

Referencias

  1. Cleveland, W. S. & McGill, R. (1984). Graphical perception: theory, experimentation, and application to the development of graphical methods. Journal of the American Statistical Association 79(387), 531–554.
  2. Bertin, J. (1967). Sémiologie graphique. Paris: Gauthier-Villars; La Haye: Mouton.
  3. Tufte, E. R. (1983). The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press.
  4. Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. Boca Raton, FL: CRC Press.
  5. Friendly, M. & Denis, D. J. (2001). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. Web document.