1. Cuándo es apropiado utilizar gráficos
1.1. • son muy dispersos; • tienen muy pocos valores; • tienen demasiados valores; • guardan poca o ninguna variación.
2. Seleccionando el tipo de gráfico apropiado
2.1. Gráfico de barras
2.1.1. Se utiliza para comparar las frecuencias o los valores de las distintas categorías o grupos.
2.2. Gráficos de líneas
2.2.1. Un gráfico de líneas es una herramienta eficaz para la visualización de tendencias en los datos a lo largo del tiempo y por lo tanto el tipo de gráfico más adecuado para series temporales.
2.3. Gráficos circulares
2.3.1. Un gráfico circular se puede utilizar para mostrar la distribución porcentual de una variable, pero sólo se puede mostrar un pequeño número de categorías, por lo general no superior a seis.
2.4. Diagrama de dispersión
2.4.1. Un gráfico de dispersión se utiliza para mostrar la relación entre dos variables. Es la manera más exacta de mostrar correlaciones.
2.5. Experimentando con diferentes tipos de gráficos
2.5.1. Una buena práctica es experimentar con diferentes tipos de gráficos para seleccionar la herramienta más apropiada para comunicar el mensaje.
3. ¿Qué hace a un gráfico efectivo?
3.1. Componentes de un gráfico
3.1.1. Componentes de datos, Componentes de apoyo que ayudan a la comprensión de los datos, Elementos decorativos
3.1.1.1. Componentes de datos
3.1.1.1.1. Los componentes de datos por sí solos nunca son autosuficientes. Para garantizar la correcta comprensión de las gráficas, es necesario incluir los siguientes componentes de apoyo: El título del gráfico, título informativo, título descriptivo, etiquetas de los ejes, títulos de los ejes, líneas de división, leyendas y etiquetas de datos, notas a pie, fuente de los datos.
4. El control de la carga cognitiva de los gráficos
4.1. Carga cognitiva significa básicamente cuánto tiene que esforzarse el lector para entender lo que se está tratando de comunicar. Un gráfico con una elevada carga cognitiva será difícil de entender y recordar y su mensaje será difícil de comunicar. Un gráfico con una reducida carga cognitiva se entiende con un vistazo y su mensaje será obvio.
5. ¿Por qué usar gráficos?
5.1. La estadística puede entenderse mejor si usa un gráfico en vez de una tabla, ya que los datos están representados por símbolos como barras o líneas.
5.2. Los gráficos se pueden utilizar para ilustrar patrones de grandes cantidades de datos o para comunicar un hallazgo clave o un mensaje, y se entiende mejor si queremos mostrar: • Comparación • Cambios a lo largo del tiempo • Distribución de frecuencia • Correlación • Parte relativa de un todo
6. Un buen gráfico: • capta la atención del lector; • presenta la información de forma sencilla, clara y precisa; • no induce a error; • reúne los datos • facilita la comparación de datos y destaca las tendencias y las diferencias; • ilustra el mensaje, tema o trama del texto a que acompaña.
7. Ajustando los parámetros del gráfico
7.1. Al diseñar un gráfico, se puede ajustar las escalas para la mejor transmisión del mensaje. Es una buena práctica utilizar algún símbolo para indicar cuándo una escala de valores no comienza en cero, como en el eje Y del lado derecho del anterior ejemplo. La mejor opción es empezar de cero y poner ya sea una línea en zigzag o un hueco.
8. Sugerencias para mejorar los gráficos
8.1. Ser preciso
8.1.1. Los elementos gráficos deben ser de un tamaño que presente los índices con precisión.
8.2. Ordenar los datos
8.2.1. Cuando se usan gráficos de barras o de pastel, debe ordenar los datos de menor a mayor valor, para que resulten más fáciles de comparar.
8.3. Evitar correlaciones erróneas
8.3.1. Trazar variables con diferentes escalas en el mismo gráfico puede conducir a conclusiones erróneas. El hecho de que dos curvas se muevan juntas no es suficiente para establecer una correlación.
8.4. Utilizar con precaución un doble eje Y
8.4.1. Un doble eje Y es muy capaz de generar confusión.
8.5. Evitar elementos innecesarios en el gráfico
8.5.1. Todo elemento del gráfico que no muestre algo sobre el conjunto de datos que está representando, hará menos inteligible el gráfico. Esto es especialmente cierto cuando se usan tres dimensiones en gráficos que representan conjuntos de datos simples.