Un gráfico estadístico es una representación visual diseñada para albergar una serie de datos cuyo objetivo es evidenciar una realidad concreta. Sin embargo, transmitir de forma divulgativa un conjunto de datos no es una tarea sencilla, si queremos captar la atención y presentar la información de manera precisa

Facilitar la comparación entre los datos, destacar las tendencias, no inducir a errores de visualización e ilustrar el mensaje que se desea transmitir requiere de un mínimo conocimiento estadístico. Por ello, en función del tipo de relación que exista entre los datos que buscamos ilustrar, debemos decantarnos por un tipo de visualización u otra. Es decir, no es lo mismo representar una clasificación numérica que el grado de correlación entre las dos variables.

Con la finalidad de escoger de manera precisa cuáles son los gráficos más adecuados en función de la información a transmitir, desglosamos los más recomendados por cada tipo de asociación entre variables numéricas. Para elaborar este contenido se ha tomado como referencia la Guía de Visualización de datos para entidades locales publicada recientemente por la RED de Entidades Locales por la Transparencia y Participación Ciudadana de la FEMP, así como esta infografía elaborada por el Financial Times.

Desviación

Sirve para subrayar las variaciones numéricas desde un punto de referencia fijo. Habitualmente, el punto de referencia es cero, pero también puede ser un objetivo o un promedio a largo plazo. Además, este tipo de gráficos resultan útiles para mostrar sentimientos (positivo, neutral o negativo). Los gráficos más frecuentes son:

• Barra Divergente: Un gráfico de barras estándar simple que permite manejar valores de magnitud tanto negativos como positivos.
• Tabla de columna: Divide un valor único en 2 componentes contrastables (p. ej., masculino/femenino).

Correlación

Útil para mostrar la relación entre dos o más variables. Conviene tener en cuenta que, a menos que les diga lo contrario, muchos lectores asumirán que las relaciones que les muestra son causales. Estos son algunos de los gráficos.

• Gráfico de dispersión: La forma estándar de mostrar la relación entre dos variables continuas, cada una de las cuales tiene su propio eje.
• Línea del tiempo: Una buena manera de mostrar la relación entre una cantidad (columnas) y un ratio (línea).

Clasificación

Es necesario clasificar variables numéricas cuando la posición de un elemento en una lista ordenada es más importante que su valor absoluto o relativo. A través de los gráficos dispuestos a continuación es posible resaltar los puntos de interés.

• Gráfico de barras: Este tipo de visualizaciones permiten mostar los rangos de valores de forma sencilla cuando se ordenan.
• Diagrama tira de puntos: Los puntos están ordenados en una tira. Esta distribución ahorra espacio para diseñar rangos en múltiples categorías.

Distribución

Este tipo de gráficos buscan resaltar una serie de valores dentro de un conjunto de datos y representar con qué frecuencia ocurren. Es decir, se utilizan para mostrar cómo se distribuyen las variables a lo largo del tiempo, lo que ayuda a identificar valores atípicos y tendencias.

La forma en sí misma de una distribución puede ser una forma interesante de resaltar la falta de uniformidad o igualdad en los datos. Las visualizaciones más recomendadas para representar, por ejemplo, una distribución por edad o sexo son las siguientes:

• Histograma: Es la forma más habitual de mostrar una distribución estadística. Para desarrollarlo se recomienda mantener un pequeño espacio entre las columnas para, así, resaltar la "forma" de los datos.
• Gráfico de cajas: Eficaz para visualizar distribuciones múltiples mostrando la mediana (centro) y el rango de los datos.
• Pirámide poblacional: Conocido por mostrar la distribución de la población por sexo. De hecho, se trata de una combinación de dos gráficos de barras horizontales compartiendo el eje vertical.

Cambios en el tiempo

A través de esta combinación de variables numéricas es posible dar énfasis a tendencias cambiantes. Estos pueden ser movimientos cortos o series extendidas que atraviesan décadas o siglos. Elegir el período de tiempo correcto a representar es clave para ofrecer un contexto al lector.

• Línea: Es la forma estándar para mostrar una serie temporal cambiante. Si los datos son muy irregulares puede ser útil emplear marcadores que ayuden a representar puntos de datos.
• Mapa de calor calendario: Sirve para mostrar patrones temporales (diario, semanal, mensual). Es necesario ser muy precisos con la cantidad de datos.

Magnitud

Útil para visibilizar comparaciones de tamaño. Estas pueden ser relativas (simplemente pudiendo ver más grande/mayor) o absolutas (requiere ver diferencias más específicas). Por lo general, muestran variables que pueden ser contadas (por ejemplo, barriles, dólares o personas), en lugar de una tasa calculada o un porcentaje.

• Columnas: Una de las maneras más comunes de comparar el tamaño de las cosas. El eje siempre debe comenzar en 0.
• Gráfico de Marimekko: Ideal para mostrar el tamaño y la proporción de los datos al mismo tiempo, y siempre y cuando, los datos no sean muy complejos.

Parte de un todo

Este tipo de combinaciones numéricas son útiles para mostrar cómo una entidad en sí misma puede dividirse en los elementos que lo conforman. Por ejemplo, es común utilizar la parte de un todo para representar la asignación de unos presupuestos o resultados electorales.

• Gráfico de tarta: Uno de los gráficos más comunes para mostrar datos parciales o completos. Conviene tener presente que no es fácil comparar de forma precisa el tamaño de los distintos segmentos.
• Diagrama de Venn: Limitado a representaciones esquemáticas que permiten mostrar interrelaciones o coincidencias.

Espacial

Se recurre a este tipo de gráficos cuando las ubicaciones precisas o los patrones geográficos en los datos son más importantes para el lector que cualquier otra cosa. Algunos de los más utilizados son:

• Mapa coroplético: Se trata del enfoque estándar para colocar datos en un mapa.
• Mapa de flujo: Es utilizado para mostrar un movimiento de cualquier tipo dentro de un mismo mapa. Por ejemplo, puede emplearse para representar movimientos migratorios.

Conocer las diferentes opciones de representación estadística existentes ayuda a crear visualizaciones de datos más precisas, lo que a su vez permite que la realidad que se busca evidenciar sea concebida de forma más clara. Así, en un contexto donde cada vez la información visual tiene más peso, es clave desarrollar las herramientas necesarias para que la información contenida en los datos llegue a la ciudadanía y contribuya a mejorar la sociedad.