Los 7 tipos de gráficos (características y aplicaciones)

Los gráficos son esenciales para comprender los datos recogidos por estudios estadísticos de forma rápida y sencilla. Un repaso por los más importantes.

Tipos gráficos

Tanto en el ámbito científico como en el de la comunicación o la enseñanza, la información basada en datos, números y otros procesos estadísticos puede resultar muy difícil de entender. Para solventar este problema se utilizan los gráficos y diagramas, representaciones que contribuyen a facilitar la interpretación numérica de una forma mucho más rápida y visual.

Estas representaciones no solo resumen la información brindada de un golpe, sino que también enfatizan los resultados relevantes fruto de dicho proceso de recopilación de datos. Los patrones y tendencias observados tienen especial importancia en la representación gráfica, pues normalmente forman parte de la respuesta a la hipótesis planteada, al menos en el ámbito científico.

Todos hemos estado alguna vez en contacto con un gráfico, sobre todo si hemos dedicado parte de nuestra vida a la enseñanza o la investigación. De todas formas, encontrar el tipo de gráfico adecuado para cada situación es un verdadero arte, pues una cosa es cómo se puede plasmar la información, y otra muy diferente el método a elegir para que sea lo más visual posible. Por esta razón, hoy te contamos los 7 tipos de gráficos y sus particularidades.

¿Qué es un gráfico?

Se entiende por gráfico a una representación de datos (casi siempre numéricos) a través de líneas, superficies o símbolos para determinar la relación que estos mantienen entre sí. Dicho de otro modo, la finalidad de este recurso visual es que se observe a simple vista la relación matemática o la correlación estadística entre los elementos o parámetros que se están investigando.

En un gráfico típico, se pueden observar diversas partes. Entre ellas, encontramos las siguientes:

  • Título: debe describir claramente lo que el gráfico ilustra.
  • Series de datos: las barras, puntos y otros recursos que representan los datos en la gráfica. Si hay más de un tipo de datos, estos recursos deben distinguirse por colores.
  • Eje vertical (Y): en una función, en el eje Y se representa la variable dependiente.
  • Eje horizontal (X): en una función, en el eje X se representa la variable independiente.
  • Leyenda: identifica el color o figura que representa a cada serie de datos.

Así pues, si un biólogo recoge datos sobre el número de puestas por parte de varias hembras de una especie de reptil según la temperatura, su gráfico englobará lo siguiente: una serie de puntos (representando al número de huevos puestos por cada hembra), un eje Y donde la escala sea el número de huevos, un eje X donde la escala sea la temperatura en grados y un título explicativo.

¿Cómo se clasifican los gráficos?

A continuación, te resumimos los 7 tipos de gráficos más comunes en publicaciones científicas y en material de índole didáctica. No te los pierdas.

1. Gráfico lineal

El gráfico típico descrito previamente, donde se representa una función en dos ejes cartesianos perpendiculares entre sí (el X y el Y). Las funciones que se pueden establecer de forma no ambigua mediante líneas son las de una sola variable, es decir, y=f(x).

Este tipo de gráfico es muy útil para reflejar con claridad los cambios producidos del parámetro Y (variable dependiente) en función de X (variable independiente). Son los típicos utilizados para reflejar tendencias temporales, pero también se pueden utilizar para otras muchas cosas más, como es el caso del ejemplo citado con anterioridad del número de puestas en base a la temperatura ambiental.

Gráfico lineal

2. Diagrama de barras

Tal y como indica su nombre, aquí se representan los datos en formas de barras, de longitud proporcional a los valores que se quieren mostrar de forma visual. El conjunto de datos se representa con barras de la misma anchura, pero la altitud de cada una es proporcional a una agregación específica. Se estima que este tipo de gráficos representan el 50% de todos los presentes en material didáctico, pues son muy visuales y directos.

No existe una homogeneidad absoluta en lo que a la creación de gráficos de barras se refiere, pero es recomendable seguir las siguientes indicaciones:

  • El ancho de cada barra debe ser el mismo para todas las series de datos. Esto evita confusiones innecesarias.
  • La longitud de la barra debe ser proporcional a la magnitud del valor que representa. Si no se hace así, el diagrama pierde todo el sentido.
  • El espacio de separación entre barras debe ser siempre el mismo.
  • Las barras pueden disponerse tanto en vertical como en horizontal, siempre adecuando los ejes a ello.

3. Histograma

Aunque se pueda parecer a un diagrama de barras, no es exactamente lo mismo. Un histograma es una representación gráfica en forma de barras no separadas por espacios, que simboliza la distribución de un grupo de datos. Sirven para obtener una imagen general de la distribución de los grupos de la muestra respecto a una característica, sea esta cuantitativa y continua.

La clave de este tipo de gráfico es que se utiliza para relacionar variables cuantitativas continuas, como por ejemplo, la longitud o el peso individual por edades (cuando entre dos valores dados pueden haber otros intermedios). Si las variables son cuantitativas discretas (valores aislados), se acude al diagrama de barras.

Histograma

4. Gráfico circular

Es un recurso estadístico muy útil para representar porcentajes y proporciones, generalmente entre 4 elementos diferentes o más. Es fácil hacerse una imagen mental de un gráfico circular: como partir una pizza en porciones desiguales. De todas formas, su utilización y realización no es tan arbitraria. La fórmula para calcular la amplitud del sector de un diagrama (es decir, un elemento) es la siguiente:

Amplitud del sector (en grados): 360 grados x frecuencia relativa

La frecuencia relativa hace referencia al número de veces que se repite un evento en una muestra estadística. Así pues, si un elemento ocupa el 45% de la muestra analizada, ocupará 180 grados de la circunferencia total.

5. Diagrama de dispersión

Entramos en terrenos un poco más complejos, pues toca acudir a programas estadísticos para realizar este tipo de gráficos. Un diagrama de dispersión es aquel que utiliza las coordenadas cartesianas (los ejes X e Y) para mostrar los valores de dos variables en un conjunto de datos.

A la hora de hacer un diagrama de dispersión, se representan todos los datos como una “nube de puntos”. Tras ello, se genera una línea de ajuste, que permite realizar predicciones en base a los datos recopilados, es decir, los puntos de la gráfica. Esta línea representa una posible correlación positiva (ascendente), negativa (descendente) o nula, es decir, la línea no se puede formar. Si no hay línea de ajuste, se puede asumir que no existe relación entre los eventos analizados plasmados en los ejes X e Y.

Diagrama dispersión

6. Diagrama de caja y bigotes

Los diagramas de caja y bigotes se utilizan para representar varias características al mismo tiempo, tales como la dispersión y la simetría. No nos vamos a centrar en las particularidades de este tipo de representación debido a su complejidad, pues nos basta con saber que consiste en una serie de cajas rectangulares, donde los lados más largos muestran el recorrido intercuartílico.

La línea entre el cuartil inferior y el superior es la mediana de los datos, es decir, la variable de posición central en el conjunto de ellos. Por otro lado, el cuartil superior representa los valores máximos, mientras que el inferior encierra a los mínimos. Los “bigotes” son líneas que sobresalen del rectángulo, representantes de los datos atípicos de la muestra. Este tipo de gráfico es muy interesante, pues permite observar aquellos datos que normalmente se quedan fuera, los outliers.

7. Gráfico de áreas

Este tipo de gráfico compara los cambios o las tendencias históricas, mostrando la proporción del total que cada categoría representa en cualquier punto dado en el tiempo. Más que valores individuales, comunican tendencias generales.

Resumen

Los gráficos son verdaderamente útiles en el ámbito de la investigación y, por ello, forman parte de (casi) cualquier publicación científica profesional. Los datos estadísticos requieren de una representación rápida que permita observar las tendencias no solo a nivel conceptual, sino también visual. Sin duda, el gusto de ver representados meses de trabajo en un solo diagrama de dispersión con una correlación clara, es algo que no está pagado.

Además de su utilidad en el ámbito científico, la formación de gráficos es esencial para acercar a los más pequeños de la casa a la estadística. Los colores, las formas sencillas y la concisión hacen a este tipo de recursos estadísticos esenciales para comprender cualquier materia numérica compleja.

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