Un gráfico de radar es un método gráfico para mostrar datos multivariados en forma de un gráfico bidimensional de tres o más variables cuantitativas representadas en ejes que comienzan desde el mismo punto. La posición relativa y el ángulo de los ejes suelen ser poco informativos, pero se pueden aplicar diversas heurísticas, como algoritmos que representan los datos como el área total máxima, para ordenar las variables (ejes) en posiciones relativas que revelen correlaciones distintivas, compensaciones y una multitud de otras medidas comparativas. [1]
El gráfico de radar también se conoce como gráfico web , gráfico de araña , gráfico de telaraña , gráfico estelar , [ 2] gráfico estelar , gráfico de telaraña , polígono irregular , gráfico polar o diagrama de Kiviat . [3] [4] Es equivalente a un gráfico de coordenadas paralelas , con los ejes dispuestos radialmente.
El gráfico de radar es un gráfico o diagrama que consta de una secuencia de radios equiangulares, llamados radios, en el que cada radio representa una de las variables. La longitud de los datos de un radio es proporcional a la magnitud de la variable para el punto de datos en relación con la magnitud máxima de la variable en todos los puntos de datos. Se dibuja una línea que conecta los valores de los datos para cada radio. Esto le da al gráfico una apariencia de estrella y el origen de uno de los nombres populares para este gráfico. El gráfico de estrella se puede utilizar para responder las siguientes preguntas: [5]
Los gráficos de radar son una forma útil de mostrar observaciones multivariadas con un número arbitrario de variables. [6] Cada estrella representa una sola observación. Normalmente, los gráficos de radar se generan en un formato de gráfico múltiple con muchas estrellas en cada página y cada estrella representa una observación. [5] El gráfico de estrellas fue utilizado por primera vez por Georg von Mayr en 1877. [7] [8] Los gráficos de radar se diferencian de los gráficos de glifos en que se utilizan todas las variables para construir la figura de estrella trazada. No hay separación entre variables de primer plano y de fondo. En cambio, las figuras en forma de estrella suelen estar dispuestas en una matriz rectangular en la página. Es algo más fácil ver patrones en los datos si las observaciones están dispuestas en un orden no arbitrario (si las variables se asignan a los rayos de la estrella en un orden significativo). [9]
Los gráficos de radar se pueden utilizar en los deportes para representar gráficamente las fortalezas y debilidades de los jugadores [10] calculando varias estadísticas relacionadas con el jugador que se pueden seguir a lo largo del eje central del gráfico. Algunos ejemplos incluyen los tiros realizados, los rebotes, las asistencias, etc. de un jugador de baloncesto, o las estadísticas de bateo o lanzamiento de un jugador de béisbol. Esto crea una visualización centralizada de las fortalezas y debilidades de un jugador y, si se superpone con las estadísticas de otros jugadores o los promedios de la liga, puede mostrar dónde sobresale un jugador y dónde podría mejorar. [11] Estos conocimientos sobre las fortalezas y debilidades de los jugadores podrían resultar cruciales para el desarrollo del jugador, ya que permiten a los entrenadores y preparadores ajustar el régimen de entrenamiento de un jugador para ayudar a mejorar sus debilidades. Los resultados del gráfico de radar también pueden ser útiles en el juego situacional. Si se demuestra que un bateador batea mal contra lanzadores zurdos, entonces su equipo sabe que debe limitar sus apariciones en el plato contra lanzadores zurdos, mientras que el equipo oponente puede tratar de forzar una situación en la que el bateador se vea obligado a batear contra el lanzador.
Otra aplicación de los gráficos de radar es el control de la mejora de la calidad para mostrar las métricas de rendimiento de varios objetos, incluidos programas informáticos, [12] computadoras, teléfonos, vehículos y más. Los programadores informáticos a menudo utilizan la analítica para probar el rendimiento de sus programas en comparación con otros. Un ejemplo de esto en el que los gráficos de radar pueden ser útiles es el análisis de rendimiento de varios algoritmos de clasificación. Un programador podría reunir varios algoritmos de clasificación diferentes, como selección, burbuja y rápido, luego analizar el rendimiento de estos algoritmos midiendo su velocidad, uso de memoria y uso de energía, luego graficarlos en un gráfico de radar para ver cómo se desempeña cada clasificación bajo varios tamaños de datos. Otra aplicación de rendimiento es medir el rendimiento de automóviles similares entre sí. Un consumidor podría observar variables como la velocidad máxima de los automóviles, las millas por galón, los caballos de fuerza y el torque. Luego, después de usar un gráfico de radar para visualizar los datos, podría decidir qué automóvil es mejor para ellos en función de los resultados.
Los gráficos de radar se pueden utilizar en las ciencias de la vida para mostrar las fortalezas y debilidades de los fármacos y otros medicamentos. [13] Usando el ejemplo de dos antidepresivos, un investigador puede clasificar variables como eficacia, efectos secundarios, costo, etc. en una escala del uno al diez. Luego podrían graficar los resultados usando un gráfico de radar para ver la distribución de las variables y encontrar cómo difieren, como un antidepresivo que es más barato y actúa más rápido, pero no tiene un gran alivio con el tiempo. Mientras tanto, el otro antidepresivo proporciona un alivio más fuerte y se mantiene mejor con el tiempo, pero es más caro. Otra aplicación de las ciencias de la vida es en el análisis de pacientes. Los gráficos de radar se pueden utilizar para graficar las variables de la vida que afectan el bienestar de una persona, y luego analizarlas para ayudarla. Un ejemplo más específico es el caso de los atletas, cuyos diversos hábitos de bienestar, como el sueño, la dieta y el estrés, se monitorean para asegurarse de que se mantienen en óptimas condiciones físicas. [14] Si se mostrara que alguna área está bajando, los médicos y entrenadores podrían intervenir para ayudar al atleta y mejorar su bienestar.
Los gráficos de radar son adecuados principalmente para mostrar de forma sorprendente valores atípicos y comunes , o cuando un gráfico es mejor en cada variable que otro, y se utilizan principalmente para mediciones ordinales , donde cada variable corresponde a "mejor" en algún aspecto y todas las variables están en la misma escala.
Por el contrario, los gráficos de radar han sido criticados por ser poco adecuados para tomar decisiones de compensación: cuando un gráfico es mejor que otro en algunas variables, pero menos en otras. [15]
Además, es difícil comparar visualmente las longitudes de los diferentes radios, porque las distancias radiales son difíciles de calcular, aunque los círculos concéntricos pueden resultar útiles como líneas de cuadrícula. En su lugar, se puede utilizar un gráfico de líneas simple, en particular para las series temporales. [16]
Los gráficos de radar pueden distorsionar los datos hasta cierto punto, especialmente cuando las áreas están rellenas, porque el área contenida se vuelve proporcional al cuadrado de las medidas lineales. Por ejemplo, en un gráfico con 5 variables que van de 1 a 100, el área contenida por el polígono delimitado por 5 puntos cuando todas las medidas son 90, es más del 10% mayor que la misma para un gráfico con todos los valores de 82.
Los gráficos de radar también pueden resultar difíciles de comparar visualmente entre diferentes muestras en el gráfico cuando sus valores están cerca porque sus líneas o áreas se fusionan entre sí, como se muestra en la Figura 5.
Los gráficos de radar imponen varias estructuras a los datos, que a menudo son artificiales:
Por ejemplo, los datos alternos 9, 1, 9, 1, 9, 1 producen un gráfico de radar con picos (que entra y sale), mientras que reordenar los datos como 9, 9, 9, 1, 1, 1 produce dos cuñas (sectores) distintas.
En algunos casos existe una estructura natural y los gráficos de radar pueden ser muy adecuados. Por ejemplo, para los diagramas de datos que varían a lo largo de un ciclo de 24 horas, los datos horarios están naturalmente relacionados con sus vecinos y tienen una estructura cíclica, por lo que pueden mostrarse naturalmente como un gráfico de radar. [16] [19] [20]
Un conjunto de directrices sobre el uso de gráficos de radar (o más bien, el estrechamente relacionado "gráfico de área polar") es: [20]
Los gráficos de radar son útiles para conjuntos de datos multivariados de tamaño pequeño a moderado . Su principal debilidad es que su eficacia se limita a conjuntos de datos con menos de unos pocos cientos de puntos. Después de eso, tienden a ser abrumadores. [5]
Además, al utilizar gráficos de radar con múltiples dimensiones o muestras, el gráfico de radar puede volverse desordenado y más difícil de interpretar a medida que aumenta el número de muestras.
Por ejemplo, tome la tabla de estadísticas de bateo que compara al MVP de la MLB 2021 Shohei Ohtani, con las estadísticas de los bateadores designados promedio de las ligas y algunos jugadores del Salón de la Fama. Estas estadísticas representan el porcentaje de hits, jonrones, ponches, etc. por turno al bate de un jugador. Para obtener más información sobre lo que representa cada estadística utilizada en la tabla, puede consultar esta referencia de la MLB. [21] Usaremos esta tabla a continuación para crear gráficos de radar que comparen las estadísticas de bateo del MVP de 2021 con los promedios de la liga para bateadores designados y bateadores regulares, en un intento de visualizar métricas de rendimiento y llegar visualmente a la conclusión de que Shohei superó al jugador promedio. A continuación, incluiremos muestras adicionales en el gráfico de radar, utilizando a los jugadores del Salón de la Fama Jackie Robinson, Jim Thome y Frank Thomas para comparar a Shohei con algunos de los mejores bateadores de todos los tiempos. Este gráfico de radar no solo puede darnos una intuición de cómo se compara Shohei con los mejores jugadores históricos, sino que también servirá para mostrar las limitaciones de tener demasiadas muestras en un gráfico de radar.
En la Figura 10 podemos ver cómo un gráfico de radar se puede interpretar fácilmente cuando el número de radios y muestras es relativamente pequeño. Cuando comparamos más muestras en la Figura 11, incluso sin un relleno de área en el gráfico de radar, se hace evidente lo difícil que puede resultar interpretarlo o tomar decisiones de compromiso.
El gráfico de la derecha [5] contiene los gráficos de estrellas de 15 automóviles . La lista de variables para el gráfico de estrellas de muestra es:
Podemos observar estos gráficos de forma individual o podemos utilizarlos para identificar grupos de coches con características similares. Por ejemplo, podemos observar el gráfico de estrellas del Cadillac Seville (el último de la imagen) y ver que es uno de los coches más caros, tiene un consumo de combustible inferior al promedio (pero no entre los peores), tiene un historial de reparaciones mediocre y un espacio y un tamaño entre promedio y superiores al promedio. A continuación, podemos comparar los modelos Cadillac (los tres últimos gráficos) con los modelos AMC (los tres primeros gráficos). Esta comparación muestra patrones distintos. Los modelos AMC tienden a ser económicos, tienen un consumo de combustible inferior al promedio y son pequeños tanto en altura como en peso y en espacio. Los modelos Cadillac son caros, tienen un bajo consumo de combustible y son grandes tanto en tamaño como en espacio. [5]
Se pueden utilizar gráficos lineales para series de tiempo y otros datos, [16] en forma de coordenadas paralelas .
Para la comparación cualitativa gráfica de datos tabulares bidimensionales en varias variables, una alternativa común son las bolas de Harvey , que son ampliamente utilizadas por Consumer Reports . [22] La comparación en bolas de Harvey (y gráficos de radar) puede verse significativamente facilitada al ordenar las variables algorítmicamente para agregar orden. [23]
El análisis de componentes principales (PCA) ofrece un método excelente para visualizar estructuras dentro de datos multivariados .
Otra alternativa es utilizar pequeños gráficos de barras en línea, que pueden compararse con los sparklines . [23]
Aunque los gráficos de radar y polares suelen describirse como el mismo tipo de gráfico, [4] algunas fuentes hacen una diferencia entre ellos e incluso consideran que el gráfico de radar es una variación del gráfico polar que no muestra datos en términos de coordenadas polares. [24]
Este artículo incorpora material de dominio público del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología.
El Dr.
Philip J. Kiviat
sugirió en un reciente taller de NBS/ACM sobre medición del rendimiento que un gráfico circular, utilizando radios como ejes variables, podría ser una forma útil. […] Recomiendo que se les llame "diagramas de Kiviat" o "gráficos de Kiviat" para reconocer su percepción sobre su importancia.
