La percepción gráfica es la capacidad humana de interpretar visualmente la información en gráficos y diagramas . Se puede decir que tanto la información cuantitativa como la cualitativa están codificadas en la imagen, y la capacidad humana para interpretarla a veces se denomina decodificación. [1] La importancia de la percepción gráfica humana, lo que discernimos fácilmente frente a lo que nuestro cerebro tiene más dificultad para decodificar, es fundamental para un buen diseño de gráficos estadísticos , donde la claridad, la transparencia, la precisión y la exactitud en la visualización e interpretación de los datos son esenciales para comprender la traducción de los datos en un gráfico para aclarar e interpretar la ciencia. [2] [3] [4] [5] [6] [7]
La percepción gráfica se logra en dimensiones o pasos de discernimiento mediante:
Detección : reconocimiento de geometría que codifica valores físicos.
ensamblaje : agrupamiento de elementos simbólicos detectados; discernimiento de patrones generales en los datos
estimación : evaluación de magnitudes relativas de dos valores físicos.
Los experimentos de Cleveland y McGill [1] para dilucidar los elementos gráficos que los humanos detectan con mayor precisión son un componente fundamental de los principios de buen diseño de gráficos estadísticos . [2] [3] [5 ] [ 6] [8] [9] [10] [11] [12] En términos prácticos, los gráficos que muestran la posición relativa en una escala común con mayor precisión son los más efectivos. Un tipo de gráfico que utiliza este elemento es el gráfico de puntos . Por el contrario, los ángulos se perciben con menor precisión; un ejemplo es el gráfico circular . Los humanos no ordenan naturalmente los tonos de color. Solo se puede discriminar un número limitado de tonos en un gráfico.
Los diseños gráficos que utilizan el procesamiento preatencional visual en el montaje del diseño gráfico son la razón por la que una imagen puede valer más que mil palabras al utilizar la capacidad del cerebro para percibir patrones. No todos los gráficos están diseñados para tener en cuenta el procesamiento preatencional. Por ejemplo, en la figura adjunta, una característica del diseño gráfico, la consulta de tablas, requiere que el cerebro trabaje más y tarde más en decodificar que si el gráfico utiliza nuestra capacidad para discernir patrones. [3]
El diseño gráfico que responde con facilidad a las preguntas científicas de interés incluirá una estimación adecuada. Se han descrito los detalles para elegir el tipo de gráfico adecuado para datos continuos y categóricos y para agrupar. [6] [13] Se han detallado los principios gráficos para la precisión, la claridad y la transparencia [2] [3] [4] [14] y se han resumido los elementos clave. [15]
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^ Harrell, Jr, Frank (24 de abril de 2017). "Gráficos para ensayos clínicos". Departamento de Bioestadística de Vanderbilt . Consultado el 10 de junio de 2018 .
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Enlaces externos
Una breve descripción e imagen de los nueve elementos gráficos de Cleveland y McGill
"Cómo William Cleveland convirtió la visualización de datos en una ciencia" (2016) de Priceonomics.com
Presentación de John Rauser de 2016, "Cómo ven los datos los humanos" en Velocity Amsterdam. Describe cómo las buenas visualizaciones optimizan el sistema visual humano