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Percepción gráfica

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:

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]

Véase también

Referencias

  1. ^ ab Cleveland, William; McGill, Robert (1984). "Percepción gráfica y métodos gráficos para analizar datos científicos". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 79 (387): 531–544. doi :10.1080/01621459.1984.10478080. JSTOR  2288400.
  2. ^ abc Cleveland, William (1993). Visualización de datos . Summit, Nueva Jersey: Hobart Press. ISBN 0-9634884-0-6.
  3. ^ abcd Cleveland, William (1994). Los elementos de la representación gráfica de datos . Summit, Nueva Jersey: Hobart Press. ISBN 0-9634884-1-4.
  4. ^ ab Tufte, Edward (2001). La presentación visual de la información cuantitativa . Cheshire, Connecticut: Graphics Press. ISBN 1930824130.
  5. ^ ab Harrell, Jr, Frank (24 de abril de 2017). "PRINCIPIOS DE CONSTRUCCIÓN DE GRÁFICOS" (PDF) . Vanderbilt . Consultado el 9 de junio de 2018 .
  6. ^ abc Duke, Susan; Bancken, Fabrice; Crowe, Brenda; Soup, Mat; Botsis, Taxiarchis; Forshee, Richard (2015). "Ver para creer: buenos principios de diseño gráfico para la investigación médica". Estadísticas en Medicina . 34 (22): 3040–3059. doi :10.1002/sim.6549. PMID  26112209. S2CID  36793148.
  7. ^ Angra, Aakanksha; Gardner, Stephanie (2017). "Reflexión sobre gráficos: atributos de la elección de gráficos y prácticas de construcción en biología". CBE: Educación en Ciencias de la Vida . 16 (3): ar53. doi :10.1187/cbe.16-08-0245. PMC 5589433 . PMID  28821538. 
  8. ^ Cleveland, William; McGill, Robert (1985). "Percepción gráfica y métodos gráficos para analizar datos científicos". Science . 229 (4716): 828–833. Bibcode :1985Sci...229..828C. doi :10.1126/science.229.4716.828. PMID  17777913. S2CID  16342041.
  9. ^ Robbins, Naomi (2005). Cómo crear gráficos más efectivos . Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons. Págs. 47-62. ISBN 0985911123.
  10. ^ Carswell, C. Melody (1992). "Elección de especificadores: una evaluación del modelo de tareas básicas de la percepción gráfica". Factores humanos: Revista de la Sociedad de factores humanos y ergonomía . 34 (5): 535–554. doi :10.1177/001872089203400503. PMID  1459565. S2CID  19818462.
  11. ^ Hollands, JG; Spence, Ian (1992). "Juicios de cambio y proporción en la percepción gráfica". Factores humanos: Revista de la Sociedad de factores humanos y ergonomía . 34 (3): 313–334. doi :10.1177/001872089203400306. PMID  1634243. S2CID  28097022.
  12. ^ "Regla de diseño gráfico n.° 2: explica tus codificaciones". Datos fluidos . 2010-08-26 . Consultado el 9 de junio de 2018 .
  13. ^ Bancken, Fabrice (6 de septiembre de 2012). "Seleccione el gráfico correcto". Página de inicio de gráficos de seguridad de CTSpedia . Consultado el 10 de junio de 2018 .
  14. ^ Harrell, Jr, Frank (24 de abril de 2017). "Gráficos para ensayos clínicos". Departamento de Bioestadística de Vanderbilt . Consultado el 10 de junio de 2018 .
  15. ^ Lane, Peter; Duke, Susan (12 de agosto de 2012). "Recomendaciones de mejores prácticas". Página de inicio de gráficos de seguridad de CTSpedia . Consultado el 10 de junio de 2018 .

Enlaces externos