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Gráfico de barras

Ejemplo de un gráfico de barras agrupadas (cluster), uno con barras horizontales.

Un gráfico de barras es un diagrama o gráfico que presenta datos categóricos con barras rectangulares con alturas o longitudes proporcionales a los valores que representan. Las barras se pueden trazar vertical u horizontalmente. Un gráfico de barras verticales a veces se denomina gráfico de columnas .

Un gráfico de barras muestra comparaciones entre categorías discretas . Un eje del gráfico muestra las categorías específicas que se comparan y el otro eje representa un valor medido. Algunos gráficos de barras presentan barras agrupadas en grupos de más de una, que muestran los valores de más de una variable medida.

Historia

Muchas fuentes consideran que William Playfair (1759-1824) inventó el diagrama de barras y el gráfico de las exportaciones e importaciones de Escocia hacia y desde diferentes partes durante un año desde la Navidad de 1780 hasta la Navidad de 1781 de su Atlas comercial y político es el primer diagrama de barras de la historia. Los diagramas de la velocidad de un objeto en constante aceleración en función del tiempo publicados en La latitud de las formas (atribuido a Jacobus de Sancto Martino o, tal vez, a Nicole Oresme ) [1] unos 300 años antes pueden interpretarse como "protodiagramas de barras". [2] [3]

Uso

Los gráficos de barras proporcionan una presentación visual de datos categóricos. [4] Los datos categóricos son una agrupación de datos en grupos discretos, como meses del año, grupo de edad, tallas de calzado y animales. Estas categorías suelen ser cualitativas. En un gráfico de barras de columnas (verticales), las categorías aparecen a lo largo del eje horizontal y la altura de la barra corresponde al valor de cada categoría.

Los gráficos de barras tienen un dominio discreto de categorías y, por lo general, se escalan de modo que todos los datos quepan en el gráfico. Cuando no existe un orden natural de las categorías que se comparan, las barras del gráfico pueden organizarse en cualquier orden. Los gráficos de barras organizados de mayor a menor incidencia se denominan gráficos de Pareto.

Agrupados (agrupados) y apilados

Los gráficos de barras también se pueden utilizar para comparaciones más complejas de datos con gráficos de barras agrupadas (o "agrupadas") y gráficos de barras apiladas. [4]

En los gráficos de barras agrupadas (agrupadas) , para cada grupo categórico hay dos o más barras codificadas por colores para representar una agrupación en particular. Por ejemplo, el propietario de un negocio con dos tiendas podría hacer un gráfico de barras agrupadas con barras de diferentes colores para representar cada tienda: el eje horizontal mostraría los meses del año y el eje vertical mostraría los ingresos.

Alternativamente, los gráficos de barras apiladas (también conocidos como gráficos de barras compuestas ) apilan barras una sobre otra de modo que la altura de la pila resultante muestre el resultado combinado. A diferencia de un gráfico de barras agrupadas donde cada factor se muestra al lado de otro, cada uno con su propia barra, el gráfico de barras apiladas muestra múltiples puntos de datos apilados en una sola fila o columna. Esto puede, por ejemplo, tomar la forma de barras de altura uniforme que grafican una serie temporal con colores internos apilados que indican la participación porcentual de un subtipo de datos. Otro ejemplo sería una serie temporal que muestre números totales, con colores internos que indiquen la participación en el total por subtipos. Los gráficos de barras apiladas no son adecuados para conjuntos de datos que tienen valores positivos y negativos.

Los gráficos de barras agrupadas suelen presentar la información en el mismo orden en cada agrupación. Los gráficos de barras apiladas presentan la información en la misma secuencia en cada barra.

Ancho variable (variwide)

Ejemplo: Gráfico de barras de ancho variable que relaciona:
* las poblaciones respectivas de los países (a lo largo del eje x ),
* las emisiones de CO2 por persona 1990-2018 (a lo largo del eje y ), y
* las emisiones totales para ese país (área del rectángulo = producto x*yde las longitudes de los lados)

Los gráficos de barras de ancho variable, a veces abreviados como gráficos de barras de ancho variable , son gráficos de barras que tienen barras con anchos no uniformes. Generalmente:

— magnitudes del eje vertical ( A/X ) y
— cantidades del eje horizontal ( X ).
(A/X)*X= Área A para cada barra

Los roles de los ejes vertical y horizontal pueden invertirse, dependiendo de la aplicación deseada.

En Wikimedia Commons se muestran ejemplos de gráficos de barras de ancho variable.

Ventajas

  1. Fácil de leer e interpretar: los gráficos de barras son fáciles de leer e interpretar, incluso para personas sin conocimientos de estadística o visualización de datos. Las barras facilitan la comparación de valores y la visualización de tendencias, lo que las convierte en una herramienta útil para comunicar información a una amplia gama de públicos.
  2. Pueden manejar grandes cantidades de datos: los gráficos de barras pueden manejar grandes cantidades de datos y aun así proporcionar una representación clara de la información. Las barras pueden hacerse más estrechas o más anchas para que quepan una gran cantidad de categorías o puntos de datos, y el uso de colores o patrones puede facilitar la distinción entre ellas.
  3. Personalizable: los gráficos de barras se pueden personalizar para satisfacer las necesidades del usuario. Por ejemplo, se puede ajustar el color, el ancho y la altura de las barras para que el gráfico sea más atractivo visualmente, y se pueden agregar etiquetas y anotaciones para brindar información adicional.
  4. Útil para comparar valores: los gráficos de barras son particularmente útiles para comparar valores entre categorías o puntos de datos. Permiten identificar rápidamente diferencias y similitudes, lo que facilita la extracción de conclusiones y la toma de decisiones. [5] [6]

Limitaciones

  1. Uso limitado para datos continuos: los gráficos de barras no son útiles para mostrar datos continuos, como la temperatura o el tiempo. Para datos continuos, un gráfico de líneas o un diagrama de dispersión pueden ser más apropiados. Los gráficos de barras de datos continuos con barras de error a veces se denominan gráficos de dinamita. [7] [8]
  2. Uso limitado para muestras de tamaño pequeño: los gráficos de barras pueden no ser útiles para mostrar muestras de tamaño pequeño, ya que las barras pueden no representar los datos con precisión. En tales casos, un histograma o un diagrama de caja pueden ser más apropiados.
  3. Puede ser engañoso: los gráficos de barras pueden ser engañosos si la escala no es la adecuada o si los datos se presentan de una manera diseñada para confundir al observador. Por ejemplo, si se trunca el eje y, las diferencias entre las barras pueden parecer mayores de lo que son en realidad.
  4. Alcance limitado para datos multivariados: los gráficos de barras solo pueden mostrar una o dos variables a la vez, lo que los hace menos útiles para mostrar datos multivariados. En tales casos, un diagrama de dispersión o un mapa de calor pueden ser más apropiados. [5] [6]

Véase también

Referencias

  1. ^ Clagett, Marshall (1968), Nicole Oresme y la geometría medieval de cualidades y movimientos , Madison: Univ. of Wisconsin Press, págs. 85–99, ISBN 0-299-04880-2
  2. ^ Beniger, James R. ; Robyn, Dorothy L. (1978), "Gráficos cuantitativos en estadística: una breve historia", The American Statistician , 32 (1), Taylor & Francis, Ltd.: 1–11, doi :10.1080/00031305.1978.10479235, JSTOR  2683467
  3. ^ Der, Geoff; Everitt, Brian S. (2014). Manual de gráficos estadísticos con SAS ODS. Chapman y Hall - CRC. ISBN 978-1-584-88784-3.
  4. ^ de Kelley, WM; Donnelly, RA (2009) El enorme libro de problemas de estadística . Nueva York, NY: Alpha Books ISBN 1592578659 
  5. ^ ab Reid, Nathalie (12 de enero de 2018). "Visualización de datos: una guía para la narración visual de historias para bibliotecas". Revista de la Asociación de Bibliotecas Médicas . 106 (1): 135. doi :10.5195/jmla.2018.346. ISSN  1558-9439. PMC 5764581 . 
  6. ^ ab Healy, Kieran Joseph (2019). Visualización de datos: una introducción práctica. Princeton, Nueva Jersey. ISBN 978-0-691-18161-5.OCLC 1032356534  .{{cite book}}: Mantenimiento de CS1: falta la ubicación del editor ( enlace )
  7. ^ Riedel, Nico; Schulz, Robert; Kazezian, Vartan; Weissgerber, Tracey (15 de marzo de 2022). Reemplazo de gráficos de barras de datos continuos por gráficos más informativos: ¿estamos avanzando? (Informe). Comunicación científica y educación. doi :10.1101/2022.03.14.484206.
  8. ^ Doggett, Thomas J; Way, Connor (8 de enero de 2024). "Tramas dinamiteras en la investigación quirúrgica durante 10 años: un metaestudio que utiliza análisis de aprendizaje automático". Revista Médica de Postgrado . doi :10.1093/postmj/qgad134. ISSN  0032-5473.

Enlaces externos

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