10. Gráficos.
10.1 Introducción.
Un gráfico es una representación visual de datos que permite comprender de forma rápida y clara información sobre esos datos. Se utiliza para mostrar relaciones, patrones o tendencias que pueden no ser evidentes al observar únicamente los datos en forma de tablas. Los gráficos facilitan el análisis, la comparación y la presentación de información, haciendo que los datos sean más accesibles y comprensibles.
Vídeo: 10.1.a
Título: Gráficos. Introducción.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_introduccion
Libro de trabajo: graficos_introduccion.ods
Vídeo: 10.1.b
Título: Gráficos. Aplicar formato a un gráfico.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_formatos
Libro de trabajo: graficos_introduccion.ods
10.2 Gráficos básicos.
10.2.1 Gráfico de columnas.
Un gráfico de columnas es adecuado cuando se desean comparar diferentes grupos de datos (series y categorías). Por ejemplo ventas de artículos por zonas.
Vídeo: 10.2.1
Título: Gráficos de columnas.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_columnas
Libro de trabajo: graficos_columnas.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GB-1, T10-GB-2, T10-GB-3.
10.2.2 Gráfico de barras.
Un gráfico de barras, como el de columnas, es adecuado cuando se desean comparar diferentes grupos de datos (series y categorías). El de columnas se acostumbra a utilizar cuando las categorías (Eje X) tienen un ‘orden relevante’ (Enero, Febrero, Marzo, … Lunes, Martes, Miércoles,…) mientras que en el de barras el orden no es ‘Importante’. También se acostumbra a utilizar cuando las categorías (Eje X – Vertical) tienen entradas de texto largas, estéticamente queda mejor.
Ejercicios recomendados.
T10-GB-4.
10.2.3 Gráfico de líneas.
Este tipo de gráfico es el adecuado cuando se quiere ver cambios (o tendencias) a través de un periodo continuo de tiempo ( o simplemente series continuas). Por ejemplo ver la evolución de ventas a través de los meses.
Vídeo: 10.2.3
Título: Gráficos de líneas.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_lineas
Libro de trabajo: graficos_lineas.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GB-5.
10.2.4 Gráfico circular.
El gráfico circular o de sectores se utiliza para mostrar proporciones (porcentajes) sobre un total. En estos gráficos se ve claramente como se distribuyen las partes con respecto al todo. Recordar que solo se puede mostrar una categoría o una serie de datos.
Vídeo: 10.2.4
Título: Gráfico circular.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_circular
Libro de trabajo: graficos_circular.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GB-6, T10-GB-7.
10.2.4.1 Gráfico circular con subgráfico.
Cuando los sectores a representar son numerosos, el gráfico circular puede ser confuso. Si no son demasiados datos se puede solucionar con un subtipo de gráfico de sectores que permite trasladar determinados datos a otro subgráfico (de sectores o de barras) y clarificar los datos que se muestran.
Vídeo: 10.2.4.1
Título: Gráfico circular con subgráfico.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_circular_subgrafico
Libro de trabajo: graficos_circular_subgrafico.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GB-8.
10.2.4.2 Gráfico de anillos.
Este gráfico es una variación del gráfico circular, la diferencia es que permite la representación de más de una serie de datos. Cada serie se representa en un anillos de forma que es cómodo comprobar las variaciones en % de cada sector de anillo. Como en los gráficos circulares, no es habitual trabajar con muchas series de datos porque pueden resultar confusos.
Vídeo: 10.2.4.2
Título: Gráfico de anillos.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_anillos
Libro de trabajo: graficos_anillos.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GB-9.
10.3 Gráficos para representar valores de magnitudes muy diferentes.
Cuando tenemos que representar gráficamente valores en los que hay mucha diferencia de magnitud entre los valores mayores y los más pequeños puede suceder que estos últimos queden casi invisibilizados (planos), entonces podemos optar por este tipo de gráficos.
10.3.1 Gráficos con dos escalas.
Un gráfico de dos escalas es adecuado cuando tenemos que representar series con diferentes escalas de medida o rangos de valores dispares (por ejemplo, series que tienen valores entre 100 y 200 y series que tienen valores entre 4.000 y 5.000). En estos casos, las series con los valores más altos (o bajos), se representan en el eje secundario. Además, por claridad, es habitual utilizar gráficos mixtos de forma que para los valores del eje principal se utiliza un tipo de gráfico (columnas p.e.) y para los del eje secundario otro tipo (líneas p.e.).
Vídeo: 10.3.1
Título: Gráfico con dos escalas.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_dos_escalas
Libro de trabajo: graficos_dos_escalas.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GM-1.
10.3.2 Gráficos con escala logarítmica.
Cuando tenemos series de datos con valores muy dispares o cuando los valores crecen de manera muy rápida es recomendable utilizar esta escala porqué los incrementos de los intervalos se hacen con multiplicaciones en lugar de sumas (esto es que en lugar de crecer 10, 20, 30,… crecen de forma 10, 100, 1000,…), ello permite ver patrones de crecimiento, etc. sobre magnitudes muy distantes entre sí.
Vídeo: 10.3.2
Título: Gráfico con escala logarítmica.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_escala_log
Libro de trabajo: graficos_escala_logaritmica.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GM-2.
10.4 Gráficos apilados.
Los gráficos apilados (o acumulados) se utilizan para mostrar la evolución de diferentes categorías a lo largo un eje de análisis. Permiten visualizar, además del valor individual de cada categoría, el total acumulado. Este tipo de gráfico es especialmente útil para comparar la contribución relativa de cada componente dentro de un conjunto (total), y para identificar tendencias generales y patrones de crecimiento. En general, muestran de que serie de valores se compone un total y que peso tiene cada uno de estos valores sobre él.
10.4.1 Gráfico de columnas apiladas.
Un gráfico de columnas apilado sirve para ver de que serie de valores se compone un total y como esa composición varia a lo largo de un eje. Es adecuado cuando queremos ver como evolucionan tanto el total como los elementos que lo componen.
Vídeo: 10.4.1
Título: Gráfico de columnas apiladas.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_columnas_apl
Libro de trabajo: graficos_columnas_apiladas.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GA-1.
10.4.2 Gráfico de columnas apiladas 100%.
Un gráfico de columnas 100% apiladas es útil cuando se desea ver como evolucionan las proporciones (porcentajes) de diferentes elementos que componen un total. A diferencia del de Columnas apiladas que muestra los valores de los elementos que componen el total, en éste, se muestran proporciones (porcentajes) de cada elemento respecto al total.
Aunque se vea claramente el peso de cada elemento respecto al total, si que es cierto que resulta dificultoso ver que % exacto corresponde a cada elemento. En el caso que fuera importante ver el % de cada elemento sobre el total, podríamos optar por un grafico de anillos o varios gráficos circulares (uno para cada serie).
Vídeo: 10.4.2
Título: Gráfico de columnas apiladas 100%.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_columnas_apl100
Libro de trabajo: graficos_columnas_apiladas_100.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GA-2.
10.5 Gráficos de dispersión.
Este tipo de gráfico se utiliza para mostrar la relación entre dos variables numéricas y es útil para encontrar patrones, correlaciones, tendencias. En estos gráficos cada punto del gráfico representa un par de valores (x, y) lo que facilita la visualización de cómo una variable se comporta en función de la otra. Constan de dos series de valores numéricos, valores para eje X y valores para eje Y. También se suelen utilizar para representar funciones matemáticas.
Vídeo: 10.5.a
Título: Gráfico de dispersión.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_dispersion
Libro de trabajo: grafico_dispersión.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GD-1, T10-GD-2.
10.5.1 Gráfico de burbujas.
Es una extensión del gráfico de dispersión y es adecuado para ver la relación entre tres variables numéricas. Dicho de otra forma, extiende el gráfico XY a una tercera variable numérica. En este tipo de gráfico cada burbuja tiene una posición determinada por dos variables (x, y) y un tamaño determinado por la tercera variable. Constan de tres columnas (o filas) de valores numéricos.
Vídeo: 10.5.1
Título: Gráfico de burbujas.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_burbujas
Libro de trabajo: grafico_burbujas.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GD-3, T10-GD-4.
10.6 Gráficos radiales.
Un gráfico radial o de red se suele utilizar cuando se comparan diferentes variables cuantitativas. Visualizan de forma clara que variables tienen valores similares y destacan claramente las variables con picos (valores muy altos o muy bajos). Para cada variable se traza un eje, cada valor de la variable se traza a lo largo de su eje y todas las variables se conectan para formar un polígono. Cuanto más uniformes sean los valores de una variable más regular es el polígono.
No se acostumbra a poner demasiadas variables (ni demasiados valores) ya que muchos ejes con muchos puntos de conexión puede resultar confuso.
Si se trata de medir los valores de las variables cuantitativamente (por ejemplo, en que ciudad ha habido mayores ventas) se pueden comparar las áreas de los polígonos.
Vídeo: 10.6
Título: Gráficos radiales.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_radial
Libro de trabajo: grafico_radial.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GR-1, T10-GR-2.
10.12 Minigráficos.
Son pequeños gráficos que se insertan en una celda y sirven para visualizar tendencias o patrones de datos. Al representarse en diferentes filas o columnas y al lado de los datos que representan permiten ver diferencias o similitudes entre esas series de datos.
Vídeo: 10.12
Título: Minigráficos.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_minigraficos
Libro de trabajo: minigraficos.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GMIN-1, T10-GMIN-2.
10.13 Barras de error.
Las barras de error sirven para mostrar variabilidad, incertidumbre, precisión relativa en los datos que se representan gráficamente.
10.13.1 Valor constante.
Se suelen utilizar cuando en los datos que tenemos queremos indicar un rango de confianza. Por ejemplo, imaginemos un invernadero donde se ha ido recogiendo lecturas diarias de temperaturas. Tenemos una tabla con la temperatura media y el gráfico de barras correspondiente. Sabemos que puede haber un error de 0,5 grados por encima o por debajo. Podemos representar este posible error (esta incertidumbre) con barras de error de valor constante.
Vídeo: 10.13.1
Título: Barras de error tipo valor constante.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_be_constante
Libro de trabajo: barras_error_constante.ods
10.13.2 Porcentaje.
Supongamos que tenemos en una tabla los valores de los kilos guardados de una serie de frutas. Las frutas están almacenadas y sabemos que para cada 100 kilos de, por ejemplo, Peras hay una pérdida (hojas, deterioros, etc.) del 20%, para las de Melocotones del 15%, Nectarinas un 18% y Ciruelas del 8%. Si hacemos un gráfico de las cantidades de fruta almacenadas, con las barras de error tipo porcentaje podremos representar estas pérdidas previsibles.
Estas barras de error se pueden utilizar cuando la incertidumbre de los datos que se están representando es proporcional a esos datos.
Vídeo: 10.13.2
Título: Barras de error tipo porcentaje.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_be_porcentaje
Libro de trabajo: barras_error_porcentajes.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GERR-1.
10.13.3 Desviación típica (o estándar).
Resumiendo mucho, la desviación standard mide cuanto se dispersan los datos en torno a la media. Si la dispersión es baja, significa que la mayoría de los datos están cercanos al promedio, mientras que una desviación standard alta significa que la mayoría de los datos están dispersos, se alejan del promedio. Estas barras de error representan este acercamiento / alejamiento de la media.
Vídeo: 10.13.3
Título: Barras de error tipo desviación standard.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_be_desviacion
Libro de trabajo: barras_error_desviacion.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GERR-2.
10.13.4 Error típico.
Resumiendo mucho, en estadística, el error típico se utiliza para mostrar la incertidumbre en la estimación de la media de los datos. A mayor valor, mayor incertidumbre de la muestra.
Vídeo: 10.13.4
Título: Barras de error tipo error típico.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_be_tipico
Libro de trabajo: barras_error_tipico.ods
10.13.5 Margen de error.
Definición del manual oficial de Libre Office Calc: Muestra el margen de error más grande en porcentaje de acuerdo con el mayor valor del grupo de datos.
Vídeo: 10.13.5
Título: Barras de error margen error.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_be_estadistica
Libro de trabajo: barras_error_estadisticas.ods
10.13.6 Error intervalos de celdas.
Este tipo de barras de error se utilizan cuando tenemos diferentes parámetros de error (o incertidumbre) para cada punto de datos. Los valores para cada serie se definen en un intervalo de celdas. Son parecidas (iguales) a las barra de error constante pero en lugar de definir el valor en la configuración, el valor para cada serie se define en un intervalo de celdas.
Vídeo: 10.13.6
Título: Barras de error intervalos celdas.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_be_personal
Libro de trabajo: barras_error_personalizadas.ods
10.13.7 Varianza.
La varianza indica qué tan dispersos están los datos respecto a su promedio. Un valor alto significa que los valores de los datos de las series están muy separados entre sí, un valor bajo significa que están más concentrados cerca de la media. Es la Base para calcular la desviación típica. Que de hecho es la raíz cuadrada de la varianza.
A la hora de poner barras de error y decidir si varianza o desviación típica se suele optar por la desviación típica porque los valores no son tan altos.
10.14 Líneas de tendencia.
Las líneas de tendencia resultan útiles, entre otras, para identificar tendencias generales, analizar patrones estacionales y detectar correlaciones de datos. También se pueden utilizar para hacer extrapolaciones o predicciones basadas en datos históricos.
10.14.1 Extrapolaciones.
Una extrapolación muestra la tendencia en periodos futuros (o pasados). Por ejemplo, en un gráfico de ventas mensuales en la que los datos llegan hasta agosto, se puede hacer una previsión hasta diciembre extrapolando cuatro periodos. IMPORTANTE, la línea se prolonga basándose en los datos reales del gráfico.
10.14.2 Intersecciones.
La línea de tendencia siempre se basa en los datos sobre los que se realiza el gráfico. Supongamos un caso en el que los datos de ventas representados en un gráfico empiezan en Enero pero conocemos los datos de ventas de Diciembre del año anterior y queremos tenerlos en cuenta a la hora de trazar la línea de tendencia. La intersección sirve para indicar que el primer punto de datos no es el del gráfico (Enero) sino un valor que teníamos en diciembre (recuerde no está en el gráfico). En estos casos podemos marcar la opción de Intersección y escribir el valor que teníamos en Diciembre. La definición teórica sería: La intersección permite marcar el punto donde la línea de tendencia cruza con el eje Y cuando X=0.
10.14.3 El valor de R2.
Habitualmente a la línea de tendencia se le añade el valor de R2. Es un indicador que mide que tal se ajusta la línea de tendencia a los valores reales del gráfico.
Cuando R2 = 1 significa que la línea explica perfectamente (al 100%) la variabilidad de los datos. Los datos se ajustan perfectamente a la línea de tendencia.
Cuando R2 tiene un valor próximo a 0 indica que la línea de tendencia explica muy poco la variabilidad de los datos del gráfico. Posiblemente haya factores no representados que explican mejor la variabilidad de los datos.
Conforme un valor de R2 se acerque más al 1 indicará que mejor se ajusta la línea de tendencia a los datos.
10.14.4 Cuando utilizar líneas de tendencia.
No siempre resulta conveniente utilizar líneas de tendencia. A modo de aproximación:
10.14.4.1 Se pueden utilizar.
Cuando se busca identificar un patrón general
Por ejemplo, si en un análisis de ventas mensuales, se puede comprobar si hay una tendencia creciente o decreciente.Cuando los datos fluctúan pero tienen una dirección clara
Una línea de tendencia ayuda a "pulir el ruido” y mostrar el comportamiento o tendencia general.Para hacer proyecciones o predicciones
Algunas tipos de líneas de tendencia, la lineal y la exponencial, se pueden extender hacia el futuro para estimar valores.En análisis estadístico o científico
Si se trabaja con correlaciones, relaciones entre variables, etc.
10.14.4.2 No tiene sentido utilizarlas.
Los datos no muestran ningún patrón claro
Cuando hay mucha dispersión o variabilidad de los datos.Cuidado con la interpretación.
A veces se tiende a interpretar la línea como una predicción sólida cuando solo muestra una tendencia histórica.
10.14.5 Línea de tendencia lineal.
La línea de tendencia lineal se utiliza para datos siguen patrones lineales. En el patrón lineal los datos muestran una tendencia constante en sentido creciente o decreciente que se ajustan al trazado de una línea recta.
Vídeo: 10.14.5
Título: Línea de tendencia lineal.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_lt_lineal
Libro de trabajo: grafico_lt_lineal.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GLT-1.
10.14.6 Línea de tendencia exponencial.
Este tipo de línea se utiliza para datos que crecen o decrecen en una tasa creciente (o decreciente) acelerada y constante. La línea sigue el trazado de una función exponencial.
Vídeo: 10.14.6
Título: Línea de tendencia exponencial.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_lt_exponencial
Libro de trabajo: grafico_lt_exponencial.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GLT-2.
10.14.7 Línea de tendencia logarítmica.
Se utilizan cuando los datos crecen de forma rápida al principio y luego se estabilizan.
Vídeo: 10.14.7
Título: Línea de tendencia logarítmica.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_lt_logaritmica
Libro de trabajo: grafico_lt_logaritmica.ods
10.14.8 Línea de tendencia polinómica.
Este tipo de línea se utiliza cuando los datos no muestran una evolución lineal y tienen subidas y bajadas (valles y picos en lenguaje técnico).
Vídeo: 10.14.8
Título: Línea de tendencia polinómica.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_lt_polinomica
Libro de trabajo: grafico_lt_polinomica.ods
10.14.9 Línea de tendencia potencial.
Este tipo de línea se utiliza para datos que crecen o decrecen en una tasa creciente (o decreciente) pero no constante o acelerada. La línea sigue el trazado de una función potencia.
No entraremos en detalles matemáticos. No confundir con la línea de tendencia exponencial, la exponencial tiene un crecimiento constante, crece aceleradamente, mientras que en la potencial crece pero no de forma acelerada, aunque se pueda dar.
En resumen, en la función potencial, la variable es la base, y en la exponencial, la variable es el exponente.
Vídeo: 10.14.9
Título: Línea de tendencia potencial.
url: https://video.auan234.com/ex/es/gr_lt_potencial
Libro de trabajo: grafico_lt_potencial.ods
10.14.10 Línea de tendencia media móvil.
Este tipo de línea de tendencia se utiliza cuando los datos presentan variaciones que parecen aleatorias. Esta línea calcula medias móviles sobre conjuntos acotados de datos (normalmente series temporales de meses, años, …) lo que confiere a la línea de tendencia más fiabilidad en el largo plazo.
Wikipedia: una media móvil es un cálculo utilizado para analizar un conjunto de datos creado series de promedios. Así las medias móviles son una lista de números en la cual cada uno es el promedio de un subconjunto de los datos originales.
Se usa para lo que se llama demanda estable, suaviza las fluctuaciones de plazos cortos, resaltando así las tendencias o ciclos de plazos largos.
Vídeo: 10.14.10
Título: Línea de tendencia móvil.
url: https://video.auan234.com/ca/es/gr_lt_media
Libro de trabajo: grafico_lt_media_movil.ods
Ejercicios recomendados.
T10-GLT-3.