Por Macario Hernández Garza
Sistemas de Optimización y Estadística, S. C. Copyright © 2009. Todos los derechos reservados.
En general las gráficas presentadas por el IFE en su sitio (www.ife.org.mx) o en sus libros y documentos no son las más adecuadas para presentar la información en forma eficiente y directa.
La gráfica del PREP 2009 (la cual puede consultar aquí), para las votaciones de los diputados federales es la siguiente:
Figura 1
Como podemos ver la gráfica es tridimensional, cuando perfectamente se puede hacer en una gráfica de dos dimensiones. El hacer la gráfica tridimensional, cuando no es necesario, en lugar de hacer la información más clara, la hace más confusa ya que el efecto tridimensional hace más difícil las comparaciones de votaciones entre partidos. Aunque las votaciones de los partidos se muestren (aunque borrosas), la gráfica nos debe comunicar de un solo vistazo las relaciones entre las votaciones. (más…)
Por Macario Hernández Garza
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La revista la Jornada de México, presentó un interesante artículo de Roberto González Amador donde analiza para países integrantes de la OCDE algunos indicadores como: personal empleado en investigación y desarrollo por cada mil habitantes, solicitud de patentes por cada millón de habitantes, etc. Usted puede consultar el artículo aquí.
Para variar, mi país México ocupa un vergonzoso último lugar. Al gobierno mexicano parece que no entiende o no quiere entender que el progreso de un país está relacionado con la investigación en ciencia, tecnología y en la educación. La epidemia de influenza A H1N1 fue una muestra de que el país no está preparado para una emergencia de este tipo, aparte de que se reaccionó tarde, no se contaba con suficientes antivirales. El desmantelamiento del sector salud jugó un papel importante en la alta tasa de defunciones en relación con las que se presentaron en Estados Unidos.
Por otra parte, las gráficas que presenta el diario la Jornada, no satisfacen uno de los principios de la construcción de gráficos enunciados por Edward Tufte y que menciona que los elementos gráficos deben ser proporcionales a los valores numéricos que representan.
Figura 1
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Por Macario Hernández Garza
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Edward R. Tufte es probablemente la máxima autoridad en la visualización de datos y en la visualización estadística de datos. Tufte trabajó con el famoso estadístico John W. Tukey quien por cierto creó el gráfico Box Plot o Box-Whisker Plot y quien también aparte de su importante aportación estadística, también hizo grandes contribuciones a la representación estadística de datos. Tukey escribió en 1977 el libro Exploratory Data Analysis.
Edward R. Tufte ha acuñado términos hoy conocidos en el área de la representación gráfica, tales como: “chartjunk” para referirse a los elementos de los gráficos que son inútiles y ocultan la información de los mismos.
Tufte también creó el concepto de sparklines, que son pequeños gráficos para mostrar tendencias y variaciones de variables tales como acciones de la bolsa de valores, temperaturas, precipitación pluvial, etcétera. Los sparklines tienen la característica de ocupar muy poco espacio e ir acompañados de texto, de tal forma que normalmente el sparkline ocupa un renglón, junto con el texto.
En la figura anterior tenemos ejemplos del uso de los sparklines, es de la página de Bonavista, un software profesional para la creación de gráficos de este tipo. (más…)
Este es otro de los conceptos importantes definidos por Edward Tufte en su libro The Visual Display of Cuantitative Information. Este concepto lo define así:
“Datos-Tinta: La mayor parte de la tinta en un gráfico debería representar la información de los datos, la tinta cambia como cambian los datos. Datos-Tinta es el núcleo no borrable de un gráfico, la tinta no redundante colocada en respuesta a la variación en los números representados. Entonces:”
Edward Tufte señala que: “debemos de maximizar la razón Datos-Tinta, dentro de lo razonable. Igualmente afirma que debe borrarse la tinta de no-datos dentro de lo razonable.” (más…)
Edward Tufte inicia el Capítulo 1 de su libro: The Display Of Quantitative Information, con las siguientes observaciones:
La excelencia en las gráficas estadísticas consiste de comunicar ideas complejas con claridad, precisión y eficiencia. Los gráficos desplegados deberían
- Mostrar los datos
- Inducir al espectador a pensar acerca de la sustancia más que en la metodología, el diseño gráfico, la tecnología de la producción gráfica, o algo más
- Evitar distorsionar lo que los datos tienen que decir
- Presentar muchos números en un espacio pequeño
- Hacer coherente a grandes conjuntos de datos
- Animar al ojo a comparar diferentes conjuntos de datos
- Revelar los datos a varios niveles de detalle, de una amplia visión general a los detalles más pequeños
- Servir a un propósito razonablemente claro: descripción, exploración, tabulación, o decoración
- Estar estrechamente integrado con la descripción estadística y verbal del conjunto de datos
Por Macario Hernández Garza
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Generalmente los usuarios aprendemos a hacer gráficos por imitación de los gráficos que vemos diariamente en las revistas o periódicos, lo peor del caso es que estos gráficos normalmente están mal diseñados, o no son lo más adecuados para los datos que presentan. Por lo general los gráficos presentados en los periódicos y revistas se preocupan más por hacer gráficos atractivos, que llamen la atención, en lugar de transmitir la información en forma efectiva.
En otras ocasiones, los usuarios usamos los gráficos que nos ofrece el software que utilizamos –por ejemplo Excel- y no buscamos una forma adecuada de diseñar un gráfico, y probablemente no lo buscamos porque no hay una cultura de presentación efectiva de información en forma gráfica y en los programas de las instituciones de educación este tema esta ausente.
Tenemos el siguiente gráfico:
Figura 1
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Si desea usted probar que tan capaz es para el diseño de gráficos en Excel o en cualquier otra aplicación y la presentación de datos en tablas. El siguiente examen o test le puede indicar que tan bien entiende usted los principios para la construcción de gráficos y la presentación de datos en tablas.
El siguiente link: Prueba de IQ sobre Diseño Gráfico lo lleva a la pantalla, que se muestra en la figura de abajo, del site: Perceptual Edge de Stephen Few, y ahí puede realizar su test.
Por Macario Hernández Garza
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Cuando deseamos hacer un gráfico de corridas, de tendencias o de series de tiempo; podemos vernos tentados a utilizar indistintamente un gráfico de líneas o un gráfico de dispersión. Sin embargo debemos de tener cuidado, puesto que el gráfico puede ser muy diferente y nos puede confundir en un momento dado.
Los siguientes dos gráficos fueron hechos con los mismos datos. El primero fue realizado con la opción gráfico de líneas de Excel 
y el segundo fue realizado con la opción gráfico de dispersión de Excel 
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Por Macario Hernández Garza
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Una amable lectora, Berenice Martínez, pide que escriba algo sobre la historia del gráfico de pastel. Escribiré algo breve de lo que encontré y pondré algunos excelentes links sobre este tema.
Según información de Wikipedia, el gráfico de pastel (pie chart) fue creado por William Playfair (1759-1823), un ingeniero y economista político escocés. A William Playfair se le considera el fundador de los métodos gráficos en la estadística. Playfair también es el creador del gráfico de barras y el de líneas, entre otros.
Este gráfico apareció en Statistical Breviary en 1801, cuyo autor fue Playfair. Se muestre enseguida un gráfico aparecido en la obra antes referida:
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Por Macario Hernández Garza
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Hemos comentado en algún o algunos post anteriores que el ojo humano tiene dificultades para comparar ángulos, o áreas. Debido a lo anterior, los gráficos de pastel y basados en áreas como los bubble charts son ineficientes en cuanto a la comunicación de la información.
También hemos comentado que el Jorge Camoes ha establecido que en un gráfico el 80% debe ser “Eureka” y el 20% “Wow”. Es decir el 80% debe estar dedicado a comunicar la información eficientemente mediante un gráfico adecuado que destaque los patrones de los mismos y el 20% debiera ser adorno o diseño atractivo del gráfico. Obviamente esta relación 80%-20% es por dar una idea solamente.
El site Junk Charts presenta una gráfica (Bubble Chart) del NYT Magazine de una encuesta sobre el aborto, la cual se muestra en seguida:
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