Daten Visualisierung - Wann Diagramme lügen 2/6

Summary

Este video proporciona valiosos consejos sobre cómo crear visualizaciones de datos claras y efectivas. Se enfatiza la importancia de mostrar puntos de datos individuales en lugar de resumir la información en gráficos que oculten variaciones clave. Se advierte sobre el uso incorrecto de representaciones basadas en áreas, como los gráficos de burbujas, y el peligro de los efectos 3D que pueden distorsionar la percepción. Además, se destaca la necesidad de elegir colores accesibles para todos los públicos y de etiquetar los datos de manera clara, asegurando que las visualizaciones sean comprensibles para todos.

Takeaways

• 😀 Es importante elegir el tipo adecuado de gráfico según el tipo de datos que se están visualizando para evitar confusión y garantizar una interpretación precisa.
• 😀 Se debe evitar ocultar los puntos de datos en gráficos de barras o resúmenes estadísticos, mostrando siempre los datos reales siempre que sea posible.
• 😀 El uso de gráficos 3D en presentaciones de datos es desaconsejado, ya que puede llevar a percepciones erróneas sobre las proporciones de los datos.
• 😀 Los gráficos de burbujas deben representar correctamente la área proporcional a los valores de los datos, no solo el radio, ya que esto puede distorsionar la visualización.
• 😀 Las visualizaciones deben tener un diseño accesible, considerando que un 10% de la población masculina sufre de daltonismo, especialmente con colores rojo-verde.
• 😀 Es crucial usar una escala de colores adecuada en gráficos, eligiendo tonalidades que permitan distinguir los diferentes valores de manera clara para todos los públicos.
• 😀 Los diagramas de barras deben incluir la línea de cero en el eje vertical para asegurar que la diferencia entre las barras sea clara y comprensible.
• 😀 Evitar el uso de efectos visuales innecesarios en los diagramas, como las sombras o los efectos 3D, que complican la lectura y comprensión de los datos.
• 😀 Cuando los datos son distribuciones normales, el valor medio es un buen indicador, pero en distribuciones no normales, mostrar los puntos de datos es más representativo.
• 😀 Los gráficos de dispersión deben utilizarse para mostrar la dispersión real de los datos y evitar representar los datos de manera demasiado simplificada o agregada.
• 😀 La elección de colores en los gráficos debe estar alineada con el contexto y los datos, como en el caso del índice de felicidad de Alemania, donde se usaron colores inadecuados para representar datos secuenciales.

Q & A

¿Por qué es importante mostrar los puntos de datos en lugar de solo las barras en un gráfico?

Es importante mostrar los puntos de datos para que los oyentes puedan entender la dispersión real de los datos. Si solo se muestran resúmenes como medias o barras, se podría ocultar información crucial sobre la variabilidad de los datos, especialmente en poblaciones no distribuidas normalmente.

¿Qué error común se comete al usar gráficos de burbujas y cómo debería representarse correctamente?

El error común en los gráficos de burbujas es usar el radio de un círculo para representar un valor, en lugar de usar el área. Esto lleva a distorsiones, ya que el área es proporcional al valor, no el radio. Usar el radio podría hacer que las burbujas grandes parezcan mucho más grandes de lo que realmente son.

¿Por qué los efectos 3D en los gráficos pueden ser problemáticos?

Los efectos 3D pueden ser problemáticos porque distorsionan la percepción del tamaño y la relación entre los datos. Nuestros ojos no pueden percibir correctamente los valores de un gráfico 3D, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas, como en los gráficos de barras o gráficos circulares en 3D.

¿Qué debe evitarse al utilizar colores en los gráficos?

Debe evitarse el uso de combinaciones de colores que puedan ser confusas para personas con daltonismo, como el rojo y el verde. Además, se deben elegir colores que sean accesibles y comprensibles para todos los públicos, especialmente cuando se representan datos en escalas continuas o divergentes.

¿Cómo se debe representar correctamente un índice de felicidad en un mapa con colores?

En un mapa de un índice de felicidad, se debe usar una escala de colores que represente la intensidad del valor, como un degradado que vaya de azul para los más infelices a verde para los más felices. El uso de colores como rojo y verde sin gradación puede ser confuso y no reflejar adecuadamente la distribución de los datos.

¿Qué tipo de gráfico sería más adecuado para mostrar datos secuenciales a lo largo de una escala, como los valores de felicidad de los ciudadanos?

Para mostrar datos secuenciales a lo largo de una escala, como los valores de felicidad, se deben utilizar gráficos con colores graduales, donde los valores bajos tengan un color más oscuro y los valores altos un color más claro o saturado. Esto ayuda a visualizar la variabilidad sin distorsionar la información.

¿Por qué es importante evitar distorsionar los gráficos con un mal uso del color?

El mal uso del color puede distorsionar la interpretación de los datos y generar confusión, especialmente si los colores no son accesibles para personas con daltonismo o si no se utilizan de manera coherente con la naturaleza de los datos, como en el caso de una escala continua o divergente.

¿Qué efectos tiene el uso incorrecto de un gráfico en 3D en la percepción del valor de los datos?

El uso incorrecto de gráficos en 3D puede alterar la percepción de los valores. Por ejemplo, en un gráfico de barras en 3D, la percepción del tamaño de las barras puede verse afectada por el ángulo de la vista, lo que puede hacer que los datos parezcan desproporcionados y llevar a errores en la interpretación.

¿Cuál es el problema con la representación de datos de la felicidad en un mapa usando solo rojo y verde?

El problema es que usar solo rojo y verde para representar datos de felicidad puede causar dificultades de interpretación para personas con daltonismo, ya que no pueden distinguir entre estos colores. Además, la información podría no estar claramente diferenciada, lo que dificultaría la comprensión de las diferencias de felicidad entre las regiones.

¿Qué pasos se deben seguir para evitar errores comunes al crear gráficos de datos?

Se deben seguir varios pasos: elegir el gráfico adecuado según los datos, mostrar siempre los puntos de datos, evitar usar resúmenes que oculten la dispersión, evitar efectos 3D innecesarios, elegir colores accesibles y garantizar que la visualización sea comprensible para el público objetivo. Además, es esencial mostrar la información de manera clara y precisa.