derecha|miniaturadeimagen|alt=Cuadros con información cuantitativa en horizontal |Ejemplo de cómo varía la percepción de los mismos datos en el mismo formato según se dispongan. El cuadro superior muestra los habitantes de los países más poblados del mundo en 1994 ordenados alfabéticamente. No genera ninguna idea en nuestra mente y requiere esfuerzo para descodificar la información. En cambio el cuadro inferior muestra los mismos datos, pero ordenando los países de mayor a menor población. Se ve inmediatamente que China, y luego la India, destacan especialmente sobre los demás.
La percepción de gráficos es la capacidad humana de interpretar visualmente la información en gráficos y diagramas. Tanto la información cuantitativa como la cualitativa están codificadas en la imagen, y la facultad humana que permite extraerlas se denomina a veces "decodificación".
A la persona media le cuesta más interpretar un tipo de gráfico que muestra unos datos que otro tipo del mismo tamaño y con los mismos datos. Por ello, tener en cuenta cómo la persona media percibe cada gráfico es fundamental para un buen diseño de gráficos estadísticos, donde la claridad, la transparencia, la exactitud y la precisión en la visualización e interpretación de datos son esenciales.
Etapas La percepción de gráficos se realiza en varios pasos:
detección: reconocimiento de la geometría que codifica valores físicos conjunción: agrupación de los elementos simbólicos detectados; discernimiento de patrones generales en los datos estimación: evaluación de las magnitudes relativas de 2 valores físicos.
Recomendaciones Los experimentos de Cleveland y McGill para dilucidar los elementos gráficos que los humanos detectan con mayor precisión son un componente fundamental de los buenos principios de diseño de gráficos estadísticos.
En términos prácticos, los gráficos más eficaces son los que muestran la posición relativa de los elementos en una escala común. Un tipo de gráfico que utiliza este elemento es el diagrama 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 ensamblaje del diseño gráfico explican por qué una imagen puede valer más que mil palabras, gracias a la capacidad del cerebro para percibir patrones. No todos los gráficos están diseñados para considerar el procesamiento preatencional.
El diseño gráfico que responda con prontitud a las preguntas científicas de interés incluirá una estimación adecuada. Se han descrito detalles para elegir el tipo de gráfico apropiado para datos continuos y categóricos, así como para la agrupación. Se han detallado los principios gráficos para la precisión, la claridad y la transparencia y se han resumido los elementos clave.
derecha|miniaturadeimagen|alt=Diagrama circular |Gráfico circular intencionadamente engañoso. Se trata de una broma para ilustrar la frase popularizada por Mark Twain «Hay tres tipos de mentiras: mentiras, malditas mentiras y estadísticas». Hay varios engaños. Primero: no existen datos que contabilicen al mismo nivel mentiras y estadísticas, por lo que no se puede hacer un gráfico al respecto. Segundo: en el gráfico hay un color para mentiras, otro para malditas mentiras y 6 para estadísticas, cuando en un gráfico circular que pretenda reflejar fielmente una realidad, se asigna un solo color a cada categoría de datos.
Formas habituales de utilización incorrecta de gráficos Que las barras de un diagrama de barras no arranquen de cero, sino de más arriba, distorsionando el tamaño relativo de las observaciones. Usar diagramas circulares en formato de elipse, lo que distorsiona el tamaño de las áreas. Usar gráficos apilados para disimular que una variable no cambia. Agrupar los datos según le convenga a quien los presenta.
Véase también Alfabetización estadística Capacidad visuespacial Cómo mentir con estadísticas (libro) Visualización (gráfica)
Referencias
Enlaces externos Una breve descripción e imagen de los nueve elementos gráficos de Cleveland y McGill. Cómo William Cleveland convirtió la visualización de datos en una ciencia (2016) de Priceonomics.com Presentación de John Rauser en 2016, "Cómo los humanos ven los datos", en Velocity Amsterdam. Describe cómo las buenas visualizaciones se optimizan para el sistema visual humano. Galería de visualización de datos de Michael Friendly : Lo mejor y lo peor de los gráficos estadísticos
Categoría:Cognición Categoría:Diagramas estadísticos