“Hay tres clases de mentiras: La mentira, la maldita mentira y las estadísticas.” — Mark Twain
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domingo, 26 de julio de 2015
4 FORMAS DE MENTIR CON GRÁFICOS DE DATOS EN UNA PRESENTACIÓN
En 1954 Darrell Huff escribió su libro Cómo mentir con estadísticas, que aún hoy sigue reeditándose en todo el mundo, con el fin de denunciar la presentación de información cuantitativa en formas diseñadas intencionadamente para oscurecer su interpretación. En su libro nos advierte de que “el lenguaje secreto de las estadísticas, tan atractivo, se emplea como arma sensacionalista, o para inflar, confundir o simplificar en exceso”.
Os presento varios gráficos en los que la representación visual ha sido deliberadamente manipulada para contar una historia totalmente diferente. Ojo, los datos no se han cambiado, sólo la elección del tipo de gráfico y sus parámetros de diseño. ¿Eres capaz de detectar en cada caso dónde se esconde la mentira? Si no detectas las mentiras, entonces no estás preparado para interpretar los gráficos de la vida moderna. Mañana publicaré las respuestas junto con las recomendaciones de diseño de gráficos que informen en lugar de desinformar. Y recuerda, no son ilusiones ópticas: son mentiras descaradas.
1) Mintiendo con la escala
El PSE-EE arrasó en el País Vasco en las elecciones generales del 2008, con respecto al PNV y especialmente con respecto al PP.
Las ventas de esta empresa han experimentado un crecimiento espectacular en el último año.
En ambos caso se deforma la historia de los datos utilizando como base del eje Y un valor arbitrario, en lugar del valor cero. En gráficos de barras incluye siempre el valor cero. En gráficos de líneas, ajusta la escala de manera que se extienda un poco por debajo del valor más bajo y un poco por encima del valor más alto, asegurándote de que la audiencia comprende el contexto y es consciente del cambio de escala.
España es el país de Europa con mayor número de víctimas de violencia doméstica, pero a la par que el resto.
Se ha usado una escala logarítmica para el eje Y. Si la audiencia no puede ver los valores del eje o no está familiarizada con los logaritmos, seguramente el cambio le pasará desapercibido y hará una lectura totalmente errónea.
2) Mintiendo con 3D
Las ventas del iPhone de Apple en el mercado de smartphones estadounidense están marchando fantásticamente.
Steve Jobs ha utilizado un gráfico circular, su primer error, porque son una pésima herramienta de comunicación de información. Nunca uses gráficos circulares, sustitúyelos por barras. En segundo lugar, lo ha rotado y luego girado hacia nosotros, de manera que se produzca la sensación de que la porción de Apple es mucho más grande de lo que en realidad es. En tercer lugar, ha puesto deliberadamente el sector “Otros” en posición opuesta al de Apple, para que gracias al giro su tamaño disminuya. Se trata de una torticera y deliberada manipulación de los datos para hacerles contar una historia falsa. Compárese con la impresión que produce el gráfico de barras de la derecha.
3) Mintiendo con el área
España está creciendo económicamente al mismo ritmo que otros países europeos.
En este caso, se ha usado un gráfico apilado en el que da la impresión de que España sigue la marcha de los otros países, cuando en realidad ¡no ha cambiado en toda la serie! El gráfico de líneas de la derecha cuenta la historia verdadera de cómo ha sido la evolución de los distintos países.
4) Mintiendo con la agrupación de datos
Después de agrupar los ingresos brutos de los españoles durante el 2010 por categorías, está claro que el dinero en España se concentra en el grupo de renta entre los 100.000 y 200.000 € brutos anuales. Si hay que gravar más fiscalmente a algún grupo, será claramente éste.
Aquí se han agrupado los ingresos en grupos totalmente arbitrarios para servir al oscuro propósito de hacer aparecer el grupo de entre 100.000 y 200.000 € como el que más renta concentra. Evidentemente, con otra agrupación la historia cambia completamente, como en el gráfico de la derecha. A quien habría que gravar más es a los de más de 200.000 €.
En cualquier caso, el segundo gráfico sigue haciendo una agrupación de datos completamente arbitraria. Si lo observas atentamente, comprobarás cómo la escala horizontal varía caprichosamente. Cuando una escala se desplaza en intervalos regulares, la audiencia espera que siga moviéndose de manera consistente hasta el final del eje. La escala irregular está creando agrupaciones arbitrarias que permiten contar la historia que te dé la gana a partir de los mismos datos originales.
Cuenta la verdad con tus gráficos
Para mí, lo peor no son estas manipulaciones descaradas de la información, sino el hecho de que con apabullante frecuencia contamos erróneamente la historia de los datos por falta de cultura de visualización gráfica. La mayoría de gráficos en presentaciones de negocios comunican pobremente, si es que comunican en absoluto. En tus manos está aprender a visualizar gráficamente la información y descollar sobre el resto de presentaciones por la claridad y veracidad de tus historias.
http://www.elartedepresentar.com/2011/11/4-formas-de-mentir-con-graficos-de-datos-en-una-presentacion/#prettyPhoto
viernes, 31 de octubre de 2014
CÓMO PRESENTAR GRÁFICAS EXCELENTES EN EXCEL (SI ES QUE TIENES QUE USARLO)
Este ejemplo es en base a Excel, que no es el programa (software) adecuado para hacer gráficas académicas, pero si es de los más populares, hasta ahora, entre la población.
La información que presentó es totalmente un invento, únicamente sirve con este fin didáctico. La historia es que tengo 4 amigos: Galilei, Newton, Einstein y Hawking. Entre el año 2000-2011 les he contado el número de cervezas tamaño jumbo (más de 2 litros) que se han tomado cada uno. ;)
Esta es la tabla de datos obtenidos:
Para tener una comparación adecuada, pondremos todos estos datos en una sola imagen, pues usaremos varias gráficas. Es decir obtendremos 4 curvas en la misma imagen (más de 7 curvas causa que el observado se pierda entre los trazos, evita usar más de 7 curvas en una misma imagen). Ahora debemos responder unos cuantos puntos esenciales:
1) ¿Qué deseamos mostrar?
Pues bien, de estos datos deseamos enfatizar que Einstein es quien ha aumentado más su consumo de cerveza en los últimos años.
2) ¿Qué tipo de gráfica utilizar?
En anteriores posts, hemos mostrado la imagen del algoritmo para decidir qué tipo de grafica es más adecuado usar. En este caso, tiene mucho sentido hacer una gráfica de linea continua suavizada. El cual es agradable de ver para la gente pues produce la sensación de contar con más puntos medidos que en realidad se tienen. Por supuesto, aconsejo que en un documento académico se utilicen tanto los "puntos experimentales" junto con la curva, pues deja claro que se midió y que se calculó.
3) Graficando con Excel
La gente que aspira a realizar una carrera académica debe utilizar programas como Origin para presentar sus datos, pero todos podemos utilizar Excel para hacer las primeras gráficas o para una presentacion general. Pues bien, después de seleccionar los datos, dar clic en insertar escogemos la opción dispersión con línea suavizada. Este es mi resultado.
4) Retira adornos distractores de tu mensaje.
Selecciona las líneas guía y bórralas. ¿Por qué las borramos? Pues tramos de enfatizar retirando líneas que pueden ser distractores de un sólo mensaje: Einstein esta dominando la carrera de tomar cervezas.
De la misma forma debes retirar las líneas del marco de la gráfica, la sombras de los puntos. Por otro lado, los puntos marcados sólo son útiles cuando deseamos poner atención en puntos específicos, en gráficas de pocos puntos debería de ser obligatorio colocarlos. Sin embargo, nuestro deseo es mostrar una mayor continuidad en los datos (¿tramposo?, dímelo tú). Como esta gráfica es con fines de divulgación, y no se presenta como un trabajo académico formal, retirar los “puntos experimentales” es válido. En este caso, mantendremos los puntos.
5) Enfatiza en el eje X
Reduciremos el número de etiquetas en el eje X y nos limitaremos a comenzar y terminar la gráfica con los datos de la tabla. Efectivamente, es confuso ver números grandes (más de tres cifras) en el eje. Además, aumentamos su tamaño, pues deben ser claros de observar desde lejos. Este punto es esencial para presentar bien cualquier gráfica.
6) Colocar las etiquetas directamente en las curvas para reducir la interpretación.
Removemos la leyenda y utilizamos cajas de texto para etiquetar directamente cada curva.
¿Por qué lo hacemos? Utilizamos un principio de Gelstal, porque de este modo logramos que las curvas se identifiquen más rápidamente con una explicación. Sin ella, el observador se pierde en los trazos y su atención se nos escapará. Deseamos, atrapar la atención del observador, recuerda eso siempre.
5) Enfocamos la atención de la audiencia donde nosotros queremos
Omitimos el eje-y, llevamos la atención a los puntos iniciales y finales con marcadores y las etiquetas numéricas. Además, le damos color a las curvas, enfatizando a la que corresponde a los datos de Einstein, por lo cual debe tener el color más vivo y el grosor de línea más grande. He dramatizado mucho este punto, pues el color rojo es muy agresivo, muchos prefieren el azul (parece que el azul es adecuado para trabajos formales, académicos y profesionales). Adicionalmente, he puesto el resto de información en escala de grises, de modo que representa solo una referencia para el observador.
6) Añadimos texto para explicar la historia
Las figuras deben ser auto-explicativas, siempre. Por ello deben contar con un titulo, un pequeño texto explicativo y la referencia de donde se obtuvieron los datos. Para trabajos académicos basta colocar adecuadamente el pie de figura, con lo que se puede retirar el titulo y la explicación de la imagen. Sin embargo, siempre hay que recordar que la imagen puede ser una pieza de información independiente.
Finalmente, el resultado de este proceso de maquillaje para la imagen de las curvas es:
El resultado es mucho mejor que la etapa inicial, con lo que espero que el observador sea atrapado por la imagen. La idea es que mientras más cuidado tengas con la presentación de imagenes, más fácilmente haces llegar tu mensaje. Tú tienes que trabajar para que el observador se quede con una buena impresión, con la información adecuada y tu mensaje.
Espero que les sirva este ejercicio en sus futuros trabajos y visualizaciones de datos.
Por:
Germán Darío
El
viernes, octubre 31, 2014
viernes, 16 de mayo de 2014
TRES CRITERIOS PARA EVALUAR GRÁFICOS
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com/2014/05/08/tres-criterios-para-evaluar-graficos/
http://www.datanalytics.com/2014/05/08/tres-criterios-para-evaluar-graficos/
Tienes que evaluar un gráfico. Puede ser uno que estés haciendo. O uno que encuentres. ¿Es bueno? ¿Bajo qué criterios?
Estas tres preguntas te ayudarán a guiar tu análisis:
- ¿Cuál es la pregunta a la que el gráfico trata de dar respuesta?
- ¿Qué es lo que dicen los datos?
- ¿Qué dice el gráfico?
Las preguntas, escritas en inglés y dispuestas en un triángulo, tienen este aspecto:
Por:
Germán Darío
El
viernes, mayo 16, 2014
lunes, 6 de mayo de 2013
Cuatro gráficos que nunca se usan en Excel y deberían emplearse
http://www.contunegocio.es/gestion/cuatro-graficos-nunca-usas-excel-deberias/
Por
Carlos Barranco (@Charly_BG)
| 26.08.13
A pesar de que Microsoft Excel es la única herramienta de inteligencia de negocio que utiliza la gran mayoría de las pymes españolas, no deja de sorprenderme el uso tan pobre que buena parte de las mismas hace de las hojas de cálculo.
Herramienta flexible donde las haya, Excel no merece una utilización limitada a los grandes clásicos, como tablas puras y duras y algún gráfico como los archiconocidos “quesos”, barras o columnas.
Hoy no entraré en aspectos fundamentales de Excel como la construcción de modelos de datos sólidos, su aplicación en tablas dinámicas o el análisis estadístico. Me centraré en losgráficos, que son la clave para comunicar la información numérica de un modo más sencillo y efectivo, fundamentalmente en cuatro que se salen del menú habitual:
1. Gráfico de radar
Este gráfico también es conocido como “gráfico radial” o “gráfico de araña”. Tiene un eje separado para cada categoría que se extiende hacia afuera desde el centro; el valor de cada punto de datos se refleja en el correspondiente eje.
Os he preparado un ejemplo bastante sencillo donde hablamos de tres líneas de ropa deportiva: baño, esquí y para correr. Se pueden apreciar de un modo simultáneo las ventas de las tres líneas y su distinta estacionalidad.
2. Gráfico de dispersión
Todavía hay quien los llama “gráficos XY” (en inglés se conocen como scatter charts) y se usan para mostrar la relación entre dos variables sobre los ejes de coordenadas XY.
En este ejemplo podemos ver su aplicación al análisis del rendimiento de una fuerza de ventas, en concreto de la relación entre el número de visitas y el número de ventas (operaciones cerradas). Adicionalmente he incorporado una línea de regresión que nos ayuda a identificar valores atípicos como el correspondiente al mes de mayo, donde las ventas son muy inferiores a lo esperado.
3. Gráfico de burbuja
Lo mejor es pensar en este tipo de gráfico como en un gráfico de dispersión que pudiese mostrar series adicionales de datos, que son representados por medio del tamaño de las burbujas.
Como en el caso de los diagramas de dispersión, ambos ejes corresponden a valores, ya que no hay un eje de “categorías”.
Como ejemplo de un gráfico de burbuja os propongo un caso relativo a un programa de incentivos para la fuerza de ventas de una empresa en la que:
- El valor horizontal muestra las ventas acumuladas de los distintos comerciales a la fecha de su ingreso en el programa de incentivos.
- El valor vertical muestra el tiempo que lleva el comercial en el programa expresado en semanas.
- El tamaño de las burbujas representa las ventas adicionales generadas por el programa de incentivos sobre lo originalmente presupuestado.
Este es un tipo de gráfico que a veces se desecha por ser “demasiado complicado”, pero si observamos el ejemplo, vemos cómo el programa se desarrolla conforme a lo esperado con los dos comerciales que ya llevan doce semanas en el programa logrando las mayores ventas adicionales.
Nos permite ver de un solo vistazo las tendencias en la evolución del programa de un modo más rápido e intuitivo que a través de un análisis numérico con una tabla.
4. Minigráficos (minicharts)
Fue una de las novedades de Excel 2010. Son pequeños gráficos de línea, columna y pérdida / ganancia, muy útiles para “resumir” series numéricas y llamar la atención sobre tendencias o resultados fuera de lo esperado.
Retomando el ejemplo del gráfico anterior, aquí tenemos una tabla con el desglose de las ventas iniciales de los comerciales que participan en el programa de incentivos, en la columna “Tendencia” podemos ver los minigráficos:
Si nos fijamos en el minigráfico correspondiente al total de las ventas, podemos ver que éstas, tras haber caído con fuerza los primeros tres meses, se han estabilizado a niveles mucho más bajos de los de comienzos del año. Asimismo, se aprecia la necesidad del programa de incentivos, ya que a pesar de la incorporación de dos comerciales en abril las ventas totales no remontaban.
Espero que estos ejemplos os animen a ir un poco más allá a la hora de utilizar las capacidades gráficas de Excel.
Nota: para estos ejemplos he utilizado Microsoft Excel 2010, con una licencia de uso no comercial. No tienen apenas dificultad, aunque ante cualquier duda se puede consultar la ayuda de Office o cualquiera de las muchas webs dedicadas a las hojas de cálculo.
http://www.contunegocio.es/gestion/cuatro-graficos-nunca-usas-excel-deberias/
Por:
Germán Darío
El
lunes, mayo 06, 2013
martes, 24 de julio de 2012
Malos Gráficos
Naomi RobbinsContribuyente
En este post se analizan algunas de las nominaciones al concurso del mal gráfico y explica por qué no se deben utilizar estas formas gráficas
Figura 1. Ejemplo de un gráfico cónica desde Excel.
La Figura 1 muestra un gráfico cónica Excel; los números representados son 2, 4, 6 y 8. Si no me creen, llevan a cabo Excel y traman estos números usted mismo. Observe que los conos no se toquen la pared del fondo de la figura. La profundidad brecha es una opción en Excel que se puede cambiar. La mayoría de los usuarios no saben acerca de esto. La mayoría de los lectores subestiman la altura del cono cuando la profundidad brecha no es cero. La forma de un cono también causa lectores a subestimar sus alturas. Mira el cono de la etiqueta "B" para la figura que es exacta visualmente, debe quedar claro que del dos al cuatro tiene el mismo valor que cero a dos. Pero un gráfico de cono enfatiza cero a dos mucho más que dos a cuatro.
Figura 2. Ejemplo de un gráfico de barras 3D de Excel
Gráficos de barras tridimensionales de Excel son comunes. A menudo, las barras en la parte delantera oscurecen los de atrás, como sucede aquí. La base inclinada, también distorsiona los datos. Como se puede ver, las etiquetas de datos no ayudan. Es difícil decir qué etiqueta va con cada barra. Los clientes me han dicho que no les gustan estas cartas, pero no saben qué más hacer, ya que tienen tres variables.
http://www.forbes.com/sites/naomirobbins/2012/05/30/winner-of-the-bad-graph-contest-announced-2/
Por:
Germán Darío
El
martes, julio 24, 2012
martes, 7 de febrero de 2012
Gráficos que resultan poco gráficos
https://cupuladeltrueno.wordpress.com/2012/01/16/graficos-que-resultan-poco-graficos/
Por Maxi 01/16/2012
Voy a comentar alguna cosa muy básica sobre ese eterno aliado de periodistas y maquetadores que son los gráficos de barras. Básicamente, en un gráfico de barras se representan visualmente datos numéricos para hacer más fácil su comparación. Hay muchas cosas que pueden representarse razonablemente bien en un gráfico de barras, resultar comprensibles y facilitar la comparación entre diferentes datos. Incluso alguien que no sabe ni lo que es un gráfico puede echar a un vistazo a uno de estos bien hecho y comprender lo que en él se representa.
Pero, cuidado, no todo puede representarse en uno de estos gráficos. Incluso con una misma información, pueden elaborarse gráficos tan dispares entre sí que no aporten información visual en absoluto o, peor aún, que lleven a conclusiones totalmente erróneas. Cuando se pretende presentar al gran público de forma visual ciertas informaciones, debe tenerse especial cuidado en no cometer ciertos errores.
He preparado un sencillo gráfico en el que comparo la altura de las cinco montañas más altas del planeta. Es un dato bien simple: la altura de la montaña medida desde su base hasta el pico más alto. Cuanto mayor sea la altura de la montaña, mayor debería ser también la altura de la barra que lo representa:
La altura del monte Everest destaca poderosamente sobre la siguiente, la del K2. Pero analicemos el gráfico. En la escala vertical, donde está representados los metros de altura, encontramos que comienza a contar en 8.400 metros. Llevado a la vida real, esto equivale a colocar juntas estas cinco montañas y comparar únicamente sus cumbres, mirando desde los 8.400 metros para arriba. El Everest supera la altura del K2 en poco más del 1% (concretamente un 1,027 %), y sin embargo en el gráfico tiene el doble de altura. ¿Significa eso, como a primera vista parece, que el Everest es el doble de alto que el K2? Desde luego que no. Este tipo de gráfico, con la escala truncada, no están necesariamente mal hechos; pero pueden confundir fácilmente a las personas no acostumbradas a tratar con gráficos y números o que, simplemente, no se fijen en la escala. Distorsionan la comparación entre los datos que presentamos, cuando el objetivo de todo gráfico es precisamente el opuesto, facilitar la comprensión y comparación de datos a primera vista.
En este otro gráfico, sin embargo, se ha corregido la escala. Vemos que el punto de partida es cero, equivalente en este caso al nivel del mar, la base de la montaña.
Se trata de los mismos datos, los mismos números, pero las barras son ahora mucho más uniformes. El Everest destaca aún con bastante claridad, pero los otros tres montes se distinguen poco entre sí. Este gráfico es equivalente a contemplar las cinco montañas juntas desde cierta distancia, apreciando la diferencia absoluta entre sus respectivas alturas. Es más realista, aunque sin duda es mucho más difícil apreciar las diferencias entre los distintos datos (porque en la vida real los datos no suelen ser tan espectacularmente cambiantes o diferentes como pueden hacernos creer las noticias). En este caso, los cinco datos que manejamos son bastante similares entre sí, por lo que el gráfico resulta uniforme. Pero si añadimos la altura de, digamos, el Monte Olimpo de Marte (un coloso volcánico de 27 kilómetros de altura), la cosa cambia:
Incluso con una escala que empieza en cero, el Olimpo domina completamente a todas las demás montañas, como ocurriría si lográsemos ponerlo junto a ellas. En este caso sería absurdo emplear una escala truncada como en el primer ejemplo, ya que los datos comparados son lo bastante diferentes como para quedar bien diferenciados a primera vista.
¿A qué viene hablar de montañas y gráficos? He escogido este ejemplo porque es muy claro y sencillo de entender. Pero imaginemos los gráficos que cada día nos ofrecen periódicos y televisiones sobre temas económicos o sociales: el aumento de la tasa de paro, la disminución de la capacidad adquisitiva, el número de extranjeros o de casos de violencia contra mujeres. Son, sin duda, datos mucho más difíciles de asimilar, de representar gráficamente. Si se usa el tipo de gráfico equivocado, o simplemente se ignoran cosas tan básicas como la que acabo de explicar, se dará una información completamente errada. Esto, que podría llegar a disculparse cuando ocurre por ignorancia o metedura de pata, es inexcusable cuando quien elabora el gráfico busca reforzar una idea o tendencia que no corresponde con la realidad. En internet hay docenas de ejemplos de estos errores. Malaprensa es una visita obligada para cualquiera interesado en estas cosas.
Pero analicemos más posibilidades de (mal) uso de los gráficos. Seguiré con los de barras. El ejemplo que sigue representa la altura de las montañas de forma horizontal:
¿Tiene sentido representar una magnitud vertical –la altura de un monte- de forma horizontal? Siempre se recomienda usar un tipo de gráfico que sea fácil de identificar con lo que se represente. Las montañas crecen hacia arriba, no a lo largo; por tanto, no conviene representarlas de este modo anti-intuitivo, que puede ser muy útil para representar, por ejemplo, medidas de longitud. El mismo gráfico, exacto, sería muy práctico para comparar las dimensiones de los cinco ríos más largos el mundo. Los ríos, que se extienden a lo largo, son mucho más fáciles de identificar con esas líneas azules (la elección del color fue aleatoria, pero aquí resulta muy apropiada):
He aquí una última comparación entre nuestras cinco montañas, un gráfico circular de porciones:
Esto es, sencillamente, un horror. Hay que huir de las representaciones que dependan de áreas, ya que resulta muy complicado compararlas mentalmente. ¿Qué vemos en ese último gráfico? Es un mero conjunto de triángulos de colores, donde resulta imposible diferenciar el área que ocupa cada montaña puesto que las cifras no se diferencian lo suficiente. Además, estamos representando una altura –algo que se percibe perfectamente en una barra vertical- utilizando para ello un área. En fin, algo descabellado. Es frecuente ver en los periódicos gráficos de este tipo (por ejemplo, con varias monedas de euro representando el PIB de países, mayor cuando más grande el PIB), que suelen estar cutremente equivocados y dar impresiones muy alejadas de la realidad. Pero de esos hablaré otro día.
IMAGEN DE BONUS
¿Qué es eso que sostiene la señora en febrero de 2009? Démosle al zoom…
¿Qué es eso que sostiene la señora en febrero de 2009? Démosle al zoom…
Pero… ¿en qué número empieza esa escala?
Un millón setecientos mil. ¿Comprendéis ahora a qué venía lo de las alturas de las montañitas?
Por:
Germán Darío
El
martes, febrero 07, 2012
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