¿Qué elegir, gráficos de líneas o gráficos de dispersión?

Como herramientas de presentación de datos predominantes, los gráficos de líneas y los gráficos de dispersión tienen una apariencia similar pero totalmente diferente utilizando ocasiones y distribución de datos en ejes horizontales y verticales. Cómo y cuándo usar el gráfico de líneas siempre ha confundido a muchas personas. Este artículo ofrece una guía sobre cómo elegir entre gráficos de líneas y gráficos de dispersión.

Descripción general del gráfico de líneas y el gráfico de dispersión

Mira las imágenes a continuación, puedes encontrar que el gráfico de líneas y el el gráfico de dispersión es similar. Aquí presento la correlación entre peso y altura usando un gráfico de líneas y un gráfico de dispersión respectivamente.

Gráficos de líneas

En el gráfico de líneas, puedes registrar los datos periódicos continuos cómodamente. En el eje x, los datos de categoría se distribuyen con intervalos pares. En el eje y, los valores numéricos se registran con puntos obviamente. Sin embargo, es casi imposible poner dos variables en un gráfico de líneas.

Por ejemplo, si deseas explorar la correlación entre el peso y la altura de las mujeres utilizando gráficos de líneas, debes dibujar al menos dos líneas, que correspondan a la información de la altura y el peso de dos mujeres. Sin embargo, los datos de dos mujeres están lejos de ser suficientes. Si observas el gráfico de líneas que aparece a continuación, es posible que te sientas desconcertado porque es muy laborioso dibujar líneas de datos de muchas mujeres de los gráficos una por una y luego sacar una conclusión.

Gráficos de dispersión

Los gráficos de dispersión muestran valores para dos valores típicos de un conjunto de datos, lo que ilustra el grado de correlación entre dos variables. Por ejemplo, para mostrar un vínculo entre la altura de una mujer y su peso, debes elegir un grupo de mujeres para investigar y luego medir su altura y peso. Registra los datos en un gráfico de dispersión, estableciendo "altura" en el eje xy "peso" en el eje y. Dicho gráfico de dispersión te permite acumular big data de muchas personas, obteniendo así una comparación visual de las dos variables. Un gráfico de dispersión de este tipo es útil para determinar la correlación que podría existir de manera convincente.

Descargar un software de gráficos interactivos de forma gratuita.

Cuándo elegir gráficos de líneas

Etiquetas de texto largas en el eje X

En comparación con un gráfico de dispersión donde los datos variables se distribuyen de manera desigual en el eje horizontal, los gráficos de líneas funcionan mejor para mantener etiquetas de texto largas porque los datos de categoría se distribuyen en el eje x con intervalos iguales.

Cambios de valor del eje Y a lo largo del tiempo

Un gráfico de líneas presenta tendencias que muestran, el mejor uso de un gráfico de líneas son los datos que cambian con el tiempo. Es fácil encontrar que casi todos los gráficos sobre ventas de productos, marcas de calificación y otros datos que cambian con el tiempo en unidades de florero, como días, semanas, meses, trimestres y años, se presentan en gráficos de líneas. Las personas involucradas necesitan ajustar sus estrategias de acuerdo con la tendencia para un mejor desarrollo.

Cuándo elegir gráficos de dispersión

Distribución aleatoria de datos en el eje X

Aunque se pueden aplicar gráficos de líneas para indicar tendencias basadas en otros valores periódicos continuos, como velocidad, temperatura, distancia, etc., debes asegurarte de que los períodos estén distribuidos por igual en el eje x. Sin embargo, a diferencia de los gráficos de líneas, el eje x de un gráfico de dispersión es un eje de valores donde puedes registrar datos sin intervalos uniformes.

Mostrar correlación de Big Data

Si estás ejecutando un software, debes realizar análisis del comportamiento del usuario para mejorar tu producto. En este caso, debes recopilar una gran cantidad de datos convincentes. Un gráfico de líneas no puede contener tantos datos. Además, las tendencias lineales o no lineales, los clústeres y los valores atípicos que se muestran en un gráfico de dispersión ayudan a ilustrar los patrones en los datos.

Conclusión

A partir del análisis anterior, podemos decir que los gráficos de líneas y las dispersiones se aplican a diferentes ocasiones debido a sus propias características. Piensa dos veces en tu propósito antes de elegir un gráfico para analizar tus datos.