Tipos de Datos: Claves para Crear Visualizaciones Precisas

Uno de los primeros pasos para crear buenas gráficas es entender los tipos de datos que tenemos disponibles. En este blog, analizaré la importancia de identificar correctamente estos tipos de datos antes de iniciar cualquier proceso de visualización.

La elección incorrecta del tipo de dato puede afectar de manera significativa la calidad y precisión de tus visualizaciones. Por esta razón, a través de este blog, quiero ayudarte a entender cómo seleccionar adecuadamente el tipo de dato para que tus gráficas sean claras y efectivas.

Datos Categóricos

Los datos categóricos, también conocidos como cualitativos, son uno de los dos tipos principales de datos utilizados al crear visualizaciones gráficas. Estos datos se dividen en dos subcategorías: nominales y ordinales.

Datos Nominales:

• No tienen un orden inherente.
• Ejemplos incluyen marcas de automóviles, tipos de fruta y colores de pelo.
• Son utilizados para identificar y clasificar sin preocuparse por un orden específico.

Datos Ordinales:

• Tienen un orden inherente y el orden importa.
• Ejemplos incluyen la clasificación en una competencia o el tamaño (pequeño, mediano, grande).
• Aunque tienen un orden, no necesariamente indican la distancia entre las categorías (por ejemplo, no sabemos qué tan lejos quedó el primero del segundo lugar).

Al trabajar con datos categóricos, es común preguntarse sobre el tamaño relativo de los grupos o cómo se comparan diferentes categorías entre sí. Esto puede ayudar a determinar cuál grupo es más grande o pequeño y cómo interactúan las categorías en una visualización general.

Datos Numéricos

Los datos numéricos o cuantitativos son aquellos que representan cantidades medibles. Dentro de estos, encontramos dos subcategorías principales: datos discretos y datos continuos.

• Datos Discretos:
  • Estos son números enteros o unidades contables.
  • Ejemplos incluyen el número de hijos, la cantidad de vehículos vendidos o el número de estudiantes en una clase.
  • No incluyen números decimales, ya que no tiene sentido considerar fracciones en este contexto.
• Datos Continuos:
  • Estos pueden tomar cualquier valor real dentro de un rango.
  • Ejemplos comunes son la altura, el peso y la temperatura.
• Datos de Series de Tiempo:
  • Son muy utilizados en visualizaciones de datos.
  • Representan valores a lo largo de intervalos consistentes, como valores mensuales o tráfico web diario.

Los gráficos comunes para representar datos numéricos incluyen gráficos lineales para series de tiempo y diagramas de dispersión para datos continuos. Estos ayudan a visualizar cambios a lo largo del tiempo o analizar relaciones entre variables numéricas.

Importancia de la Visualización Correcta

La correcta visualización de datos es fundamental para comunicar de manera efectiva la información que deseas transmitir. La elección del tipo de gráfico adecuado depende del tipo de datos que manejes. Por ejemplo, para mostrar tendencias a lo largo del tiempo, los gráficos de líneas son ideales. Si deseas identificar correlaciones entre dos variables numéricas, los gráficos de dispersión son la opción adecuada. Por otro lado, los histogramas son útiles para visualizar la distribución de una variable numérica.

Es crucial comprender cómo estos elementos afectan la interpretación por parte de la audiencia. No es lo mismo comparar grupos categóricos que mostrar una tendencia temporal, ya que cada uno requiere un enfoque visual diferente.

Además, el nivel de detalle que puedes comunicar también depende del tipo de datos y su representación gráfica. Por ejemplo, representar la edad como un valor numérico continuo brinda más flexibilidad y detalle comparado con agruparla en categorías.

Una visualización incorrecta puede llevar a malentendidos y confusiones en el mensaje que intentas comunicar.