1.2 Teoría de visualización de datos

Existe teoría fundamentada acerca de la visualización. Después del trabajo pionero de Tukey, los principios e indicadores de Tufte se basan en un estudio de la historia de la graficación y ejercicios de muestreo de la práctica gráfica a lo largo de varias disciplinas (¿cuáles son las mejores gráficas? ¿por qué? El trabajo de Cleveland es orientado a la práctica del análisis de datos (¿cuáles gráficas nos han ayudado a mostrar claramente los resultados del análisis?), por una parte, y a algunos estudios de percepción visual.

En resumen, hablaremos de las siguientes guías:

Principios generales del diseño analítico

Aplicables a una presentación o análisis completos, y como guía para construir nuevas visualizaciones (Tufte 2006).

Principio 1. Muestra comparaciones, contrastes, diferencias.
Principio 2. Muestra causalidad, mecanismo, explicación, estructura sistemática.
Principio 3. Muestra datos multivariados, es decir, más de una o dos variables.
Principio 4. Integra palabras, números, imágenes y diagramas.
Principio 5. Describe la totalidad de la evidencia. Muestra fuentes usadas y problemas relevantes.
Principio 6. Las presentaciones analíticas, a fin de cuentas, se sostienen o caen dependiendo de la calidad, relevancia e integridad de su contenido.

Técnicas de visualización

Esta categoría incluye técnicas específicas que dependen de la forma de nuestros datos y el tipo de pregunta que queremos investigar (Tukey (1977), Cleveland (1993), Cleveland (1994), Tufte (2006)).

Tipos de gráficas: cuantiles, histogramas, caja y brazos, gráficas de dispersión, puntos/barras/ líneas, series de tiempo.
Técnicas para mejorar gráficas: Transformación de datos, transparencia, vibración, banking 45, suavizamiento y bandas de confianza.
Pequeños múltiplos

Indicadores de calidad gráfica

Aplicables a cualquier gráfica en particular. Estas son guías concretas y relativamente objetivas para evaluar la calidad de una gráfica (Tufte 1986).

Integridad Gráfica. El factor de engaño, es decir, la distorsión gráfica de las cantidades representadas, debe ser mínimo.
Chartjunk. Minimizar el uso de decoración gráfica que interfiera con la interpretación de los datos: 3D, rejillas, rellenos con patrones.
Tinta de datos. Maximizar la proporción de tinta de datos vs. tinta total de la gráfica. For non-data- ink, less is more. For data-ink, less is a bore.
Densidad de datos. Las mejores gráficas tienen mayor densidad de datos, que es la razón entre el tamaño del conjunto de datos y el área de la gráfica. Las gráficas se pueden encoger mucho. Percepción visual. Algunas tareas son más fáciles para el ojo humano que otras (Cleveland 1994).

Referencias

Cleveland, W.S. 1993. Visualizing Data. At&T Bell Laboratories. https://books.google.com.mx/books?id=V-dQAAAAMAAJ.

1994. The Elements of Graphing Data. AT&T Bell Laboratories. https://books.google.com.mx/books?id=KMsZAQAAIAAJ.

Tufte, Edward R. 1986. The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT, USA: Graphics Press.

Tufte, Edward R. 2006. Beautiful Evidence. Cheshire, CT: Graphics Press.

Tukey, J.W. 1977. Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley Series in Behavioral Science. Addison-Wesley Publishing Company. https://books.google.com.mx/books?id=UT9dAAAAIAAJ.