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Hans Rosling's 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes - The Joy of Stats - BBC Four

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The Greatest Graphs in History | Stotle Inc (medium.com)

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What is the daily number of confirmed deaths?

This chart shows the number of confirmed COVID-19 deaths per day.

Three points on confirmed death figures to keep in mind

All three points are true for all currently available international data sources on COVID-19 deaths:

The actual death toll from COVID-19 is likely to be higher than the number of confirmed deaths - this is due to limited testing and problems in the attribution of the cause of death. The difference between reported confirmed deaths and actual deaths varies by country.

How COVID-19 deaths are recorded may differ between countries (e.g., some countries may only count hospital deaths, whilst others also include deaths in homes).

The death figures on a given date do not necessarily show the number of new deaths on that day, but the deaths reported on that day. Since reporting can vary significantly from day to day - irrespectively of any actual variation of deaths - it is helpful to view the seven-day rolling average of the daily figures as we do in the chart here.

→ We provide more detail on these three points in the section ' Deaths from COVID-19: background '.

Three tips on how you can interact with this chart

Daily confirmed deaths per million people

Why adjust for the size of the population?

Differences in the population size between countries are often large, and the COVID-19 death count in more populous countries tends to be higher. Because of this it can be insightful to know how the number of confirmed deaths in a country compares to the number of people who live there, especially when comparing across countries.

For instance, if 1,000 people died in Iceland, out of a population of about 340,000, that would have a far bigger impact than the same number dying in the United States, with its population of 331 million. This difference in impact is clear when comparing deaths per million people of each country's population - in this example it would be roughly 3 deaths/million people in the US compared to a staggering 2,941 deaths/million people in Iceland.

Three tips on how to interact with this map

What is the cumulative number of confirmed deaths?

The previous charts looked at the number of confirmed deaths per day - this chart shows the cumulative number of confirmed deaths since the beginning of the COVID-19 pandemic.

Another tip on how you can interact with this chart

Cumulative confirmed deaths per million people

This chart shows the cumulative number of confirmed deaths per million people.

Weekly and biweekly deaths: where are confirmed deaths increasing or falling?

Why is it useful to look at weekly or biweekly changes in deaths?

For all global data sources on the pandemic, daily data does not necessarily refer to deaths on that day - but to the deaths reported on that day.

Since reporting can vary significantly from day to day - irrespectively of any actual variation of deaths - it is helpful to look at changes from week to week. This provides a slightly clearer picture of where the pandemic is accelerating, slowing, or in fact reducing.

The maps shown here provide figures on weekly and biweekly deaths: one set shows the number of deaths per million people in the previous seven or fourteen days (the weekly or biweekly cumulative total); the other set shows the percentage change (growth rate) over these periods.

Global comparison: where are confirmed deaths increasing most rapidly?

Simply looking at the cumulative total or daily number of confirmed deaths does not allow us to understand or compare the speed at which these figures are rising.

The table here shows how long it has taken for the number of confirmed deaths to double in each country for which we have data. The table also shows both the cumulative total and daily new number of confirmed deaths, and how those numbers have changed over the last 14 days.

A tip on how to interact with this table

Confirmed deaths and cases: our data source

In this document, the many linked charts, our COVID-19 Data Explorer, and the Complete COVID-19 dataset we report and visualize the data on confirmed cases and deaths from Johns Hopkins University (JHU). We make the data used in our charts and tables downloadable as a complete and structured .csv, .xlsx and json file here on our GitHub site.

The Johns Hopkins University dashboard and dataset is maintained by a team at its Center for Systems Science and Engineering (CSSE). It has been publishing updates on confirmed cases and deaths for all countries since January 22, 2020. A feature on the JHU dashboard and dataset was published in The Lancet in early May 2020. This has allowed millions of people across the world to track the course and evolution of the pandemic.

JHU updates its data multiple times each day. This data is sourced from governments, national and subnational agencies across the world - a full list of data sources for each country is published on Johns Hopkins's GitHub site. It also makes its data publicly available there.

The attribution of deaths to specific causes can be challenging under any circumstances. Health problems are often connected, and multiplicative, meaning an underlying condition can often lead to complications which ultimately result in death.

This is also true in the case of COVID-19: the disease can lead to other health problems such as pneumonia and acute respiratory distress syndrome (ARDS).

So, how are deaths from COVID-19 recorded? What is and isn't included in these totals?

As is standard in death reporting, countries are asked to follow the 'cause of death' classifications from the WHO's International Classification of Diseases guidelines. However, countries also typically provide their own guidance to practitioners on how and when COVID-19 deaths should be recorded.

Let's take a look at two concrete examples of national guidance: the United States and the UK. Both provide very similar guidelines for medical practitioners on the completion of death certificates. Here is the US CDC's Vital Statistics Reporting Guidance; here is the UK Government guidance.

Both guidelines state that if the practitioner suspects that COVID-19 played a role in an individual's death it should be specified on the death certificate. In some cases, COVID-19 may be the underlying cause of death, having led to complications such as pneumonia or ARDS. Even when it's the underlying and not the direct cause, COVID-19 should be listed.

Although confirmed cases are reliant on a positive laboratory confirmation of the COVID-19 test, a laboratory diagnosis may not be required for it to be listed as the cause of death. In the UK guidelines, for example, it makes clear that practitioners should complete death certificates to the best of their knowledge, stating that "if before death the patient had symptoms typical of COVID-19 infection, but the test result has not been received, it would be satisfactory to give 'COVID-19' as the cause of death, and then share the test result when it becomes available. In the circumstances of there being no swab, it is satisfactory to apply clinical judgement."

This means a positive COVID-19 test result is not required for a death to be registered as COVID-19. In some circumstances, depending on national guidelines, medical practitioners can record COVID-19 deaths if they think the signs and symptoms point towards this as the underlying cause.

The US CDC guidelines also make this clear with an example: the death of an 86-year-old female with an unconfirmed case of COVID-19. It was reported that the woman had typical COVID-19 symptoms five days prior to suffering an ischemic stroke at home. Despite not being tested for COVID-19, the coroner determined that the likely underlying cause of death was COVID-19 given her symptoms and exposure to an infected individual.

Just as with confirmed cases, the number of deaths reported on a given day does not necessarily reflect the actual number of COVID-19 deaths on that day, or in the previous 24 hours. This is due to lags and delays in reporting.

Delays can occur for several reasons:

After a death certificate has been completed, inspection by post-mortem or laboratory testing may be required to verify the cause of death.

Death certificates are then either automatically or manually coded. It is often the case that COVID-19 deaths are always manually coded (e.g., this is the case in the USA).

There can be significant delays in this coding process, particularly when there is a large increase in the number of deaths (e.g., this averages 7 days in the US).

These figures are then collected in national registration statistics and reported to international sources.

The delay in reporting can be on the order of days and sometimes as long as a week or more. This means the number of deaths reported on a given day is not reflective of the actual number of deaths that occurred on that day.

What we know is the number of confirmed deaths due to COVID-19 to date. Limited testing and challenges in the attribution of the cause of death means that the number of confirmed deaths may not be an accurate count of the actual number of deaths from COVID-19.

In an ongoing outbreak the final outcomes - death or recovery - for all cases is not yet known. The time from symptom onset to death ranges from 2 to 8 weeks for COVID-19.This means that some people who are currently infected with COVID-19 will die at a later date. This needs to be kept in mind when comparing the current number of deaths with the current number of cases.

To understand the risks and respond appropriately we would also want to know the mortality risk of COVID-19 - the likelihood that someone who is infected with the disease will die from it.

We look into this question in more detail on our page about the mortality risk of COVID-19.

We would like to acknowledge and thank a number of people in the development of this work: Carl Bergstrom, Bernadeta Dadonaite, Natalie Dean, Joel Hellewell, Jason Hendry, Adam Kucharski, Moritz Kraemer and Eric Topol for their very helpful and detailed comments and suggestions on earlier versions of this work. We thank Tom Chivers for his editorial review and feedback.

And we would like to thank the many hundreds of readers who give us feedback on this work. Your feedback is what allows us to continuously clarify and improve it. We very much appreciate you taking the time to write. We cannot respond to every message we receive, but we do read all feedback and aim to take the many helpful ideas into account.

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This chart shows the number of confirmed COVID-19 deaths per day. Three points on confirmed death figures to keep in mind All three points are true for all currently available international data sources on COVID-19 deaths: The actual death toll from COVID-19 is likely to be higher than the number of confirmed deaths - this is due to limited testing and problems in the attribution of the cause of death.

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# Utiliza la forma y el color para visualizar los elementos
# Es de rápida y fácil comprensión
LINK
https://junkcharts.typepad.com/

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El precio del trigo de William Playfair (1821)
( Aunque al ser antigua es un poco monotona en cuanto a colores )

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Presupuesto interactivo del Gobierno
Con esto se demostró la posibilidad de reflejar de forma sencilla, simple y entendible en un árbol básico y un esquema de presupuesto público.
https://www.grapheverywhere.com/10-mejores-ejemplos-de-visualizacion-de-datos-de-la-historia/

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# Mentir con la escala

# Mentir con el formato 3D

# Mentir con el area

# Mentir agrupando datos

Link: https://www.elartedepresentar.com/2011/11/4-formas-de-mentir-con-graficos-de-datos-en-una-presentacion/

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4 formas de mentir con gráficos de datos en una presentación

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Mark Twain 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.

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# No es clara la visualización
# No es clara la interpretación de los datos
# Satura al usuarix

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Los datos cuantitativos no sirven de nada sin interpretación. La visualización de datos sintetiza el significado de los datos sin procesar en conclusiones coherentes. Cuando los diseñadores dan prioridad a las imágenes convincentes sobre la precisión, las visualizaciones engañan. Para comunicar datos con integridad, los diseñadores deben evitar errores comunes de visualización de datos.

Uno de los aspectos más importante de la analítica es tomar los datos planos y aburridos y darles vida a través de la visualización. Pero hay que tener en cuenta que muchas veces los datos se podrán malinterpretar, a tal punto que habrá personas y organizaciones que utilizarán la visualización para desinformar.

El doble potencial para el bien y el mal no es exclusivo de la visualización de datos, pero es una consideración de diseño urgente dada la paradoja de la era actual. La información es más abundante y accesible que nunca, sin embargo, se desconfía mucho del gobierno, los medios de comunicación y las empresas. Cuando las organizaciones publican visualizaciones engañosas, ya sea de forma intencional o no intencional, la brecha de la confianza se amplía.

¿Qué factores de diseño hacen que las visualizaciones sean engañosas y cómo puedes transmitir el significado de los datos con la mayor claridad?

Puntos ciegos en la visualización de datos

La vista y la cognición humanas se encuentran entre los fenómenos más increíbles de la naturaleza, por ejemplo: La luz entra por los ojos, después el cristalino envía información de la luz a la retina, que traduce la información y envía señales por el nervio óptico.

Y el nervio óptico transmite 20 megabits por segundo al cerebro. Con esto nos vamos cuenta del proceso entre ver y pensar, que es instantáneo, y el cerebro debe conservar energía para priorizar lo que debe descifrar y lo que deberá ignorar.

En esta rápida coyuntura de ver y comprender, las visualizaciones de datos demuestran su valor. Aquí, muchas visualizaciones les dicen a los espectadores lo que "deberían" ver en los datos, y el cerebro con exceso de trabajo asiente con aprobación. El sesgo de confirmación se afianza. Se pierde la objetividad.

Las visualizaciones engañosas no siempre son el resultado de malas intenciones, pero incluso los errores honestos desinforman a los espectadores. Los ojos son impresionables y los humanos tienden a pasar por alto la información en busca de conclusiones rápidas. La vista y la cognición deben ser una consideración clave en el diseño de todas las visualizaciones de datos. Ahora, después de esta introducción sobre el proceso de la visión podemos pasar al tema principal.

6 errores comunes de la visualización de datos que se debes evitar

1. Elegir el método de visualización incorrecto

Cada método de visualización de datos tiene sus propios casos de uso. Por ejemplo, los gráficos circulares funcionan muy bien para comparar las diferentes partes de un todo. Funcionan bien para desgloses de presupuestos y resultados de encuestas, pero sirven a la hora de hacer comparaciones entre conjuntos de datos separados.

Se podría usar un gráfico circular para visualizar las ganancias de tres negocios competidores, pero un gráfico de barras haría más evidentes las diferencias o similitudes entre los negocios. Si la visualización estaba destinada a mostrar los ingresos a lo largo del tiempo, un gráfico de líneas sería una mejor opción que un gráfico de barras.

Recuerda: Los métodos de visualización de datos funcionan dependiendo del conjunto de datos que requieras analizar.

2. Contraste de color engañoso

El color es uno de los elementos de diseño más persuasivos. Incluso las variaciones sutiles de tono provocan fuertes respuestas emocionales. En la visualización de datos, los altos grados de contraste de color pueden hacer que los espectadores crean que las disparidades de valor son mayores de lo que realmente son.

Por ejemplo, los mapas de calor representan la magnitud del valor con color. Los valores altos aparecen en naranja y rojo, mientras que los valores más bajos se representan en azul y verde. La diferencia entre los valores puede ser mínima, pero el contraste de color crea la impresión de mayor actividad.

El color es más que una forma de diferenciar entre series de datos. Los emparejamientos de colores de alto contraste hacen que los espectadores perciban mayores grados de disparidad de datos.

3. Demasiados datos

A la hora de crear una presentación o reporte es común que uno se pregunte constantemente: ¿qué debo incluir y qué debo omitir para que la idea sea más clara? La visualización de datos no está exenta, especialmente cuando los datos son abundantes y estimulantes.

Hay que pensar en el mensaje principal, aunque es un poco complicado cuando se tiene muchos datos y muchos resultados e insights. Entonces, ¿por qué no poner todos los datos? Porque los seres humanos no estamos bien equipados para calcular el significado de múltiples valores abstractos en forma visual.

Cuando las visualizaciones incluyen demasiados datos, la información se abruma y los datos se funden en un caos gráfico que la mayoría de los espectadores no pueden soportar.

Entonces, si se presenta demasiado a la vez, los espectadores se desconectan. Puede ser más eficaz comunicar datos con múltiples visualizaciones. El exceso de datos en una sola visualización abruma inmediatamente a los espectadores como en el siguiente ejemplo.

4. Uso inadecuado de gráficos 3D

Las representaciones bidimensionales del espacio tridimensional han cautivado a los espectadores durante siglos, pero los gráficos en 3D plantean dos problemas graves para las visualizaciones de datos.

La oclusión ocurre cuando un gráfico 3D bloquea parcialmente a otro. Es el resultado de imitar el espacio en el mundo natural, donde los objetos tienen coordenadas X, Y y Z diferentes. En la visualización de datos, la oclusión oculta datos importantes y crea jerarquías falsas en las que los gráficos sin obstrucciones parecen ser los más importantes.

La distorsión se produce cuando los gráficos 3D retroceden o se proyectan desde el plano de la imagen a través del escorzo. En el dibujo, el escorzo hace que los objetos parezcan que habitan un espacio tridimensional, pero en la visualización de datos, crea jerarquías falsas. Los gráficos de primer plano aparecen más grandes, los gráficos de fondo más pequeños y la relación entre las series de datos es innecesariamente sesgada.

Los gráficos 3D son atractivos, pero tienen el potencial de obstruir información importante y confundir las relaciones de escala entre las series de datos. A menos que los gráficos 3D sean absolutamente necesarios, visualiza los datos en 2D.

5. Descripciones de texto subjetivas

El acto de sugestión es el arte de la persuasión. Dígale a alguien lo que debería ver en una imagen, y probablemente lo verá. El texto que acompaña a la visualización de datos como copys de apoyo, títulos, etiquetas y subtítulos deben estar destinados a brindar a los espectadores un contexto objetivo, no manipular su percepción de los datos.

El texto subjetivo suele aparecer al establecer correlaciones entre conjuntos de datos e implicar una causalidad. A menudo, el texto sesgado proviene de que los clientes y los diseñadores deben señalar el problema.

6. Correlaciones confusas

La visualización de correlaciones entre conjuntos de datos es una forma útil de brindar a los espectadores una comprensión más amplia de un tema. Una forma en que se muestran las correlaciones es superponiendo conjuntos de datos en el mismo gráfico. Cuando las correlaciones se consideran cuidadosamente, las superposiciones conducen a momentos de descubrimiento. Cuando las superposiciones son excesivas, es difícil para los espectadores establecer conexiones.

También es posible visualizar correlaciones de una manera que implica falsamente causalidad. Un ejemplo famoso es el de vincular el aumento de las ventas de helados con el aumento de los delitos violentos cuando ambos son el resultado de un clima cálido.

Puede resultar útil resaltar las correlaciones con múltiples visualizaciones que existen en las proximidades. Esto permite a los espectadores evaluar los datos y aun así hacer enlaces de conexión.

¿Quieres aprender a crear vizzes comprensibles, claros y creativos para tu organización? Capacítate con nosotros y aprende el arte de la visualización de datos. En EGOS BI contamos con especialistas que te podrán asesorar en todo momento, da clic aquí y conoce sobre nuestra oferta de cursos.

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6 errores más comunes al crear una visualización de datos | EGOS BI

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Los datos cuantitativos no sirven de nada sin interpretación. La visualización de datos sintetiza el significado de los datos sin procesar en conclusiones coherentes. Cuando los diseñadores dan prioridad a las imágenes convincentes sobre la precisión, las visualizaciones engañan. Para comunicar datos con integridad, los diseñadores deben evitar errores comunes de visualización de datos.