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Tanto en el ámbito científico o didáctico como en el de la comunicación, la información basada en datos, numérica o estadística suele resultar difícil de asimilar, los diferentes tipos de gráficos y diagramas contribuyen a facilitar su interpretación de una manera mucho más rápida y visual, ponen de relieve la relación entre los elementos de un conjunto o sistema de forma conceptual, haciendo destacar los patrones y tendencias que aportan información relevante.

Incorporar estos elementos gráficos en los modelos de comunicación interna y externa de cualquier actividad resulta muy útil, ya que contribuyen a tomar mejores decisiones que mejoran los resultados. Los gráficos y diagramas que aportan información de valor están presentes en todo tipo de medios y canales profesionales, corporativos y educativos, familiarizarse con ellos es importante no solo para crearlos si no también para saber interpretarlos de forma correcta.

En esta publicación exponemos los tipos de gráficos y diagramas más utilizados con una descripción de su funcionamiento y características principales, te servirá para seleccionar aquellos que puedan reunir los requisitos necesarios con los que mostrar los datos que deseas, despertando también el interés en tu audiencia con un formato más atractivo y asimilable.

Contenidos de esta publicación

En los diagramas de Arco los nodos se colocan a lo largo de una sola línea y los arcos se utilizan para mostrar las conexiones entre ellos.

El espesor de cada línea de arco puede representar la frecuencia entre la fuente y el nodo de destino. Los diagramas de arco puede ser útiles en la búsqueda de concurrencias dentro de los datos.

La desventaja de los diagramas de arco es que no muestran la estructura y las conexiones entre los nodos, y también que demasiados enlaces pueden hacer que el diagrama sea difícil de leer generando confusión.

Los gráficos de área son similares a los gráficos de línea, pero con el área debajo de la línea relleno con un determinado color o textura. Los gráficos de área se definen localizando puntos de datos en el trazado de una cuadrícula de coordenadas cartesianas, que se unen por medio de una línea entre ellos, y rellenando el espacio de la parte inferior.

Al igual que los gráficos de líneas, los gráficos de área se utilizan para mostrar el desarrollo de valores cuantitativos durante un intervalo de tiempo. Se utiliza normalmente para mostrar tendencias en lugar de transmitir valores específicos.

Los gráficos de área pueden estar apilados unos encima de otros indicando valores diferentes sobre varios conceptos y su origen puede estar en cualquier punto del eje vertical.

El gráfico de barras es también conocido como gráfico de columnas.

El gráfico de barras clásico utiliza barras horizontales o verticales para mostrar comparaciones numéricas que de diferentes categorías. Uno de los ejes de la gráfica muestra las categorías específicas que se comparan y el otro eje representa una escala de valores.

Los gráficos de barras se distinguen de los histogramas en que no muestran desarrollos continuos a lo largo de un intervalo. Los datos del gráfico de barras están asociados a los conceptos que se valoran y por lo tanto exponen información cuantitativa de cada uno de ellos.

Los gráficos de barras se pueden volver problemáticos cuando hay un gran número de elementos.

Los diagramas de cajas y bigotes son una estupenda manera de representar visualmente grupos de datos numéricos.

Las líneas que se extienden en paralelo en ambos extremos de las cajas son conocidos como "bigotes", y se utilizan para indicar la variabilidad fuera de los cuartiles superior e inferior. Los valores atípicos a veces se representan como puntos individuales que están en línea con las barbas. Los diagramas de caja se pueden construir ya sea vertical u horizontalmente.

Normalmente en la estadística descriptiva, los diagramas de caja son una estupenda manera de examinar rápidamente uno o más conjuntos de datos gráficamente. A pesar de que puedan parecer primitivo en comparación con un histograma o gráfico de densidad, tienen la ventaja de ocupar menos espacio, lo cual es útil cuando se comparan las distribuciones entre muchos grupos o conjuntos de datos.

Estos son los tipos de observaciones que se pueden hacer a partir de la visualización de un diagrama de caja:

Lo que los valores de clave representan.

Si hay algunos valores atípicos y cuáles son sus valores.

Si los datos son simétricos.

Cómo los datos son agrupados de forma hermética.

Si los datos son asimétricos y en caso afirmativo, en qué dirección.

Dos de las variaciones más comúnmente utilizadas en el trazado de cuadro son: diagramas de caja de ancho variable y diagramas de caja con muescas.

Una lluvia de ideas provenientes de un origen o "nube", también conocido como mapa mental, es un diagrama usado para mapear ideas asociadas, palabras, imágenes y conceptos.

Las nubes de ideas se suelen utilizar como una herramienta para realizar asociaciones, generar propuestas, buscar soluciones, clasificar ideas, organizar información, visualizar estructuras y para casos de estudio en general. Reuniones creativas o de "braimstorming" se celebran a menudo en la fase inicial de un proyecto para tomar de notas y enfocar el trabajo. También pueden ser útiles para organizar la colaboración de personas o equipos y adjudicar tareas o responsabilidades.

En la estructura de un Brainstorm las categorías principales se extienden hacia fuera desde un nodo central, a su vez estas dan lugar a nuevas ramas de subcategorías, que también pueden desarrollar otras descendientes jerárquicamente.

Un gráfico de burbujas es un gráfico de múltiples variables que supone un cruce entre un diagrama de dispersión y un gráfico de área proporcional.

Como un diagrama de dispersión, las burbujas utilizan un sistema de coordenadas cartesianas para trazar puntos a lo largo de una cuadrícula en los ejes X e Y con variables independientes, pero a diferencia de un diagrama de dispersión, a cada punto se le asigna una etiqueta o categoría que puede estar asociada con una leyenda. Cada punto representado a continuación representa una tercera variable por la zona de su círculo. Los colores también se pueden utilizar para distinguir entre categorías o ser utilizados para representar una variable de datos adicional. El tiempo puede mostrarse como variable sobre uno de los ejes o por la animación de las variables de datos cambiantes.

Los gráficos de burbujas se utilizan normalmente para comparar y mostrar las relaciones entre los círculos categorizados, por el uso de posicionamiento y proporciones. El panorama general de las cartas de la burbuja se puede utilizar para analizar patrones y correlaciones.

Demasiadas burbujas pueden hacer que el gráfico sea difícil de leer, por lo que este tipo de gráficos tienen una capacidad limitada en cuanto a la cantidad de datos. Esto puede resolverse dotando al gráfico de interactividad, al hacer clic sobre las burbujas para visualizar información oculta, o con opciones para reorganizar o filtrar las categorías agrupadas.

Los tamaños de los círculos deben construirse con su base fuera el área del círculo, no en el origen de su radio o diámetro. El tamaño de los círculos puede cambiar de manera exponencial, pero esto dará lugar a malas interpretaciones por el sistema visual humano.

Con este mapa de datos, los círculos se visualizan en una región geográfica designada con el área del círculo que es proporcional a su valor en el conjunto de datos.

Los mapas de burbujas son ideales para la comparación de proporciones asociadas a regiones geográficas sin los problemas causados por el tamaño del área regional, como pueden darse en los mapas coropléticos. Sin embargo, el mayor defecto de los mapas de la burbuja es que si estas son demasiado grandes se pueden superponer unas y otras, incluso entre diferentes regiones del mapa.

Se utiliza normalmente para mostrar los datos de rendimiento, las funciones de gráficos de bala son similares a las de un gráfico de barras, pero van acompañados de elementos visuales adicionales para empacar más información en el contexto. Originalmente, los gráficos de bala fueron desarrollados como alternativa al tablero de medidas y medidores, ya que a menudo no pueden representar suficiente información y son menos eficientes en cuanto al aprovechamiento del espacio.

El valor principal de datos se codifica por la longitud de la barra principal en el medio de la tabla, que se conoce como la "medida de características". El marcador de línea que corre perpendicular a la orientación de la gráfica se conoce como "medida comparativa" y se usa como un marcador con el que comparar el valor de características de medición. Así que si la barra principal ha pasado por la posición de medida comparativa, se sabe que a alcanzado su objetivo.

Las barras de colores segmentados detrás de la medida de funciones se utilizan para mostrar el alcance de las puntuaciones cualitativas. Cada tono de color, osea los tres tonos de gris en el ejemplo anterior, se utiliza para asignar una calificaciones de diferente índole, como por ejemplo, pobre, media y grande. Utilizar gráficos de bala es ideal si se mantiene un número de intervalos máximo de cinco.

A lo largo de la historia, se han desarrollado diferentes sistemas de calendario como una herramienta de organización para ayudarnos a planificar el futuro. Los calendarios también se utilizan como una herramienta visual para mostrar períodos de tiempo y para visualizar la organización de eventos. Los períodos de tiempo, a menudo se muestran y se dividen en unidades tales como días, semanas, meses y años. Una fecha es la designación de un solo día, específico dentro de un sistema de este tipo.

El calendario más común es el de tipo gregoriano. Por lo general se muestra en las vistas mensuales separadas de siete columnas, una para cada día de la semana, y de entre cinco a seis filas. Sin embargo, el formato para cualquier calendario no está escrito en piedra por lo que su diseño puede variar, siempre que se muestran visualmente la secuencia cronológica de fechas o unidades de tiempo.

El gráfico de velas también se conoce como gráfico de velas japonesas.

Este tipo de gráfico se utiliza como una herramienta de negociación para visualizar y analizar los movimientos de precios en el tiempo para valores, derivados, divisas, acciones, bonos, materias primas, etc... los símbolos utilizados en los gráficos de velas se asemejan a los diagramas de caja, pero funcionan de manera diferente y por lo tanto, no deben ser confundidos.

Los gráficos de velas muestran múltiples bits de información de precios como el precio de apertura, precio de cierre, el precio más alto y el precio más bajo mediante el uso de símbolos de candelabro similares, que representan cada uno la actividad comercial comprimida durante un período de tiempo (un minuto, hora, día , mes, etc). Cada símbolo de velas se traza a lo largo de una escala de tiempo en el eje x, para mostrar la actividad de negociación con el tiempo.

El rectángulo principal en el símbolo se conoce como el cuerpo real, que se utiliza para mostrar la gama entre el precio de apertura y cierre de ese período de tiempo. Mientras que las líneas que se extienden desde la parte inferior y la parte superior del cuerpo real con conocidas como sombras superior e inferior o mechas. Cada sombra representa el precio más bajo o más alto negociado durante el período de tiempo representado. Cuando el mercado es al alza (el precio de cierre es mayor de lo que se abrió) el cuerpo es de color normalmente blanco o verde. Pero cuando el mercado es a la baja (el precio de cierre es menor de lo que se abrió), entonces el cuerpo es por lo general de color negro o rojo.

Los gráficos de velas son excelentes para detectar y predecir las tendencias del mercado con el tiempo y son útiles para interpretar el sentimiento del día a día del mercado, a través de los colores y formas de cada símbolo candelero. Por ejemplo, cuanto más tiempo permanezca el cuerpo, más intensa será la presión de venta o compra. Mientras que un cuerpo muy corto indicaría que no hay mucho movimiento de precios en ese período de tiempo representando la consolidación.

Los gráficos de velas ayudan a revelar la psicología del mercado (el miedo y la codicia experimentada por los vendedores y compradores) a través de los diversos indicadores, tales como la forma y el color, también por los muchos patrones identificables que se pueden encontrar en ellos. En total, hay 42 patrones reconocidos que están divididos en patrones simples y complejos. Estos patrones que se encuentran en gráficos de velas son útiles para la visualización de las relaciones de precios y se pueden utilizar para predecir el posible movimiento futuro del mercado. Puedes encontrar una lista y descripción de cada patrón aquí.

Hay que tener en cuenta que los gráficos de velas no expresan los acontecimientos que tienen lugar entre el precio de apertura y cierre, sólo la relación entre los dos precios. Así que no se puede saber cómo era una sesión volátil dentro de ese período de tiempo.

Este tipo de diagrama sirve para visualizar las interrelaciones entre entidades. Las conexiones entre las entidades se utilizan para mostrar el hecho de que comparten algo en común. Esto hace que los gráficos de acorde sean ideales para comparar las similitudes dentro de un conjunto de datos o entre diferentes grupos de datos.

Los nodos están dispuestos alrededor de un círculo, con las relaciones entre los puntos conectados el uno al otro, ya sea mediante el uso de arcos o curvas de bézier. Los valores se asignan a cada conexión, que está representada proporcionalmente por el tamaño de cada arco. El color puede ser usado para agrupar los datos en diferentes categorías, ayudando a hacer comparaciones y distinguiendo los grupos.

Demasiadas conexiones pueden convertirse en un problema en los diagramas de cuerdas.

Los mapas coropléticos, también llamados mapas coropletos o mapas de coropletas muestran zonas geográficas o regiones divididas en colores, con sombras o dibujos en relación con una variable de datos. Esto proporciona una manera de visualizar los valores de un área geográfica, que puede mostrar variación o patrones en la ubicación o extensión que se muestra.

La variable de datos utiliza la progresión de color para representarse a sí misma en cada región del mapa. Típicamente, esto puede ser una mezcla o transición de un color a otro, una progresión de matices de más transparente a opaco, de claro a oscuro o todo un espectro de color.

Una desventaja de la utilización del color es que no se puede leer con precisión comparando con exactitud los valores del mapa. Otro problema es que las regiones más grandes aparecen más enfatizadas y las más pequeñas a continuación, por lo que la percepción del espectador de las sombras se ve afectada.

Un error común cuando se realiza un mapa de coropletas es codificar los valores de datos en bruto (tales como la población) en lugar de utilizar valores normalizados (cálculo de población por kilómetro cuadrado por ejemplo) para producir un mapa de densidad.

El mapa de árbol circular es una variación del mapa de árbol que utiliza círculos en lugar de rectángulos. La contención dentro de cada círculo representa un nivel en la jerarquía, cada rama del árbol se representa como un círculo y sus sub-ramas se representan como círculos dentro de ella. El área de cada círculo también se puede utilizar para representar un valor arbitrario adicional, tal como la cantidad o tamaño de archivo. El color también puede utilizarse para asignar categorías o para representar otra variable a través de diferentes tonos.

El mapa de árbol circular no es tan eficiente con el espacio como el mapa de árbol rectangular, ya que hay una gran cantidad de espacio vacío dentro de los círculos. A pesar de ello este sistema revela la estructura jerárquica mejor que el mapa de árbol.

También conocido como mapa de enlaces o mapa de rayos.

Los mapas de conexión se dibujan conectando puntos colocados en un mapa mediante líneas rectas o curvas.

Los mapas de conexión suelen ser grandes para mostrar las conexiones y relaciones geográficamente, y también se pueden utilizar para mostrar rutas a través de una sola cadena de eslabones. Los mapas de conexión también se pueden usar para revelar patrones espaciales a través de la distribución de las conexiones, y concentraciones por la densidad de conexiones en un mapa.

También conocidos como gráficos de densidad de Kernel o gráficos de densidad de seguimiento.

Un diagrama de densidad visualiza la distribución de datos a través de un período de intervalo o de tiempo continuo. Esta tabla es una variación de un histograma que utiliza un núcleo suavizado para trazar los valores, lo que permite distribuciones curvas y homogéneas al suavizar el ruido. Los picos se muestran en una pantalla de ayuda gráfica de densidad donde los valores se concentran en el intervalo.

Una ventaja que los gráficos de densidad tienen sobre los histogramas es que son mejores en la determinación de la forma de la distribución, al no verse afectados por el número de contenedores o barras usadas en los histogramas típicos, teniendo en cuenta que un histograma normal que conste de sólo 4 barras no produciría una forma lo suficientemente distinguible de la distribución como otro de 20 por ejemplo. Sin embargo con gráficos de densidad esto no es un problema.

Un gráfico de anillos es esencialmente un gráfico de sectores con un área del centro cortada.

Sin embargo los gráficos de anillos tienen una ligera ventaja sobre los gráficos de sectores, que a veces son criticados por centrarse en los tamaños relativos de las piezas entre sí y a la carta en su conjunto, sin dar ninguna indicación de los cambios en comparación con otros gráficos circulares.

Un gráfico de anillos aborda parcialmente este problema de énfasis, para que el espectador se centre más en los cambios de los valores globales, prestando atención a la lectura de la longitud de los arcos, en lugar de comparar las proporciones entre las rebanadas.

También los gráficos de anillos pueden ocupar menos espacio, con la ventaja sobre los gráficos de sectores de prestarse a mostrar información también en su espacio interior en blanco.

También conocido como mapa de distribución de puntos o mapa de densidad de puntos.

Los mapas de puntos son una forma de detectar patrones espaciales o la distribución de datos a través de una región geográfica, mediante la colocación de puntos de igual tamaño.

Hay dos tipos de mapas de puntos, uno-a-uno (uno de los puntos representa un solo cargo u objeto) y uno-a-muchos (un punto representa una unidad en particular, por ejemplo, 1 punto = 10 árboles).

Los mapas de puntos son ideales para ver cómo las cosas están distribuidas en una región geográfica y pueden revelar patrones cuando los puntos se agrupan en el mapa. Los mapas de puntos son fáciles de crear y son mejores para dar una visión general de los datos, pero no son buenos para la recuperación de los valores exactos.

Una serie de unidades de puntos de colores se utilizan para representar diferentes categorías y agruparlas en una matriz. Sirven para dar una visión general de la distribución y proporciones de cada categoría en un conjunto de datos, y también para comparar la distribución y proporción a través de otros conjuntos de datos, con el fin de descubrir patrones.

Cuando una sola variable o categoría está presente y los puntos son de un solo color, un gráfico de matriz de puntos funciona de la misma manera que un gráfico de áreas proporcionales.

Las barras de error funcionan como una mejora gráfica que visualiza la variabilidad de los datos representados en un gráfico cartesiano. Las barras de error se pueden aplicar a los gráficos tales como gráficos de dispersión, gráficos de puntos, gráficos de barras o gráficos de líneas, para proporcionar un nivel adicional de detalle en los datos presentados.

Las barras de error ayudan a indicar el error o incertidumbre estimada para dar una idea general de cómo de precisa es una medición. Esto se realiza mediante el uso de marcadores dibujados sobre el gráfico original y sus puntos de datos. Por lo general, las barras de error se utilizan para mostrar desviaciones, probabilidades de error, márgenes e intervalos de confianza, o valores mínimos y máximos en un conjunto de datos.

Para visualizar esta información, las barras de error se representan mediante el trazado de líneas de tapa de punta que se extienden desde el centro del punto de datos del trazado o desde el borde en el caso de los diagramas de barras. La longitud de una barra de error ayuda a revelar la incertidumbre sobre un punto de datos, una corta barra de error muestra que los valores se concentran, lo que indica que el valor medio trazado es más probable, mientras que una larga barra de error indica que los valores están más dispersos y son menos confiables. También dependiendo del tipo de datos, la longitud de cada par de barras de error tienden a ser de la misma longitud en ambos lados, sin embargo, si se sesgan los datos las longitudes de cada lado serían diferentes.

Las barras de error siempre se ejecutan en paralelo a un eje de escala cuantitativa, por lo que se pueden mostrar ya sea vertical u horizontalmente dependiendo de si la escala cuantitativa está en el eje Y o X. Si hay dos escalas cuantitativas se pueden colocar dos pares de barras de error en ambos ejes.

También conocidos como diagramas de flujo de procesos, carta de procesos, mapa de procesos, modelo de proceso o diagrama de flujo de trabajo.

Este tipo de diagrama se utiliza para mostrar las etapas secuenciales de un proceso. En los diagramas de flujo de traza un proceso que utiliza una serie de símbolos conectados, lo que hace que el proceso sea fácil de entender y ayuda en su comunicación con otras personas. Los diagramas de flujo son útiles para explicar cómo funciona un procedimiento complejo o abstracto, sistema, concepto o algoritmo de trabajo. Dibujar un Diagrama de flujo también puede ayudar en la planificación y el desarrollo de un proceso o mejorar uno ya existente.

Los símbolos están estandarizados y se dividen en diferentes tipos, cada uno tiene su propia forma particular. Las etiquetas para cada paso se escriben en el interior de la forma de símbolo. Diagramas de flujo comienzan y terminan con un rectángulo curvado para indicar el inicio y el final del proceso. Líneas o flechas se utilizan para mostrar la dirección de flujo o de un paso en el proceso a otro. Instrucciones o acciones simples se representan con un rectángulo. Mientras, una forma de diamante se utiliza cuando se necesita una decisión. También hay muchos otros símbolos que se pueden utilizar en diagramas de flujo.

Los diagramas de flujo pueden ser horizontales o verticales.

Los mapas de flujo muestran geográficamente el movimiento de información u objetos de un lugar a otro y su importe. Típicamente los mapas de flujo se utilizan para mostrar los datos de la migración o desplazamiento de personas, animales, productos o vehículos. La magnitud o cantidad de la migración en una sola línea de flujo está representado por su espesor. Esto ayuda a mostrar cómo la migración se distribuye geográficamente.

Los mapas de flujo se dibujan desde un punto de origen y se ramifican por medio de "líneas de flujo". Las flechas se pueden usar para mostrar la dirección, o si el movimiento es entrante o saliente. Sin flechas se pueden utilizar para representar el tráfico o comercio en ambas direcciones por ejemplo. La fusión o agrupación de líneas de flujo evitando cruces puede ayudar a reducir el desorden visual en el mapa.

Comúnmente usado como una herramienta de organización para la gestión de proyectos, los diagramas de Gantt muestran una lista de actividades o tareas con su duración en el tiempo, mostrando cuando se inicia y termina cada actividad. Esto hace que los diagramas de Gantt resulten útiles para la planificación y la estimación sobre cuánto tiempo podría tomar un proyecto completo. También se puede apreciar qué actividades se están ejecutando paralelamente.

Los diagramas de Gantt se dibujan dentro de una tabla, las filas se utilizan para las actividades y las columnas se utilizan como escala de tiempo. La duración de cada actividad está representada por la longitud de una barra a lo largo esta escala de tiempo. El inicio de la barra es el inicio de la actividad y el extremo de la barra es cuando la actividad debe terminar. Código de colores de las barras puede ser utilizado para clasificar las actividades en grupos. Para mostrar el porcentaje de finalización de una actividad las barras pueden mostrar su relleno parcialmente, una sombra o diferente color, que muestre la diferencia entre lo que se a hecho y lo que queda por hacer.

Las flechas que conectan se pueden utilizar para mostrar las tareas que son dependientes entre sí. Los caminos críticos y las actividades clave necesarias para terminar el proyecto también se pueden visualizar con una serie de flechas resaltadas. Se pueden colocar símbolos dentro de un diagrama de Gantt para significar hitos, y una línea vertical que atraviesa el gráfico se utiliza para resaltar la fecha actual.

Los mapas de calor sirven para visualizar datos a través de las variaciones de color. Cuando se aplica a un formato tabular, los mapas de calor son útiles para el interrogatorio de datos multivariados, a través de la colocación de las variables en las filas y columnas y la coloración de las células dentro de la tabla. Los mapas de calor son buenos para mostrar la diferencia a través de múltiples variables, revelando cualquier patrón, que pone en evidencia si las variables son similares entre sí, y para detectar si existe cualquier correlación entre ellas.

Por lo general, todas las filas serían una categoría (etiqueta colocada en la parte izquierda o derecha) y las columnas pueden tener asignadas otras (etiquetas que aparecen en la parte superior o inferior). Las filas y columnas individuales se dividen en subcategorías que forman parte de una matriz. Las células contenidas dentro de la tabla pueden contener datos categóricos con códigos de colores o datos numéricos basados en una escala de colores. Los datos contenidos dentro de cada célula se basan en la relación entre las dos variables de la fila y la columna de conexión.

Se suele requerir una leyenda junto a un mapa de calor con el fin de que se pueda interpretar con éxito. Los datos categóricos pueden estar en un código de colores, mientras que los datos numéricos requieren una escala de colores que mezcla la transición de un color a otro en orden para representar la diferencia en los valores altos y bajos. Una selección de colores sólidos puede ser usada para representar una gama múltiple de valores (0-10, 11-20, 21-30, etc.) o se puede utilizar una escala de gradiente para un único intervalo (por ejemplo, 0 - 100) por mezcla de dos o más colores juntos.

Debido a su dependencia de los colores para comunicar valores, mapas de calor son un gráfico más adecuado para mostrar una visión más generalizada de datos numéricos, ya que es más difícil saber con precisión las diferencias entre los tonos de colores y extraer los puntos de datos específicos, a no ser que se incluyan los datos en bruto en las células.

Los mapas de calor también se pueden utilizar para mostrar los cambios en los datos en el tiempo, si una de las filas o columnas se establecen en intervalos de tiempo. Un ejemplo de esto sería el uso de un mapa de calor para comparar los cambios de temperatura en todo el año, a través de múltiples ciudades, para ver dónde están los datos más calientes o más fríos en lugares para vivir. Así las filas podrían enumerar las ciudades para comparar, las columnas contendrían cada mes y las células albergarían los valores de temperatura.

Un histograma es de gran utilidad para la distribución de datos a través de un intervalo continuo o cierto período de tiempo. Cada barra representa un histograma de la frecuencia tabulada en cada intervalo. El área longitudinal del histograma corresponde al número de datos.

Los histogramas ayudan a tener una estimación en cuanto a dónde se concentran los valores, lo que los extremos se encuentran y si hay lagunas o valores inusuales. También son útiles para ofrecer una vista aproximada de la distribución de probabilidades.

Los gráficos de ilustración son gráficos que muestran una imagen o imágenes, acompañadas por notas, etiquetas o una leyenda con el fin de explicar conceptos o métodos, escribir objetos o lugares, mostrar cómo funcionan las cosas o ayudar a proporcionar información adicional sobre una temática.

Las imágenes utilizadas pueden ser ilustraciones, bocetos, marcos o fotografías, por lo tanto, las imágenes pueden ser simbólicas, pictóricas o realistas. A veces se utilizan ampliaciones y secciones transversales para un análisis más a fondo, o se realizan presentaciones con mayor detalle.

Se utiliza para mostrar los niveles generales de la oferta y la demanda de un activo en particular mediante la visualización de las acciones de los precios a través de una serie de patrones de líneas. Los gráficos Kagi son independientes del tiempo y ayudan a filtrar el ruido que puede reflejarse en otras tablas financieras (como en un gráfico de velas), de modo que los movimientos de precios importantes se muestran con mayor claridad. Reconocer los patrones que se producen en los gráficos Kagi es clave para su comprensión.

Mientras los gráficos Kagi muestran las fechas de evolución del tiempo en su eje X con marcadores, las fechas clave de la acción del precio no forman parte de una escala de tiempo. El eje Y en el lado de la derecha se utiliza como escala de valores.

La línea en un gráfico Kagi inicialmente se mueve verticalmente en la misma dirección del movimiento de los precios y continuará extendiéndose, siempre y cuando el precio, por pequeño que sea, mantenga la misma dirección. Una vez que el precio alcanza una cantidad "reversión" predeterminada, la línea hace un cambio de sentido y va en la dirección opuesta. Así que cada una de las líneas horizontales pequeñas en la tabla indican que ha tenido lugar una reversión de los precios. Cuando una línea horizontal se une a una línea ascendente con una línea de hundimiento se le conoce como un "hombro", mientras que una línea horizontal que conecta una línea hundiéndose con una línea ascendente se conoce como una "cintura".

El espesor variable o color de la línea depende de la evolución de los precios. Cuando el precio sube más alto que una inversión anterior "hombro", la línea se vuelve más gruesa y/o verde y se conoce como una "línea de Yang". Esto puede ser interpretado como un aumento de la demanda sobre la oferta para el activo y como una tendencia al alza. Alternativamente, cuando el precio rompe por debajo de una inversión anterior "cintura", la línea se vuelve más delgada y/o roja y se conoce como una "línea de Yin". Esto significa un aumento de la oferta sobre la demanda para el activo y representa una tendencia de los precios a la baja.

Los comerciantes utilizan el cambio de la delgada Yin a las líneas gruesas Yang y viceversa como señales de compra o venta de un activo. Un cambio de Yin a Yang indica que es interesante comprar, mientras que un cambio de Yang a Yin indica que hay que vender.

Los gráficos de líneas se utilizan para mostrar valores cuantitativos en un lapso de tiempo o intervalo continuo. Se utiliza con mayor frecuencia para mostrar tendencias y relaciones, cuando se agrupan varias líneas. Los gráficos de línea también ayudan a dar una "visión global" sobre un intervalo, para ver cómo se ha desarrollado a lo largo de ese período.

Los gráficos de líneas se dibujan por primera trazado puntos de datos en una cuadrícula de coordenadas cartesianas, a continuación, se conecta una línea entre estos puntos. Típicamente, el eje Y tiene un valor cuantitativo, mientras que el eje X tiene bien una categoría o una escala secuenciada. Los valores negativos se pueden mostrar por debajo del eje X.

También conocido como parcela de mosaico.

Los gráficos de marimekko se utilizan para visualizar los datos categóricos sobre un par de variables. Funcionan como una especie de gráfico de barras apiladas sobre el 100% de los valores, donde todas las barras son de igual longitud a través de un eje de valores y escalado, dividiéndose en segmentos. Sólo en una tabla de Marimekko, ambos ejes son una variable con una escala, que determinan la anchura y la altura de cada segmento. Esto hace que sea posible la detección de las relaciones entre las categorías y sus subcategorías a través de las dos variables.

Los principales defectos de los gráficos de marimekko son que pueden ser difíciles de leer, sobre todo con una gran cantidad de segmentos. También es difícil hacer comparaciones con precisión entre cada segmento, ya que no están dispuestos uno al lado del otro a lo largo de una línea de base común. Por lo tanto los gráficos de marimekko son más ideales para dar una visión general de los datos.

También conocido como gráfico de barras agrupadas.

Esta variación de un gráfico de barras se utiliza cuando dos o más conjuntos de datos se representan de lado a lado agrupándose en categorías, todas en el mismo eje.

Al igual que un gráfico de barras, la longitud de cada barra se utiliza para mostrar, comparaciones numéricas discretas entre categorías. Cada serie de datos se le asigna un color individual o un tono variable del mismo color con el fin de distinguirlos. Los grupos de barras están separados entre ellos.

El uso de gráficos de barras múltiples se utilizan por lo general para comparar las variables de las categorías agrupadas con las de otros grupos de esas mismas variables o tipos de categorías. Los gráficos de barras múltiples también se pueden utilizar para comparar los histogramas entre sí, por lo que cada barra en el grupo representaría los intervalos significativos de una variable.

La desventaja de los gráficos de barras múltiples es que se vuelven más difíciles de leer si hay muchas barras en muchos grupos.

Este tipo de visualización muestra cómo los elementos están interconectados a través de nodos o vértices y líneas de enlace para representar sus conexiones que ayudan a iluminar el tipo de relaciones entre un grupo de entidades.

Normalmente los nodos se dibujan como pequeños puntos o círculos, pero también se pueden utilizar iconos. Los enlaces se representan por lo general como líneas simples conectadas entre los nodos. Sin embargo, en algunos diagramas de red no todos los nodos y enlaces son iguales, las variables adicionales se pueden visualizar asignando diferentes tamaños o proporciones a los nodos, para que reflejen mayor o menor peso según un valor asignado.

Mediante la cartografía de sistemas conectados, los diagramas de red se pueden utilizar para interpretar una estructura de red en busca de cualquier agrupación de los nodos, la densidad de los nodos concentrados puede cambiar el diseño del diagrama.

Los dos tipos habituales de diagramas de red son "sin dirección" y "dirigida". Los diagramas de red no dirigida sólo muestran las conexiones entre las entidades, los diagramas de red dirigidos muestran si las conexiones son de una sola vía o de dos vías a través de pequeñas flechas.

Los diagramas de red tienen una capacidad de datos limitada y empiezan a ser difícil de leer cuando hay demasiados nodos y se asemejan a "bolas de pelo".

También conocido como diagrama de área polar.

Esta gráfica se hizo famosa por la estadística médica, gracias a Florence Nightingale, para comunicar las muertes prevenibles de los soldados durante la guerra de Crimea.

Gráficas de rosa de nightingale se dibujan en un sistema de coordenadas polares. Cada categoría o intervalo en los datos se dividen en segmentos iguales en un gráfico radial, y estos se extienden desde el centro en proporción al valor que representan dependiendo de un eje polar. Así que cada anillo del centro de la cuadrícula polar puede ser utilizado como una escala para representar el tamaño de segmento y un valor más alto. Por lo tanto, es importante tener en cuenta el área en lugar del radio de un segmento para representar su valor.

El mayor defecto del gráfico de Nightingale es que a los segmentos externos se les da más importancia debido a su tamaño de área mayor. Esto representa un aumento desproporcionado en su valor.

Un diagrama sin cinta de acordes es una versión reducida de un gráfico de acorde, con sólo los nodos y líneas de conexión entre ellos. Esto proporciona un mayor énfasis en las conexiones dentro de los datos.

También conocido como gráfico abrir-alto-bajo-cierre o gráfico de precios.

Los gráficos OHLC se utilizan como una herramienta de negociación para visualizar y analizar los cambios de precios en el tiempo de valores, divisas, acciones, bonos, materias primas, etc... son útiles para interpretar en el día a día la confianza del mercado y la previsión de los futuros cambios de precios a través de los patrones producidos.

El eje Y de un gráfico OHLC se utiliza para la escala de precios, mientras que el eje X es para una escala de tiempo. En cada período de tiempo individual se muestran parcelas con un símbolo que representa dos rangos, los precios más altos y más bajos para el comercio, así como los precios de apertura y cierre de ese período de tiempo individual (por ejemplo, en un día). En el símbolo de rango, las gamas altas y bajas de precios están representadas por la longitud de la línea vertical principal. Los precios de apertura están representados por la posición vertical de las marcas horizontales que aparecen a la izquierda y los precios de cierre por las marcas del lado derecho de la línea vertical con máximos y mínimos.

El color puede ser asignado a cada símbolo gráfico para distinguir si el mercado es "optimista" (el precio de cierre es mayor que cuando se abrió) o "bajista" (el precio de cierre es inferior a cuando se abrió).

Este tipo de visualización se utiliza para el trazado de datos numéricos multivariantes. Los gráficos de coordenadas paralelas son ideales para la comparación de muchas variables juntas valorando las relaciones entre ellas. Por ejemplo, si tiene que comparar una gama de productos con los mismos atributos (comparando por ejemplo coches con especificaciones de diferentes modelos).

En un gráfico de coordenadas paralelas, a cada variable se le da su propio eje y todos los ejes se colocan paralelamente. Cada eje puede tener una escala diferente, ya que cada variable funciona con una unidad de medida diferente, o todos los ejes pueden ajustarse para mantener uniformes las escalas. Los valores se representan como series de líneas conectadas a través de cada eje. Esto significa que cada línea es una colección de puntos colocados en cada eje, pueden ser conectados entre sí.

El orden en que los ejes están dispuestos puede afectar la forma en cómo el lector interpreta los datos ya que las relaciones entre variables adyacentes son más fáciles de percibir que las variables no adyacentes. Así que volver a ordenar los ejes puede ayudar en el descubrimiento de patrones o correlaciones entre las variables.

La desventaja de los gráficos de coordenadas paralelas es que pueden llegar a ser demasiado desordenados, y por lo tanto ilegibles cuando son muy densos en los datos. La mejor manera de solucionar este problema, es a través de la interactividad y una técnica conocida como "cepillado", que consiste en cepillar los aspectos más destacados de una línea seleccionada o colección de líneas y dejar desvanecerse todos los demás. Esto permite aislar las secciones de la trama que más pueden interesar mientras se filtra el ruido.

Los gráficos de conjuntos paralelos son similares a los diagramas de Sankey en la forma en que muestran el flujo y proporciones, sin embargo su flujo no utiliza flechas y dividen la trayectoria en cada línea de conjunto que se muestra.

Cada conjunto de líneas corresponde a una dimensión o conjunto de datos cuyos valores o categorías están representados en cada línea de división en un set. La anchura de cada línea y la trayectoria de flujo que se deriva del mismo, se determina por la fracción proporcional de la categoría total. Cada trayectoria de flujo puede ser de color para mostrar y comparar la distribución entre las diferentes categorías.

También conocidos como cartas de pictogramas, gráfico de unidades ilustradas o gráfico de imágenes.

Los gráficos de pictograma utilizan iconos para dar una visión del conjunto más atractiva con datos discretos. Por lo general los iconos representan categorías de sujetos relacionadas con datos, por ejemplo, datos sobre la población usarían los iconos de personas. Cada icono puede representar una unidad u otras cantidades (por ejemplo 10). Los conjuntos de datos se comparan de lado a lado en cualquiera de las columnas o filas de iconos.

El uso de iconos a veces puede ayudar a superar las diferencias de idioma, la cultura y la educación básica y media siendo fáciles de interpretar por la mayoría de las personas. Los iconos también pueden dar una visión más representativa de los datos.

En los gráficos de pictogramas hay que evitar grandes conjuntos de datos, que puedan hacer que los valores en la tabla sean difíciles de contar, también los iconos parciales, ya que esto puede añadir confusión a lo que representan.

Ampliamente utilizado en las presentaciones y oficinas, los gráficos circulares o de tarta ayudan a mostrar las proporciones y porcentajes entre las categorías al dividir un círculo en segmentos proporcionales. Cada longitud de arco representa una proporción de cada categoría, mientras que el círculo completo representa la suma total de todos los datos, igual a 100%.

Los gráficos circulares son ideales para dar al lector una idea rápida de la distribución proporcional de los datos. Sin embargo, los principales inconvenientes de los gráficos circulares son:

No pueden mostrar más de unos pocos valores, ya que si el número de valores que se muestran aumenta, el tamaño de cada segmento o rebanada se hace más pequeño. Esto los hace inadecuados para grandes cantidades de datos.

Ocupan más espacio que sus alternativas como por ejemplo el gráfico de barras apiladas, principalmente debido a su tamaño y a la necesidad habitual de incluir una leyenda.

No son del todo buenos para hacer comparaciones precisas entre los grupos de las gráficas de sectores, a veces es más difícil distinguir la proporción exacta de los elementos a través de su área.

A pesar de ello, la comparación de una categoría determinada (una rebanada) dentro del total de un solo gráfico de sectores a menudo puede ser más eficaz.

Esta tabla se usa para mostrar la relación entre la oferta y la demanda de un activo en particular a través de una serie de columnas formadas por X y Os. Los gráficos de punto y figura son independientes del tiempo y se centran principalmente en acciones de los precios filtrados de un activo. Los gráficos de punto y figura no trazar el volumen negociado y su propósito es para indicar cualquier cambio de relación entre la oferta y la demanda, que se conoce como "brotes". Los gráficos de punto y figura también hacen que sea más fácil detectar los niveles de soporte y resistencia, y las líneas de tendencias que puedan existir. Reconocer los patrones que se producen en las gráficas es clave para su utilización.

Mientras los gráficos de punto y figura presentan el tiempo de su eje X, los marcadores para las fechas clave de la acción del precio no son parte de una escala de tiempo. El eje Y se utiliza como escala de valores. Las X representan el aumento de precios, donde la demanda supera a la oferta (más compradores) y el sistema operativo representan la caída de precios, donde la oferta supera a la demanda (más vendedores).

Antes de dibujar un gráfico de punto y figura hay que decidir sobre los valores que desea establecer para el tamaño de la caja y el umbral de inversión. También hay que elegir, desde qué punto de tiempo que desean tomar las oscilaciones de precios, esto podría ser el precio de cierre del día o podría ser el día de alta o baja dependiendo de la dirección de la columna anterior.

El tamaño de la caja determina qué punto el precio tiene que cambiar antes de que un nuevo X u O símbolo pueda colocarse. Esto establece la cantidad de ruido en el mercado que desea filtrar fuera de la carta mediante la reducción de la cantidad de minutos a las fluctuaciones de precios que se muestran. Así, por ejemplo, si se establece el tamaño de la caja a $ 1, cualquier aumento de precios disminuye a menos de esta cantidad será ignorada, pero si el cambio en el precio es igual o superior a $ 1, entonces un símbolo se colocará en el gráfico.

Estos cambios de los precios se mantienen en una dirección (ya sea ascendente o descendente) dentro de una sola columna, y una sola columna sólo pueden contener cualquiera de los dos Xs o Os, no ambos. Así que si el precio se encuentra en una tendencia ascendente (con X) entonces sólo Xs se representa en una columna (esto incluye tanto los aumentos de precios como las disminuciones). A la vez el predeterminado umbral de inversión que se ve afectado se puede iniciar en una nueva columna. Así que si había una columna de Xs y el monto de su inversión es de $ 3, al producirse una caída de los precios de $ 3 o más, necesitaría comenzar una nueva columna de Os para indicar que la dirección del mercado se ha convertido en una tendencia a la baja. Lo mismo con una columna de ceros, si el incremento de los precios de $ 3, entonces la tendencia se ha invertido al alza, y ahora se puede trazar en una nueva columna.

El umbral de inversión afecta a la sensibilidad de las listas, una cantidad más pequeña de inversión rendiría más las fluctuaciones de precios, por lo que la tabla sería más ancha y proporcionaría más información de lo que ha ocurrido en los mercados. Sin embargo, un umbral de inversión más grande conllevaría filtrar las fluctuaciones de precios insignificantes, condensando el gráfico.

A veces también se muestran números en las columnas para indicar el inicio de un nuevo mes. El 1-9 se utiliza para denotar desde enero (1) hasta septiembre (9) y A,B y C se utilizan para Octubre (A), Noviembre (B) y diciembre (C).

También conocida como pirámide de edades y sexo.

Una pirámide de población es un estilo de gráfico de espalda con espalda, o par de histogramas (para cada sexo) que muestra la distribución de la población en todos los grupos de edad y en ambos sexos. El eje X se utiliza para trazar los números de población y el eje Y muestra los grupos de edad.

Las pirámides de población son ideales para detectar cambios o diferencias en los patrones de población. Se pueden utilizar múltiples pirámides de población para comparar los patrones a través de las naciones o grupos de población seleccionados.

Ideal para comparar valores y mostrar proporciones (en tamaños, cantidades, etc.) para dar una visión rápida y global de los tamaños relativos de los datos, sin el uso de escalas. La desventaja de esta tabla, es que es difícil de estimar los valores utilizando las gráficas de áreas. Esto significa que se utilizan casi exclusivamente para fines de comunicación en lugar de para otros puramente analíticos.

Los gráficos de áreas proporcionales suelen utilizar cuadrados o círculos, sin embargo, cualquier forma es válida, siempre y cuando su área sea adecuada para representar los datos. Un error técnico común con los gráficos de área es utilizar una longitud para determinar el tamaño de la forma, cuando en realidad lo que se necesita es calcular el espacio dentro de la forma para determinar su tamaño. De lo contrario se causan aumentos o disminuciones exponenciales.

Se puede utilizar a modo de una pirámide de población. Por ejemplo, una pirámide con una base muy ancha y una sección superior estrecha sugiere una población con altas tasas de fecundidad y mortalidad. Considerando que, una pirámide con una parte superior más ancha y base más estrecha sugiere una población que envejece con bajas tasas de fertilidad.

Las pirámides de población también se pueden utilizar para especular sobre el futuro desarrollo de una población. El envejecimiento de la población con el tiempo o que tenga problemas tales como tener descendencia suficiente para el cuidado de los ancianos. Otras teorías tales como el "aumento de la juventud" que cuando hay una gran abultamiento alrededor del rango de entre 16-30 años de edad, sobre todo en los hombres, esto lleva a la agitación social, la guerra y el terrorismo.

Numerosos conceptos hacen que las pirámides de población resulten útiles para campos como la ecología, sociología y economía.

También es conocido como gráfico de la araña, gráfico polar, o parcela de estrellas.

Los gráficos radiales son una manera de comparar múltiples variables cuantitativas. Esto los hace útiles para ver qué variables tienen valores similares o si hay valores extremos entre cada variable. Los gráficos radiales son útiles también para ver de qué variables están resultando altas o bajas dentro de un conjunto de datos, lo que es ideal para la visualización del rendimiento.

Cada variable se proporciona un eje que se inicia desde el centro. Todos los ejes están dispuestos radialmente, con distancias iguales entre sí, mientras se mantiene la misma escala entre todos los ejes. Las líneas de la cuadrícula que se conectan de eje a eje, y se utilizan como una guía. Cada valor de la variable se representa a lo largo de su eje individual y todas las variables son un conjunto de datos que conectados entre sí forman un polígono.

Sin embargo, hay algunos defectos importantes con los gráficos de radar:

Tener múltiples polígonos en un gráfico radial hace que sea difícil de leer, confuso y demasiado desordenado. Sobre todo si los polígonos se rellenan, ya que el polígono superior cubre todos los otros polígonos por debajo de el.

Tener demasiadas variables crea demasiados ejes y también puede hacer que el gráfico sea difícil de leer y complicado. Así que es una buena práctica realizar gráficos de radar simples y limitar el número de variables utilizadas.

Otro defecto es que los gráficos de radar no son tan buenos para la comparación de los valores a través de cada variable. Incluso con la ayuda de la guía de la cuadrícula de tela de araña, es más fácil la comparación de todos los valores solo con respecto a los de un eje.

Un gráfico radial o de barras circulares es simplemente un gráfico de barras representado en un sistema de coordenadas polares, en lugar de en un uno cartesiano.

El problema con los gráficos de barras radiales es que las longitudes de las barras pueden ser mal interpretadas. Cada barra en la parte exterior resulta relativamente más larga que la anterior, aunque representen el mismo valor. Esto es porque cada barra tiene que estar en un radio diferentes, construyéndose por su ángulo. Nuestros sistemas visuales son mejores en la interpretación de líneas rectas, por lo que el gráfico de barras cartesianas es mejor opción para comparar los valores. Por lo tanto los gráficos de barras radiales se utilizan principalmente por razones estéticas.

También conocido como gráfico de columna circular o gráfico de estrella.

Este tipo de gráfico utiliza una rejilla de círculos concéntricos para trazar sus columnas. Cada círculo en el gráfico representa un valor en una escala, mientras que los divisores radiales (líneas que se proyectan desde el centro) se utilizan para cada categoría o intervalo (si es un histograma).

Por lo general, los valores más bajos en la escala empiezan desde el centro y aumentan con cada círculo. Sin embargo, los valores negativos también se pueden mostrar en un gráfico de columnas radiales, colocando el cero o inicio en cualquiera de los círculos exteriores, en este caso todos los círculos desde el elegido hacia el interior se utilizarían para representar valores negativos.

Las barras normalmente empiezan desde el centro extendiéndose hacia el exterior, pero también pueden construirse versiones que se pueden mostrar con los puntos de comienzo de las variables como en un gráfico de periódos. Las columnas también se pueden apilar en la misma forma que una gráfica de barras apiladas.

Los diagramas de Sankey muestran los flujos su volumen de forma proporcional. La anchura de las flechas o líneas se utiliza para mostrar sus magnitudes, por lo que cuanto más grande es la flecha mayor es la cantidad de flujo. Las flechas de flujo o líneas pueden combinarse entre sí o dividirse a través de sus trayectorias en cada etapa de un proceso. El color puede ser usado para dividir el diagrama en diferentes categorías o mostrar la transición de un estado del proceso a otro.

Por lo general, los diagramas de Sankey se utilizan para mostrar visualmente la transferencia de energía, dinero o materiales, también se puede utilizar para mostrar el flujo de cualquier proceso de un sistema aislado.

También conocido como gráfico de puntos, parcela XY o diagrama de dispersión.

Los diagramas de dispersión utilizan una colección de puntos colocados mediante coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables. Al mostrar una variable en cada eje, se puede detectar si existe una relación o correlación entre las dos variables.

A través de los patrones que se muestran en los gráficos de dispersión se pueden interpretar varios tipos de correlación. Estos son: positivos (valores que aumentan juntos), negativo (un valor disminuye a medida que los otros aumentan), nulo (sin correlación), lineal , exponencial y en forma de U. La fuerza de la correlación puede ser determinada por la forma en que se situan los puntos por su cercanía en el gráfico. Los puntos que terminan muy fuera del cúmulo general se conocen como valores atípicos.

Se pueden añadir líneas o curvas dentro de la gráfica para ayudar en el análisis y se dibujan tan cerca de todos los puntos como sea posible de forma equidistante. Normalmente, esto se conoce como línea de mejor ajuste o línea de tendencia, y se puede utilizar para hacer estimaciones por interpolación.

Los diagramas de dispersión son ideales cuando se han recabado datos numéricos y se quiere visualizar la relación de los unos con los otros valorando la influencia o impacto de sus variables. Sin embargo la correlación no es causalidad y puede revelar otras nuevas variables que pasaron desapercibidas influyendo en los resultados.

También conocido como barra de rango, gráfico de columna, gráfico de barras flotantes, gráfico de diferencia o gráfico de menor a mayor.

Este sencillo gráfico se utiliza para mostrar los rangos de conjuntos de datos entre un valor mínimo y un valor máximo. Es ideal para la comparación de rangos típicamente categorizados.

Los gráficos de span se centran sólo los valores extremos y no proporcionan información sobre los valores entre el mínimo y el máximo o en las medias de la distribución de datos.

También conocido como espiral de series de tiempo.

Este tipo de visualización representa datos basados en el tiempo a lo largo de una espiral de Arquímedes. El gráfico se inicia desde el centro de la espiral y progresa hacia el exterior. Los diagramas en espiral son versátiles y las barras, líneas o puntos que se muestran a lo largo del camino en espiral se pueden interpretar con facilidad.

Los diagramas en espiral son ideales para mostrar grandes conjuntos de datos, por lo general para mostrar tendencias a lo largo de un gran período de tiempo. Esto hace que los diagramas en espiral sean ideales para mostrar patrones periódicos. Pueden ser asignados colores a cada período para permitir una comparación entre ellos. Así por ejemplo, si tuviéramos que mostrar los datos de un año, podríamos asignar un color para cada mes en el gráfico.

Los gráficos de áreas apiladas son similares a los gráficos de área, se diferencian por el uso de varias series de datos que se suceden considerando la serie de datos anterior.

Todo el gráfico representa el total de todos los datos representados. Los gráficos de áreas apiladas utilizan el área para transmitir números enteros, por lo que no funcionan para los valores negativos. En general, son útiles para la comparación de múltiples variables que cambian en un intervalo.

A diferencia de un gráfico de barras múltiples este muestra sus barras de lado a lado, en el segmento de las barras apiladas se muestran múltiples conjuntos de datos uno a continuación del otro. Se utilizan para mostrar cómo una categoría más grande se divide en categorías menores y cuál es la relación que cada parte tiene en la cantidad total. Hay dos tipos de gráficos de barras apiladas:

Los gráficos de barras apiladas simples: Cada valor se coloca para el segmento después del anterior. El valor total de la barra es el de todos los valores de los segmentos que se suman. Ideal para la comparación de las cantidades totales en cada grupo o barra segmentada.

100% Pila gráficos de barras: Se representan por el total establecido en el 100% y muestran el porcentaje de los elementos que componen cada grupo. Esto hace que sea más fácil ver las diferencias relativas entre las cantidades de cada grupo.

Un defecto importante de los gráficos de barras apiladas es que los gráficos se vuelven más difíciles de leer cuánto mayor es la cantidad de segmentos que tiene cada barra. También la comparación de cada segmento entre sí puede ser difícil, ya que no están alineados en una base común.

A diferencia de un gráfico de barras múltiples que muestra sus barras de lado a lado, el segmento de gráficos apila sus barras con conjuntos de datos uno sobre otro. Se utilizan para mostrar cómo una categoría más grande se divide en categorías menores y cuál es la relación que tiene cada parte con la temática del tallo principal. Hay dos tipos de gráficos de tallo y hojas con barras apiladas:

Los gráficos de barras apiladas simples: Se coloca cada valor para el segmento después del anterior. El valor total de la barra es el que suman todos los valores de los segmentos. Ideal para la comparación de las cantidades totales de cada grupo o barra segmentada.

100% Pila gráficos de barras: Muestran el porcentaje total de cada grupo y se representa el porcentaje de cada valor en relación con ese porcentaje total. Esto hace que sea más fácil ver las diferencias relativas entre las cantidades de cada grupo.

Un defecto importante de los diagramas de tallo y hojas es que se vuelven más difíciles de leer cuántos más segmentos tiene la barra. También la comparación de cada segmento entre sí es difícil, ya que no están alineados en una línea de base común.

También conocido como gráfico de rio temático.

Este tipo de visualización es una variación de un gráfico de área apilado, pero en lugar de trazar los valores en un eje fijo, recto, tiene valores desplazados alrededor de una línea en la base central de las variables. Los gráficos de torrente muestran los cambios en los datos a través del tiempo de las diferentes categorías mediante el uso de formas fluidas y orgánicas que se asemejan a la corriente de un río. Esto hace que los gráficos de torrente sean estéticamente agradables y más atractivos a la vista.

En un gráfico de torrente, el tamaño de cada secuencia o forma individual es proporcional a los valores de cada categoría. El eje de un gráfico de torrente fluye paralelo una escala de tiempo. El color puede utilizarse para distinguir cada categoría y para visualizar valores cuantitativos adicionales a través de la variación de la tonalidad de color.

Los gráficos de torrente son ideales para la visualización de conjuntos de datos de gran volumen, con el fin de descubrir las tendencias y patrones a través del tiempo a través de una amplia gama de categorías. Por ejemplo, los picos estacionales y valles en la forma de la corriente pueden sugerir un patrón periódico. Una secuencia gráfica también podría ser utilizada para visualizar la volatilidad en un gran grupo de activos durante un cierto período de tiempo.

La desventaja del flujo en este tipo de gráficos es que padecen problemas de legibilidad, ya que a menudo el arroyo o chorro proyectado es muy desordenado con grandes conjuntos de datos. Las categorías con valores más pequeños a menudo se ahogan casi desapareciendo para dar paso a otras con valores más grandes, lo que hace imposible visualizar todos los datos. Además, es imposible leer los valores exactos visualizados en un gráfico de torrente, ya que suelen estar generados por el código.

Por lo tanto, los gráficos de torrente deben reservarse a las audiencias que no invertirán mucho tiempo en descifrarlos o sacar partido de sus datos. Los gráficos de torrente son recomendables para dar una visión general de los datos. También tienden a ofrecer resultados significativamente mejores como una pieza interactiva en lugar de como un gráfico estático o impreso.

También se conoce como gráfico de rayos, gráfico de anillos, gráfico de sectores multi-nivel, gráfico de correa, o gráfico de árbol radial.

Este tipo de visualización muestra la jerarquía a través de una serie de anillos que se cortan para el nodo de cada categoría. Cada anillo corresponde a un nivel en la jerarquía, el círculo central representa el nodo raíz y la jerarquía se proyecta en movimiento hacia el exterior.

Los anillos se cortan en rodajas y se dividen en función de su relación jerárquica con los padres. El ángulo de cada sector se puede dividir en partes iguales o en valores proporcionales en relación a su nodo padre.

El color puede utilizarse para resaltar agrupaciones jerárquicas o categorías específicas.

Una tabla de conteo es una herramienta para la grabación de datos que muestra gráficamente la frecuencia de la distribución de estos utilizando el sistema de numeración de conteo con marcas.

Se pueden utilizar con categorías, valores o intervalos que se colocan a un lado de un eje o columna (típicamente el eje Y o en la primera columna de la izquierda). Cada vez que se incrementa un nuevo valor, se añade una marca en la cuenta de la tabla en su columna o fila correspondiente. Cuando se recogen todos los datos, se calculan los recuentos y se muestra el total en la siguiente columna o fila la derecha. El resultado final es similar al de un histograma.

Una línea de tiempo es una manera de mostrar gráficamente una sucesión de eventos en orden cronológico. Algunas líneas de tiempo se reflejan en una escala, mientras que otras simplemente muestran los eventos en una secuencia.

La función principal de las líneas de tiempo es representar la información de manera cronológica, ya sea para su análisis o para narrar una historia de forma gráfica y visual.

Si la línea de tiempo está basada en una escala, permitirá ver cuando ocurren los acontecimientos o cuando deben de producirse, permitiendo al espectador evaluar los intervalos de tiempo entre los eventos. Esto facilita visualizar cualquier patrón que se refleje durante los períodos de tiempo seleccionados o cómo los eventos se distribuyen ese período de tiempo.

A veces se combinan otros gráficos con la línea de tiempo para mostrar cómo cambian los datos cuantitativos a través del tiempo.

Los horarios son utilizados como una herramienta de referencia y gestión de eventos programados, tareas y acciones a realizar.

La organización de los datos con una tabla en orden cronológico y/o orden alfabético ayuda a los usuarios al disponer de una referencia de rápida consulta visual.

Como ejemplo se pueden utilizar para mostrar la hora de llegada y salida de los trenes y otros medios de transporte.

También conocido como organigrama o árbol de vínculos.

Un diagrama de árbol es una forma de representar visualmente la jerarquía en una estructura de árbol. Por lo general la estructura de un diagrama de árbol se compone de elementos tales como uno o varios nodos raíz, el o los miembros "padre" que no tienen superior. Luego están los nodos descendientes, que están unidos entre sí con conexiones de líneas llamadas "ramas" que representan las relaciones y conexiones entre los miembros. Por último, los nodos hoja (o nodos finales) son miembros que no tienen hijos u otros nodos secundarios.

Los diagramas de árbol se utilizan frecuentemente para:

Para mostrar las relaciones familiares y sus descendientes.

En taxonomía, que es la práctica y la ciencia de la clasificación.

En la ciencia evolutiva, para mostrar el origen de las especies.

En ciencias de la computación y las matemáticas.

En las empresas y organizaciones para fines de gestión.

Diagramas de mapas de árbol son una forma alternativa de visualizar la estructura jerárquica de un diagrama de árbol, a la vez que se presenta el volumen relativo a las cantidades para cada categoría a través del tamaño de su área. A cada categoría se le asigna un área rectangular con otros rectángulos de subcategorías anidadas dentro de ella. Cuando se asigna una cantidad a una categoría, el tamaño del área se muestra proporcionado al resto de las cantidades dentro de la misma categoría padre. También el tamaño del área de la categoría padre es el total de sus subcategorías. Si no se asigna ninguna cantidad a una subcategoría, el área se divide en partes iguales entre las otras subcategorías dentro de su categoría principal.

La forma en la que los rectángulos se dividen y ordenan en sub-rectángulos depende del algoritmo de baldosas utilizado. Se han desarrollado muchos algoritmos de mosaico, pero el "algoritmo de cuadrante" que mantiene cada rectángulo lo más perpendicular posible es el que se utiliza de forma más común.

Ben Shneiderman desarrolló originalmente los mapas de árbol como una forma de visualizar un directorio de archivos en un equipo, sin ocupar demasiado espacio en la pantalla. Esto hace de los mapas de árbol una opción más compacta y eficiente con el espacio para las jerarquías que se muestran, y da una visión general de la estructura. Los diagramas de mapas de árbol también son buenos para la comparación de las proporciones entre las categorías a través de su tamaño.

También conocido como diagrama de conjuntos.

Un diagrama de Venn es un diagrama que muestra visualmente todas las posibles relaciones lógicas entre una colección de conjuntos, cada uno se representaba generalmente como un círculo. Cada elemento principal acoge una colección de objetos o conjunto de datos que tienen algo en común. Cuando varios círculos (conjuntos) se solapan se forma lo que se conoce como una "intersección", en ella se muestran los elementos o datos que tienen características en común.

Los diagramas de Venn pueden estar formados por varios conjuntos.

Un diagrama de violín se utiliza para visualizar la distribución de los datos y su densidad de probabilidades.

Esta tabla es una combinación de un diagrama de caja y una gráfica de densidad que se gira y se coloca en cada lado para mostrar la forma de la distribución de los datos. La barra de color negro grueso en el centro representa el rango intercuartil, la línea fina negra que se extiende de arriba a abajo representa los intervalos de confianza del 95%, y el punto blanco es la mediana.

Los diagramas de caja están limitados para mostrar los datos en su pantalla, ya que su simplicidad visual tiende a ocultar los detalles importantes acerca de cómo se distribuyen los valores. Por ejemplo, con los diagramas de caja no se puede ver si la distribución es bimodal o multimodal. Mientras que con el diagrama de violín se puede mostrar más información, y puede reflejar más ruido que un diagrama de caja.

También conocido como nube de etiquetas.

Un método de visualización en el que aparecen palabras en una determinada masa de texto, haciendo que el tamaño de cada palabra sea proporcional a su frecuencia. Todas las palabras se disponen en un clúster o nube de palabras. Por otra parte, las palabras también pueden estar dispuestas en cualquier formato, como líneas horizontales, columnas o dentro de una forma.

Las nubes palabras también se puede utilizar para visualizar las palabras que tienen meta-datos asignados a ellas. Por ejemplo, en una nube de palabras de todos los países del mundo, el volumen de población podría estar asignado al nombre de cada País para determinar su tamaño.

El color utilizado en las nubes de la palabras está generalmente asociado a la temática y es sobre todo estético, pero puede ser utilizado para clasificar las palabras o para reflejar otra variable de datos.

Por lo general las nubes de la palabras se utilizan en los sitios web o blogs para representar palabras clave o etiquetas. Las nubes de la palabras también se puede utilizar para comparar dos cuerpos diferentes de texto en conjunto.

A pesar de ser simples y fáciles de entender, las nubes de la palabras tienen algunos defectos importantes:

Las palabras largas destacan sobre las palabras cortas.

Las palabras cuyas asociaciones contienen muchas ascendentes y descendentes pueden recibir más atención.

No son buenas para la precisión analítica, por lo que se utilizan más por razones estéticas.

Elegir la solución más adecuada entre los tipos de gráficos y diagramas es importante, el objetivo es conseguir la síntesis en la visualización de los datos para que la audiencia los asimile de forma casi intuitiva. Por supuesto, la correcta disposición de los elementos y la adecuada elección de sus colores y formas también suman puntos a la hora transmitir el mensaje de manera eficaz.

En IngenioVirtual partimos de la información proporcionada por el cliente para crear gráficos de visualización de datos con diferentes perfiles y características, si te interesa exponer y transmitir información relacionada con tu actividad utilizando estos estupendos recursos ponte en contacto, te informamos sobre sus posibilidades.

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Tipos de gráficos y diagramas para la visualización de datos - ingeniovirtual.com

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Tanto en el ámbito científico o didáctico como en el de la comunicación, la información basada en datos, numérica o estadística suele resultar difícil de asimilar, los diferentes tipos de gráficos y diagramas contribuyen a facilitar su interpretación de una manera mucho más rápida y visual, ponen de relieve la relación entre los elementos de un conjunto o sistema de forma conceptual, haciendo destacar los patrones y tendencias que aportan información relevante.

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Tutorial R-Commander - Cap. 1: Primeros pasos

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Graficos(1) - Estadistica - Laboratorio R --Rcommander

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Explicación sobre el uso de las opciones gráficas en R Commander Curso de Estadística 2013-14 ( Facultad de Ingeniería - Universidad de Deusto )

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En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. Sirven para obtener una "primera vista" general, o panorama, de la distribución de la población, o de la muestra, respecto a una característica, cuantitativa y continua (como la longitud o el peso). De esta manera ofrece una visión de grupo permitiendo observar una preferencia, o tendencia, por parte de la muestra o población por ubicarse hacia una determinada región de valores dentro del espectro de valores posibles (sean infinitos o no) que pueda adquirir la característica. Así pues, podemos evidenciar comportamientos, observar el grado de homogeneidad, acuerdo o concisión entre los valores de todas las partes que componen la población o la muestra, o, en contraposición, poder observar el grado de variabilidad, y por ende, la dispersión de todos los valores que toman las partes, también es posible no evidenciar ninguna tendencia y obtener que cada miembro de la población toma por su lado y adquiere un valor de la característica aleatoriamente sin mostrar ninguna preferencia o tendencia, entre otras cosas.

Se utilizan para relacionar variables cuantitativas continuas. Para variables cuantitativas discretas las barras se dibujan separadas y el gráfico se llama diagrama de frecuencias, porque la variable representada en el eje horizontal ya no representa un espectro continuo de valores, sino valores cuantitativos específicos, igual que ocurre en un diagrama de barras, usado para representar una característica cualitativa o categórica. Su utilidad se hace más evidente cuando se cuenta con un gran número de datos cuantitativos y que se han agrupado en intervalos de clase. Ejemplos de su uso es la representación de edades o estaturas de una población. Por comodidad, sus valores se agrupan en clases, es decir, en intervalos continuos. En los casos en los que los datos son cualitativos (no numéricos), como cierto grado de acuerdo o nivel de estudios, es preferible un diagrama de sectores.

Los histogramas son más frecuentes en ciencias sociales, humanas y económicas que en ciencias naturales y exactas. Y permite la comparación de los resultados de un proceso.

El término "histograma" fue acuñado en 1891 por el matemático estadístico inglés Karl Pearson y es un compuesto de los términos griegos ἱστός ('histós', "mástil") y γράμμα ('gramma', "dibujo, figura")​

Histograma de frecuencias absolutas

Representa la frecuencia absoluta mediante la altura de las barras. Se usa mucho en educación no universitaria por su sencillez, pero solo se puede aplicar cuando todos los intervalos son iguales, ya que en ese caso las alturas y las superficies son proporcionales. En esos niveles educativos se introduce una estadística elemental y todavía no se puede profundizar en estos detalles.

Histograma de frecuencias relativas

Representa la frecuencia relativa mediante la altura de las barras. Igual que en el caso anterior se usa mucho en educación no universitaria. La elaboración del gráfico es más complicada pues los números ya no son enteros. Como en el caso anterior solo se puede aplicar cuando todos los intervalos son iguales, ya que en ese caso las alturas y las superficies son proporcionales.

Representa la frecuencia relativa mediante la superficie de las barras. Aunque esto sea cierto en todos los histogramas, cuando se agrupan los datos en intervalos desiguales hay que atender a la superficie de las barras, que no se corresponderá con la altura como ocurría en los casos anteriores. Es el que se suele usar en educación universitaria. Para su elaboración debe introducirse el concepto de altura de histograma, que es un concepto equivalente al de densidad de probabilidad, y que se calcula dividiendo la frecuencia relativa de ese intervalo (o sea la superficie que queremos darle) entre la anchura del intervalo (la base del rectángulo). Ahora las barras tendrán siempre superficie igual a la frecuencia relativa y la suma de todas esas superficies (de todas las barras) será 1, o sea el 100%.

Representa la probabilidad mediante la superficie de las barras. Es un gráfico idéntico al histograma pero aplicado a distribuciones teóricas. El concepto de frecuencia relativa se cambia por el de probabilidad, pero también se representa por superficies y la suma de todas esas superficies (de todas las barras) será 1, como en el histograma, o sea el 100% de probabilidad.

Curva acumulativa u ojiva

Es un gráfico acumulativo (véase Función de distribución) que representa la frecuencia relativa acumulada hasta cada valor de la variable. Si el rango es finito el primer valor del rango tiene frecuencia acumulada (anterior) cero y el último tiene frecuencia acumulada 1 (100%). Así el eje vertical siempre toma valores de cero a uno y representa frecuencias relativas (o probabilidades si se trata de distribuciones teóricas). Se utiliza para introducir el concepto y el cálculo de la mediana, los cuartiles, los deciles y en general los parámetros llamados de posición. Si el rango es infinito, como suele ocurrir en las distribuciones teóricas (Normal, student, chi-cuadrado, etc.) el cero puede no alcanzarse y será el valor asintótico por la izquierda, si tampoco se alcanza el uno también será el valor asintótico derecho, y en muchos casos no se alcanza ni uno ni otro, teniendo dos asintotas. Este gráfico es la integral del histograma (cuando trabajamos con distribuciones reales) o de la función densidad (cuando trabajamos con distribuciones teóricas).

Curva acumulativa de frecuencias absolutas

Es un gráfico acumulativo que representa la frecuencia absoluta acumulada hasta cada valor de la variable. Realmente no es un gráfico relacionado con el histograma, pero es muy parecido a la curva acumulativa y a la función de distribución. Se usa mucho en enseñanza no universitaria por su sencillez, ya que permite trabajar con números enteros (frecuencias absolutas) y, como la anterior, permite introducir y calcular mediana, cuartiles, etc. Esta curva no irá entre cero y uno sino entre cero y el total de individuos de la muestra.

En todos estos diagramas la muestra o la población se divide en intervalos (del parámetro a estudiar, por ejemplo estatura) y aparece el dilema de si incluir el extremo del intervalo (por ejemplo 180 cm) en el primer o en el segundo intervalo en los que aparece. Tradicionalmente se incluye en el segundo y los intervalos quedan abiertos por la derecha: [170, 180) y [180,190). Sin embargo, dependiendo del problema a estudiar (problemas en que los extremos salen con mucha frecuencia frente a otros en que no salen nunca) y de la costumbre, se pueden encontrar otras elecciones.

Determinar el rango de los datos. Rango es igual al mayor valor menos el menor valor.

Obtener todos los números de grupos, existen 4 criterios para determinar el número de clases (o barras) -por ejemplo, la regla de Sturges.

Establecer la anchura de clase. Si queremos intervalos iguales tomaremos el rango dividido por el número de clases y comparar con los resultados obtenidos de la dispersión.

Construir los intervalos de clases: Los intervalos resultan de dividir el rango de los datos en segmentos iguales usando la anchura de clase obtenida en el PASO 3.

Graficar el histograma: Como todas las clases tienen la misma amplitud las bases de las barras son los intervalos de clases y la altura es la frecuencia de las clases.

El histograma de una imagen representa la frecuencia relativa de los niveles de gris de la imagen. Las técnicas de modificación del histograma de una imagen son útiles para aumentar el contraste de imágenes con histogramas muy concentrados. Sea una imagen de tamaño N× N, la función de distribución del histograma es:

La Wikipedia guarda un registro de visitas de cada artículo y esas visitas se pueden ampliar a 90 días y a todos y cada uno de los idiomas. En estos casos se pueden convertir los datos en un histograma donde se indica, día a día el número de usuarios que han consultado el artículo. Este enlace llevará a los datos numéricos y gráficos (histograma) de esas consultas, que nos pueden dar la información sobre un idioma en particular o sobre todos los idiomas que tienen una página con el mismo tema.

En el caso del artículo Histograma, abriendo el historial de dicho artículo, se puede consultar el número de visitas que se han hecho día a día y veremos que existe una característica que se destaca sobre todas las demás: este número de visitas tiene un ritmo semanal, correspondiendo a los días centrales de la semana el mayor número de visitas (miércoles y jueves, por ejemplo) y el menor número, en sábado y domingo (y también el lunes). De esta característica se puede inferir fácilmente que es un artículo consultado mayoritariamente por estudiantes. Y la comparación del artículo en distintos idiomas (el inglés y el español en primero y segundo lugares y mucho después, el portugués y otros) también nos relaciona con la demografía de los países que hablan los distintos idiomas. Por ejemplo, en el caso del portugués, pesa mucho la numerosa población joven del Brasil. El enlace es: [1], y el enlace para el mismo artículo en todos los idiomas es: [2]

Los histogramas se aplican a variables continuas, aquellas en las que la variable observada (estatura, peso, edad...) pueden tomar cualquier valor real, a veces entre dos valores fijos que determinan su rango. Otros gráficos similares al histograma son los diagramas de barras, que se suelen aplicar a variables discretas y a las cualitativas. A diferencia de las variables continuas aquí los valores intermedios entre dos barras consecutivas no tienen sentido (un dado puede salir 1, 2, 3, 4, 5 o 6, pero no 3,7 ni 5/3) o no pueden observarse (si estudiamos documentos que solo registran edades enteras deberemos tratarla como variable discreta), por eso las barras se dibujan separadas. La distinción entre discreta y continua no siempre es clara. La variable edad se puede considerar continua pues el tiempo es una variable continua, pero frecuentemente se considera como un número entero (la administración no suele considerar edades fraccionarias) y entonces es una variable discreta. Los gráficos estadísticos presentarán el mismo problema, y los mismos datos se podrán representar en diagramas de barras (separadas) si se considera una variable discreta o en histograma (barras unidas) si se considera continua. Incluso la distinción entre cualitativa y cuantitativa puede ser arbitraria, pues muchas cualidades se pueden representar de forma numérica, como hacen los ordenadores. El ejemplo más evidente es el color (ver el ejemplo anterior: histograma de grises), variable claramente cualitativa que los ordenadores traducen a números (por ejemplo usando el código RGB). En las variables cuantitativas y en las cualitativas ordinales es frecuente representar polígonos de frecuencia en lugar de histogramas.

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En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. Sirven para obtener una "primera vista" general, o panorama, de la distribución de la población, o de la muestra, respecto a una característica, cuantitativa y continua (como la longitud o el peso).

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Un histograma se utiliza para representar la información de una distribución de frecuencias. Algo importante a considerar, es que un histograma representa datos cuantitativos y las barras se dibujan de forma adyacente debido a la ya mencionada naturaleza de los datos, que poseen además, una escala continua.

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Elementos

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Boxplot, diagrama de caja: sesgo, curtosis, normalidad, prueba de hipotesis

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Se muestra amplia gama de posibles diagramas de caja y la información que pueden brindar acerca de Sesgo, Curtosis, Normalidad y Prueba de hipòtesis

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Una gráfica de este tipo consiste en una caja rectangular, donde los lados más largos muestran el recorrido intercuartílico. Este rectángulo está dividido por un segmento vertical que indica donde se posiciona la mediana y por lo tanto su relación con los cuartiles primero y tercero(recordemos que el segundo cuartil coincide con la mediana).

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Media, Mediana e Moda

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MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: MEDIA, MEDIANA Y MODA

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Cuartís, Decís e Percentís

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Introdución

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Video instruccional con la introducción a las medidas de dispersión

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Rango, Varianza, Desviación Tipica, ..

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Video7. Medidas de Dispersion. Estadistica descriptiva.

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Definición y uso de las medidas de dispersión. Ventajas y desventajas de cada una de las medidas. ¿Cuándo utilizar cada una de las medidas de dispersión? Rango de un conjunto de datos. Varianza de un conjunto de datos. Desviación típica o estándar de un conjunto de datos. Coeficiente de variación.

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Asímetría e Curtose