Gráficos para dos variables

1 · La tabla de decisión

El gráfico lo determina el tipo de las dos variables:

Variable 1	Variable 2	Gráfico
Cuantitativa	Cuantitativa	dispersión
Cuantitativa	Categórica	boxplot por grupo, violín, puntos con jitter
Categórica	Categórica	barras agrupadas o apiladas, mosaico
Cuantitativa	Tiempo	línea
Dos cuantitativas + una categórica		dispersión con color o paneles

2 · Cuantitativa por categórica

Es la comparación más frecuente en cualquier informe.

Gráfico	Muestra	Cuándo
Boxplot por grupo	mediana, cuartiles, atípicos	el estándar; ideal con pocos grupos
Violín	la forma completa de la distribución	cuando la forma importa —bimodalidad—
Puntos con jitter	cada caso	con pocos casos por grupo
Barras de medias	solo la media	el peor de todos

3 · Categórica por categórica

Gráfico	Muestra	Cuándo
Barras agrupadas	cada combinación por separado	comparar categorías entre grupos
Barras apiladas al 100 %	la composición de cada grupo	cuando importan las proporciones
Barras apiladas con conteos	composición y tamaño	cuando los grupos tienen tamaños muy distintos
Mosaico	proporciones y tamaños a la vez	con varias categorías
Mapa de calor	la intensidad de cada celda	tablas grandes

La elección entre agrupadas y apiladas al 100 % es la misma decisión que entre porcentajes de fila o de columna: hay que representar la dirección que responde la pregunta.

4 · Las trampas más comunes

Barras apiladas al 100 % sin los tamaños. Un grupo del 80 % puede corresponder a 4 casos sobre 5. Hay que poner el $n$ de cada grupo.

Demasiados colores. Más de cinco o seis categorías vuelven ilegible cualquier gráfico apilado; conviene reagrupar o pasar a mapa de calor.

Eje truncado en gráficos de barras. En barras, el eje tiene que empezar en cero: la longitud es la que codifica el valor. En dispersión, no hace falta.

Doble eje vertical. Dos series con escalas distintas en el mismo gráfico permiten “fabricar” cualquier apariencia de correlación eligiendo las escalas. Casi siempre conviene evitarlo.

Tercera dimensión decorativa. Las barras y las tortas en 3D distorsionan las proporciones sin agregar información.

5 · Mostrar tres variables

Recurso	Cuándo
Color	tercera variable categórica con pocas categorías
Paneles (facetas)	lo más legible: un gráfico chico por categoría
Tamaño del punto	una tercera cuantitativa; se percibe mal, usar con cuidado
Forma del punto	categórica, pocas categorías, e impreso en blanco y negro

6 · Errores frecuentes

• Barras de medias cuando corresponde un boxplot.
• Truncar el eje en un gráfico de barras.
• Doble eje vertical para sugerir una correlación.
• Apiladas al 100 % sin los $n$.
• Torta para dos variables. La torta ya es limitada para una.
• Unir con líneas puntos que no son una serie temporal.
• No rotular los ejes ni indicar las unidades.
• Elegir el gráfico antes que la pregunta.

7 · En el software

# R base
boxplot(ingreso ~ sexo)
barplot(table(educacion, registrado), beside = TRUE, legend = TRUE)
mosaicplot(table(educacion, registrado))

# ggplot2
library(ggplot2)
ggplot(d, aes(sexo, ingreso)) + geom_boxplot()
ggplot(d, aes(educacion, fill = registrado)) + geom_bar(position = "fill")
ggplot(d, aes(horas, ingreso)) + geom_point(alpha = .1) + facet_wrap(~sexo)

# Python
import seaborn as sns
sns.boxplot(x="sexo", y="ingreso", data=d)
sns.countplot(x="educacion", hue="registrado", data=d)
sns.relplot(x="horas", y="ingreso", col="sexo", data=d, alpha=.1)

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