Nuestras vidas se basan cada vez más en datos. Nuestros teléfonos monitorean nuestro tiempo y uso de Internet y las encuestas en línea disciernen nuestras opiniones y gustos. Esta recopilación de datos se utiliza para decirnos qué tan bien hemos dormido o qué nos gustaría comprar.
Los números son cada vez más importantes en la vida cotidiana, pero las habilidades numéricas de las personas se están quedando atrás. Por ejemplo, el porcentaje de escolares del año 12 en Australia que cursan matemáticas superiores e intermedias ha estado disminuyendo durante décadas.
Para ayudar a la persona promedio a comprender los grandes datos y los números, a menudo utilizamos resúmenes visuales, como gráficos circulares. Pero mientras que las personas que no saben aritméticamente evitarán los números, la mayoría de las personas que sí saben aritmética evitarán los gráficos circulares. Este es el por qué.
¿Qué es un gráfico circular?
Un gráfico circular es un diagrama circular que representa porcentajes numéricos. El círculo se divide en sectores, siendo el tamaño de cada sector proporcional a la categoría que representa. Se llama así porque se parece a un pastel en rodajas y se puede “servir” de muchas maneras diferentes.
Un gráfico circular de ejemplo a continuación muestra el voto preferente bipartidista de Australia antes de las últimas elecciones, con el Partido Laborista con un 55% y la Coalición con un 45%. Los dos semicírculos cercanos muestran la carrera relativamente reñida; este es un ejemplo útil de gráfico circular.
¿Qué hay de malo con los gráficos circulares?
Una vez que tenemos más de dos categorías, los gráficos circulares pueden tergiversar fácilmente los porcentajes y volverse difíciles de leer.
Los tres gráficos siguientes son un buen ejemplo: es muy difícil determinar cuál de las cinco áreas es la más grande. La circularidad del gráfico circular significa que las áreas carecen de un punto de referencia común.
Los gráficos circulares también funcionan mal cuando hay muchas categorías. Por ejemplo, este gráfico de un estudio sobre las fuentes de datos utilizadas para la visualización de datos de COVID muestra cientos de categorías en un solo pastel.
Las pequeñas porciones, la falta de un etiquetado claro y el caleidoscopio de colores dificultan la interpretación para cualquiera.
Es aún más difícil para una persona daltónica. Por ejemplo, esta es una simulación de cómo se vería el gráfico anterior para una persona con deuteranomalía o sensibilidad reducida a la luz verde. Este es el tipo más común de daltonismo y afecta aproximadamente 4,6% de la población.
Puede empeorar aún más si tomamos gráficos circulares y los hacemos tridimensionales. Esto puede conducir a tergiversaciones atroces de los datos.
A continuación, las áreas amarilla, roja y verde son todas del mismo tamaño (un tercio), pero parecen ser diferentes según el ángulo y la porción que se coloca en la parte inferior del pastel.
Entonces, ¿por qué hay gráficos circulares en todas partes?
A pesar de los conocidos problemas de los gráficos circulares, están en todas partes. Se encuentran en artículos de revistas, tesis doctorales, encuestas políticas, libros, periódicos e informes gubernamentales. Incluso han sido utilizados por la Oficina de Estadísticas de Australia.
Si bien los estadísticos los han criticado durante décadas, es difícil discutir esta lógica: “si los gráficos circulares son tan malos, ¿por qué hay tantos?”
Posiblemente sean populares porque lo son, lo cual es un argumento circular que se adapta a un gráfico circular.
¿Cuál es una buena alternativa a los gráficos circulares?
Existe una solución simple que puede resumir de manera efectiva grandes datos en un espacio pequeño y aun así permitir combinaciones de colores creativas.
Es el humilde gráfico de barras. ¿Recuerda el ejemplo anterior del gráfico circular de dolor de cabeza con las cinco categorías? Este es el mismo ejemplo usando barras: ahora podemos ver instantáneamente qué categoría es la más grande.
Las barras lineales son más agradables a la vista que los segmentos no lineales de un gráfico circular. Pero tenga cuidado con la tentación de hacer que un humilde gráfico de barras parezca más interesante agregando un efecto 3D. Como ya has visto, los gráficos 3D distorsionan la percepción y dificultan la búsqueda de un punto de referencia.
A continuación se muestra un gráfico de barras estándar y una alternativa en 3D del número de votantes en las elecciones presidenciales de EE. UU. de 1992 divididos por ingresos familiares (desde menos de 15.000 dólares hasta más de 75.000 dólares). Usando la versión 3D, ¿puedes decir el número de votantes de cada candidato en la categoría de ingresos más altos? No es fácil.
¿Está bien alguna vez utilizar un gráfico circular?
Hemos mostrado algunos de los peores ejemplos de gráficos circulares para dejar claro un punto. Los gráficos circulares pueden estar bien cuando hay solo unas pocas categorías y los porcentajes son diferentes, por ejemplo, con una categoría grande y otra pequeña.
En general, es mejor utilizar los gráficos circulares con moderación, especialmente cuando existe una alternativa más “digerible”: el gráfico de barras.
Siempre que vemos gráficos circulares, pensamos en una de dos cosas: sus creadores no saben lo que están haciendo, o saben lo que están haciendo y están tratando deliberadamente de engañar.
Un resumen gráfico tiene como objetivo comunicar los datos de forma fácil y rápida. Si siente la necesidad de arreglarlo, probablemente esté reduciendo la comprensión sin querer hacerlo.
Adrián BarnettProfesor de Estadística, Universidad Tecnológica de Queensland y Victor OguomaInvestigador principal, Centro Poche para la Salud Indígena, La Universidad de Queensland
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