Los gráficos de barras son, por excelencia, una de las representaciones de datos más recurrente. Gracias a su sencillez y claridad nos ayudan a comparar diferentes magnitudes entre sí, de una o varias variables. Sin embargo, existen otras alternativas que no deberíamos pasar por alto. Aquí os traemos 4 de ellas.
En concreto, todas provienen de #TidyTuesday, una iniciativa de R4DS Online Learning Community celebrada cada martes, que trata de promover el uso de #rstats y conectar su comunidad de usuarios. El reto consiste en explorar un conjunto de datos diferente cada semana. El tema de esta, ha sido la contaminación por plásticos. Veamos entonces cuáles son las alternativas al gráfico de barras.
Crea formas únicas
El primer ejemplo, muestra el porcentaje de residuos de plástico sin marca registrada en diferentes países. Utiliza como forma principal botellas de plástico, que al parecer ha hecho con ggforce, ¡todo un mérito! Además, elige el color azul imitando el contenido de agua de la botella, una manera de reforzar la temática de los datos. Por otro lado, también añade una pequeña explicación del análisis en el subtítulo. ¡Bien contado!
Frecuencias minimalistas
Uno de mis favoritos es este de @CharlieGallaghr, una versión minimalista, sin color, y que incluye dos variables diferentes sobre el mismo elemento: El número de voluntarios que participaron en el movimiento Break Free from Plastic Movement, y la cantidad de basura que recogieron. Cada punto en el gráfico representa 100 piezas de plástico y el tamaño de las áreas principales, la cantidad de voluntarios.
La ventaja de este tipo de visualizaciones es que el ojo humano capta muy rápidamente la diferencia de magnitud entre grupos y la densidad de cada uno de ellos, lo cual nos permite comparar de inmediato las dos variables principales.
¿Por qué no coordenadas polares?
Las coordenadas polares suelen utilizarse para representar datos circulares. Pero, ¿por qué no emplearlos en otros escenarios? Este es un ejemplo de ello. De nuevo, nos cuentan cuál es el volumen de plástico que se recoge en diferentes regiones, pero añadiendo este toque de diseño que provoca una llamada de atención en la audiencia y genera curiosidad acerca de lo que se está contando.
Agita los puntos y cubre el plano
Por último, otra opción de la que podemos aprender. @CarloooMedinaha querido dar una vuelta de tuerca con esta visualización. En su gráfico, nos explica la cantidad de plástico existente en Filipinas a través de un diagrama de área, pero construido a través de puntos agitados. Lo hace con geom_jitter, una función de ggplot2 a veces olvidada pero muy útil para enfatizar la cantidad de puntos de una misma categoría o de un valor concreto en una variable. Ahora bien, nos ha puesto el título en todo el medio 😅. Al hacer eso, es lo primero en lo que nos fijamos, y se pierde todo el trabajo anterior. Aún así, ¡buen trabajo!
¿Cuál os gusta más? Ya sabéis que podéis dejar un comentario o compartir por Twitter. ¡Gracias!
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