Gráficos

Gráficas que muestran la velocidad a la que varía el PIB como

han sido habituales para representar la evolución de la economía. En particular, porque antes de los espasmos de los últimos trimestres eran más o menos fáciles de intepretar. Pero ahora ya no.

La velocidad es una medida útil en tanto que varía de manera más o menos suave. En momentos de botes y rebotes, es mejor saber dónde se está que a la velocidad a la que uno no sabe si sube o baja. Por eso es más ilustrativo

Iba a escribir una entrada técnica al respecto, pero resulta que ya la había hecho hace un tiempo y no me acordaba.

Solo quiero abundar en el tema para recordaros que si os interesa mostrar mapas de España vía leaflet, en lugar de usar las capas por defecto, que vaya a saber uno de dónde las sacan, uno siempre puede tirar de la cartografía oficial.

Uno de los motivos puede ser que el mapa forme parte de una aplicación seria. Y las (o ciertas) capas por defecto de leaflet muestran hasta los puticlús,

El archiconocido conjunto de datos iris es víctima reciente de un ataque relacionado con su pecado original: haber tenido unos padres estigmatizados hoy por su otrora popular idea de que gracias a la ciencia podríamos construir un futuro mejor.

También ha sido víctima de ataques, esta vez más endógenos, relacionados con lo menguado de su tamaño y lo trivial de su estructura.

Vengo aquí a romper una lanza —tres, más bien— en favor de este muy querido de los más conjunto de datos. Tres lanzas esgrimidas, como se verá, en contextos, con fines y ante públicos muy concretos.

Años ha, cuando quería mostrar gráficos como

tenía que irme al extranjero. Pero hoy he estado hojeando el informe sobre la actualización del programa de estabilidad 2019-2022 de AIReF, he visto cosas como

y me he emocionado mucho.

Representando datos, una animación es un gráfico en el que unas facetas (en terminología de ggplot2) ocultan el resto, como en

extraído de aquí y que representa la evolución del tamaño (superficie) de los coches habituales a lo largo del último siglo. Lo mismo pero evitando el indeseado efecto:

El código:

library(ggplot2)

datos <- structure(list(year = c(1930L,
  1950L, 1960L, 1970L,
  1980L, 1990L, 2000L, 2010L, 2018L),
  width = c(1.45, 1.59, 1.54, 1.56, 1.64,
           1.67, 1.75, 1.76, 1.78),
  length = c(3.38, 4.02, 3.96, 3.89, 3.98,
           4, 4.18, 4.12, 4.23)),
  class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))

ggplot(datos, aes(xmin = 0, ymin = 0,
  xmax = length, ymax = width)) +
  geom_rect() +
  coord_fixed() +
  facet_wrap(~ year) +
  xlab("longitud (m)") +
  ylab("anchura (m)") +
  ggtitle("Evolución de la superficie\ndel coche 'promedio'")

Me reencuentro con

tiempo después (fuente). Llaman la atención sobremanera los picos. Que no tienen otra razón de ser que un cambio en los rangos del eje horizontal.

Ahora la pregunta, de ejercicio: ¿cómo harías para representar esos datos para evitar esos artefactos (asumiendo escala lineal en el eje horizontal)?

Me sorprende averiguar que hay gente que no comprende el concepto de ruta (de ficheros) y la diferencia entre las relativas y las absolutas. Me sorprende igualmente tropezarme con gente a las que los diagramas de caja (boxplots, en bárbaro) no les resulten lo más natural del mundo. ¡Hayla!

Pero a veces nos equivocamos y nos da por pensar que siempre han estado ahí (¡no! son bastante recientes) y no se nos ocurre que haya quien pueda estar pensando en mejoras y extensiones. Para acrecentar nuestra culturilla estadística y ver cosas más o menos ocurrentes se están haciendo alrededor de los diagramas de caja, bien se puede leer 40 years of boxplots.

El gráfico

ha estado dando vueltas por el ciberespacio. Lo vi en Twitter de mano de alguien que lo usaba para justificar que la distribución de la renta no es tan desigual en España al fin y al cabo. Está comentado desde el punto de vista de la interpretación y tufneado en términos de la forma

aquí.

Pero lo que no he visto comentar es que las variaciones reflejan más cómo es el tamaño de las provincias (o regiones, estados, o las divisiones administrativas que se haya considerado) en cada uno de los países que si la renta está mejor o peor repartida.

Con geofacet se puede hacer

Vienen a ser la versión geo de las sparklines. Por ejemplo,

Notas:

• El gráfico anterior no es mío. El código (y datos) con el que se generó tampoco. Son de Susana Huedo, exalumna.
• Está basado (todo hay que decirlo) en código de terceros y debería acordarme de cuál de ellos. Pero no es el caso.