Representación gráfica
10. Lectura crítica de gráficos reales [prensa, redes, distorsiones visuales]
Lectura crítica de gráficos reales [prensa, redes, distorsiones visuales]
Objetivos: interpretar gráficos con mirada crítica, reconocer distorsiones visuales frecuentes y evaluar si una representación ayuda a comprender la realidad o si, por el contrario, puede exagerarla, suavizarla o volverla confusa.
En páginas anteriores trabajaste con gráficos de barras, gráficos circulares, histogramas, polígonos de frecuencias y ojivas. En esta página el foco cambia: no solo interesa leer un gráfico, sino también preguntarse si está bien construido y si comunica la información de manera justa.
Un gráfico puede usar datos verdaderos y, aun así, producir una impresión engañosa. A veces eso ocurre por descuido, y otras veces porque un medio, institución o persona elige una forma de mostrar la información que atenúa, exagera o desvía la atención de algún aspecto de la realidad.
Antes de aceptar una conclusión basada en un gráfico, conviene revisar al menos estas preguntas:
- ¿Qué variable se está representando?
- ¿Qué tipo de gráfico es? ¿Es apropiado para esos datos?
- ¿Cómo están construidos los ejes? ¿Parten en cero? ¿La escala es lineal o logarítmica?
- ¿Hay fuente, fecha y tamaño de muestra?
- ¿Se muestran valores absolutos o porcentajes? ¿Falta contexto para compararlos?
- ¿El período elegido es representativo? ¿Se omitió parte de la información?
Leer críticamente un gráfico no significa desconfiar de todo. Significa hacer preguntas correctas antes de sacar conclusiones. Un gráfico puede ser claro, útil y honesto, pero también puede estar construido de una forma que haga parecer enorme una diferencia pequeña, o pequeña una diferencia importante.
- hacer partir el eje vertical en un valor distinto de \(0\) en gráficos de barras,
- elegir solo una parte del período para reforzar una tendencia,
- usar porcentajes sin indicar el total de personas o casos,
- comparar cantidades totales cuando lo correcto sería comparar tasas o proporciones,
- confundir frecuencias con frecuencias acumuladas,
- usar una escala logarítmica sin explicarla claramente.
En prensa, redes sociales, publicidad, informes institucionales y debates públicos, los gráficos se usan para apoyar decisiones e influir en la opinión de las personas. Por eso, una buena lectura crítica permite distinguir entre una representación informativa y una representación que, intencionalmente o no, suaviza, exagera o maquilla la realidad.
Ejemplo 1: la misma información, dos impresiones distintas
Se comparan dos porcentajes de cumplimiento: \(84\%\) y \(92\%\).
Representación A
Representación B
En ambos gráficos los datos son los mismos, pero la impresión visual cambia mucho. En la representación B, como el eje vertical parte en \(80\), la diferencia entre \(84\%\) y \(92\%\) parece enorme.
En un gráfico de barras, partir el eje en un valor distinto de \(0\) suele exagerar visualmente las diferencias. Esto no siempre vuelve incorrecto al gráfico, pero sí puede volverlo engañoso si no se advierte con claridad.
Ejemplo 2: elegir solo una parte del período
Observa los mismos datos representados de dos formas distintas.
Serie completa del año
Solo los últimos cuatro meses
Si alguien muestra solo el segundo gráfico, podría afirmar que el indicador está subiendo constantemente. Sin embargo, al observar la serie completa, se ve que antes hubo una caída más prolongada y que la recuperación reciente solo muestra una parte de la historia. Además, al recortar el período observado y acotar el eje vertical, la variación parece más intensa de lo que realmente es.
Ejemplo 3: porcentajes sin tamaño de muestra
Dos publicaciones muestran estos resultados:
| Sondeo | Resultado | Tamaño de muestra |
|---|---|---|
| Sondeo A | \(70\%\) prefiere la opción X | \(10\) personas |
| Sondeo B | \(55\%\) prefiere la opción X | \(1000\) personas |
El \(70\%\) parece más contundente que el \(55\%\), pero el primer resultado proviene de una muestra demasiado pequeña. Una lectura crítica no se queda solo con el porcentaje: también revisa cuántas personas participaron y cómo se obtuvo la información, porque cuando la muestra es muy pequeña aumenta la posibilidad de error y también es más fácil que el resultado represente solo a un grupo particular, y no a la población que se quiere estudiar.
Ejemplo 4: totales y tasas no cuentan la misma historia
Un medio publica el siguiente gráfico sobre cantidad total de reclamos en dos ciudades:
Si además se conoce esta información:
| Ciudad | Reclamos | Población | Tasa por cada \(100\,000\) habitantes |
|---|---|---|---|
| A | 600 | \(2\,000\,000\) | \(30\) |
| B | 180 | \(300\,000\) | \(60\) |
En valores totales, la ciudad A parece peor. Pero en proporción a su población, la ciudad B tiene una tasa mayor.
Cuando se comparan grupos de tamaños muy distintos, mirar solo cantidades totales puede inducir a error. En muchos casos, conviene comparar tasas, porcentajes o valores por habitante.
Ejemplo 5: confundir frecuencia con frecuencia acumulada
Observa esta ojiva:
Una lectura incorrecta sería decir: “en el intervalo \(20{-}29\) hay \(35\) estudiantes”. En realidad, \(35\) corresponde a la frecuencia acumulada hasta 30.
La frecuencia del tramo \(20{-}29\) se obtiene restando:
\[ 35-18=17 \]
Por lo tanto, en ese intervalo hay \(17\) estudiantes.
Ejemplo 6: escala lineal y escala logarítmica
Imagina un brote en el que los casos se duplican cada 3 días. Si alguien quisiera suavizar visualmente la gravedad de la situación, podría mostrar el gráfico de la derecha (en azul) en lugar del de la izquierda (en rojo).
| Días | Casos reales |
|---|---|
| 1 | 10 |
| 4 | 20 |
| 7 | 40 |
| 10 | 80 |
| 13 | 160 |
| 16 | 320 |
| 19 | 640 |
| 22 | 1280 |
En una escala lineal, distancias iguales representan diferencias iguales. En una escala logarítmica, distancias iguales representan razones iguales.
La escala logarítmica puede ser útil cuando los datos crecen muy rápido o abarcan varios órdenes de magnitud. El problema aparece cuando se usa sin explicarla claramente, porque puede hacer que aumentos absolutos muy grandes parezcan visualmente más moderados. Así, un crecimiento explosivo podría interpretarse erróneamente como si fuera solo un crecimiento sostenido.
Resumen: señales de alerta al mirar un gráfico
| Señal de alerta | Pregunta crítica |
|---|---|
| El eje vertical no parte en \(0\) | ¿La diferencia visual está exagerada? |
| Solo aparece una parte del período | ¿Qué pasa si miro la serie completa? |
| Hay porcentajes, pero no aparece el total | ¿Cuántos casos representan realmente esos porcentajes? |
| Se comparan grupos de tamaños muy distintos | ¿Conviene usar tasas o proporciones en vez de totales? |
| El gráfico acumulado se lee como si fuera simple | ¿Se está confundiendo acumulación con frecuencia del intervalo? |
| La escala es poco habitual | ¿Es lineal o logarítmica? ¿Está claramente indicada? |
Ejercicios propuestos I
- Explica por qué, en un gráfico de barras, hacer partir el eje vertical en \(80\) en vez de \(0\) puede cambiar mucho la impresión visual.
- En el ejemplo 1, ¿cuál es la diferencia real entre \(84\%\) y \(92\%\)? ¿Coincide con la impresión que da el segundo gráfico?
- Observa el ejemplo 2. Escribe una conclusión apresurada que alguien podría sacar mirando solo los últimos cuatro meses.
- Luego escribe una conclusión más responsable considerando la serie completa del año.
- En el ejemplo 3, explica por qué el dato “\(70\%\)” no basta por sí solo para sacar una conclusión confiable.
- Convierte el \(70\%\) de un grupo de \(10\) personas a cantidad de personas.
- Porque al recortar el eje vertical, diferencias pequeñas ocupan gran parte de la altura del gráfico y parecen mucho más grandes de lo que realmente son.
- La diferencia real es: \[ 92-84=8 \] Son \(8\) puntos porcentuales. No coincide con la impresión exagerada que da el segundo gráfico.
- Una conclusión apresurada podría ser: “el indicador está subiendo de forma sostenida y muy positiva”.
- Una conclusión más responsable es: “en los últimos meses hay una recuperación, pero en la serie anual completa antes hubo una caída importante”.
- Porque falta el tamaño de muestra. Un porcentaje sin saber cuántas personas participaron puede resultar muy poco representativo.
- \[ 0{,}70\cdot 10=7 \] Son \(7\) personas.
Ejercicios propuestos II
- En el ejemplo 4, calcula la tasa de reclamos por cada \(100\,000\) habitantes para la ciudad A y para la ciudad B.
- Con esos resultados, indica cuál ciudad presenta una situación más delicada en términos proporcionales.
- En la ojiva del ejemplo 5, si hasta \(20\) se acumulan \(18\) estudiantes y hasta \(30\) se acumulan \(35\), ¿cuántos estudiantes hay en el intervalo \(20{-}29\)?
- Explica con tus palabras la diferencia entre una frecuencia simple y una frecuencia acumulada.
- Menciona dos preguntas que conviene hacerse antes de compartir un gráfico visto en redes sociales.
- Redacta un titular más responsable para reemplazar una frase engañosa como: “La preferencia por la opción X arrasa”.
- Ciudad A: \[ \frac{600}{2\,000\,000}\cdot 100\,000=30 \] Ciudad B: \[ \frac{180}{300\,000}\cdot 100\,000=60 \]
- La ciudad B, porque su tasa es mayor: \(60\) por cada \(100\,000\) habitantes.
- \[ 35-18=17 \] Hay \(17\) estudiantes en el intervalo \(20{-}29\).
- La frecuencia simple indica cuántos datos hay en un valor o intervalo. La frecuencia acumulada indica cuántos datos se llevan reunidos hasta cierto valor.
- Por ejemplo: ¿cuál es la fuente?, ¿cuál es el tamaño de muestra?, ¿cómo están construidos los ejes?, ¿se muestra todo el período?
- Una posibilidad es: “En un sondeo de \(10\) personas, \(7\) prefirieron la opción X”. También podría decir: “Resultado preliminar con muestra pequeña”.
Ejercicios propuestos III
- Explica por qué una escala logarítmica puede ser útil en algunos contextos, pero confusa en otros.
- Describe una situación en la que comparar porcentajes sea más adecuado que comparar cantidades totales.
- Describe una situación en la que comparar tasas por habitante sea más adecuado que comparar cantidades absolutas.
- Imagina que un gráfico no muestra la fecha ni la fuente. Explica por qué eso debilita su credibilidad.
- Escribe un ejemplo de una distorsión visual que podría suavizar una realidad preocupante.
- Escribe un ejemplo de una distorsión visual que podría exagerar una situación pequeña para hacerla parecer grave.
- La escala logarítmica puede ser útil cuando los datos crecen muy rápido o abarcan valores muy distintos. Puede ser confusa si no se explica bien, porque muchas personas interpretan visualmente las distancias como si fueran lineales.
- Por ejemplo, al comparar apoyo a una propuesta en dos grupos de distinto tamaño, puede ser más adecuado comparar porcentajes.
- Por ejemplo, al comparar delitos o reclamos entre ciudades con poblaciones muy distintas, conviene usar tasas por habitante.
- Porque no permite verificar de dónde vienen los datos ni si siguen siendo actuales.
- Por ejemplo, mostrar un gráfico de barras que parta en \(95\) para que una caída de \(2\) puntos parezca mínima.
- Por ejemplo, hacer partir el eje en \(80\) para que una diferencia de pocos puntos parezca enorme.
Cuando una alternativa use palabras como “demuestra”, “prueba” o “sin duda”, revisa primero si el gráfico realmente permite afirmar eso. Muchas preguntas tipo PAES se resuelven distinguiendo entre lo que el gráfico muestra y lo que alguien quiere hacer creer.
Ejercicios tipo PAES
Observa el siguiente gráfico:
Además, considera esta información:
| Ciudad | Casos | Población |
|---|---|---|
| A | 600 | \(2\,000\,000\) |
| B | 180 | \(300\,000\) |
- La principal observación crítica que puede hacerse sobre el gráfico de barras es que:
- usa demasiados colores
- el eje vertical no parte en \(0\)
- las categorías están en desorden alfabético
- los datos son cualitativos
- La diferencia real entre los valores representados es:
- \(4\)
- \(6\)
- \(8\)
- \(12\)
- Una publicación afirma: “El \(70\%\) prefiere la opción X”, pero no indica cuántas personas participaron. La información más importante que falta es:
- el color del gráfico
- el tamaño de muestra
- el nombre del eje horizontal
- la cantidad de decimales
- Con los datos de la tabla, la ciudad con mayor tasa de casos por cada \(100\,000\) habitantes es:
- la ciudad A, porque tiene más casos totales
- la ciudad B, porque su proporción es mayor
- ambas tienen la misma tasa
- no se puede comparar
- En una ojiva se observa que hasta \(20\) se acumulan \(18\) datos y hasta \(30\) se acumulan \(35\). Entonces, en el intervalo \(20{-}29\) hay:
- \(17\)
- \(18\)
- \(30\)
- \(35\)
- ¿Cuál afirmación es correcta sobre una escala logarítmica?
- En ella, distancias iguales siempre representan diferencias iguales.
- Solo puede usarse en gráficos circulares.
- Puede ser útil, pero debe estar claramente indicada e interpretarse con cuidado.
- Hace innecesario indicar la fuente de los datos.
- El problema principal es que el eje vertical parte en \(80\) y no en \(0\), lo que exagera visualmente la diferencia.
Respuesta correcta: B - \[ 92-84=8 \] Respuesta correcta: C
- Un porcentaje sin tamaño de muestra puede resultar engañoso o poco representativo.
Respuesta correcta: B - Ciudad A tiene tasa: \[ \frac{600}{2\,000\,000}\cdot 100\,000=30 \] Ciudad B tiene tasa: \[ \frac{180}{300\,000}\cdot 100\,000=60 \] Por lo tanto, la ciudad B tiene mayor tasa.
Respuesta correcta: B - \[ 35-18=17 \] Respuesta correcta: A
- Una escala logarítmica puede ser útil en ciertos contextos, pero debe estar claramente rotulada y leerse con cuidado.
Respuesta correcta: C
Un gráfico no se evalúa solo por verse ordenado o moderno. También debe permitir una lectura honesta de la información. La lectura crítica consiste en revisar ejes, escalas, contexto, fuente, período y tipo de comparación, para distinguir entre una representación informativa y una representación que puede suavizar, exagerar o confundir la realidad.