Última actualización: 2026-11-06

Contenido de esta página

• ¿Qué tipos de gráficos hay según lo que se quiere mostrar?
• ¿Qué gráfico usar? Árbol de decisión según la pregunta
• ¿Qué gráfico usar según el tipo de variable?
• ¿Cuándo usar un gráfico de área, radar, waffle, Sankey, coroplético o pictograma?
• ¿Qué gráficos no explica esta guía?
• ¿Qué gráfico escogería Snow hoy?

En 1855, el médico John Snow publicó la segunda edición de su libro sobre cómo se transmite el cólera [1]. Un capítulo cuenta el brote de Broad Street, una calle del barrio de Golden Square. Según Snow, hubo más de quinientos ataques mortales de cólera en diez días, a menos de doscientas cincuenta yardas de una esquina de esa calle [1].

Snow tenía la lista de muertes y la contó de dos maneras: en una tabla que, en sus palabras, muestra las características cronológicas del brote, con cuántos ataques y cuántas muertes hubo cada día [1], y en un mapa. En el mapa puso una barra negra por cada muerte, en el lugar de la casa donde ocurrió, y marcó todas las bombas de agua de los alrededores a las que el público tenía acceso [1].

La tabla respondía «¿cuándo?». El mapa respondía «¿dónde?». Snow lo llamó un diagrama de la topografía del brote [1]. En él se ve que las muertes bajaban mucho, o desaparecían, en cuanto quedaba más cerca otra bomba que la de Broad Street [1].

Los mismos datos, dos preguntas, dos formas. De eso se trata elegir entre los tipos de gráficos: no de escoger el más vistoso, sino el que contesta la pregunta que el lector trae.

¿Qué tipos de gráficos hay según lo que se quiere mostrar?

Los tipos de gráficos se pueden ordenar por la tarea que le piden al lector. Son seis tareas: comparar cantidades, ver cómo se distribuyen los valores, relacionar dos variables, ver cómo se compone un total, seguir una evolución en el tiempo y ubicar en el territorio. Cada tarea tiene unos pocos gráficos que la resuelven bien.

Esta agrupación en seis es mía, pero sale de dos clasificaciones oficiales. La guía de gráficos del Government Analysis Function, la red de analistas del Gobierno británico, empareja cada tipo de gráfico con la relación estadística que se quiere mostrar [2]. El manual de estadística del NIST, el instituto de normas técnicas de Estados Unidos, ordena sus técnicas gráficas por categoría de problema [3]. Ambas parten de la pregunta, no del gráfico.

Tarea	Pregunta que trae el lector	Gráficos que la resuelven bien	De dónde sale
Comparar	¿Cuál es mayor y por cuánto?	Barras, gráfico de puntos	Magnitud, ranking y desviación en la guía británica [2]
Distribuir	¿Cómo se reparten los valores de una variable?	Histograma, barras para conteos, diagrama de caja, gráfico de puntos	Distribución [2]; categoría «univariada» del NIST [3]
Relacionar	¿Dos variables se mueven juntas?	Dispersión	Correlación [2]; categoría «regresión» del NIST [3]
Componer	¿Qué parte del total le toca a cada componente?	Barras, barras apiladas, torta, mapa de árbol; Sankey si hay flujos	Parte de un todo y flujo [2]
Evolucionar	¿Cómo cambió con el tiempo?	Líneas, mapa de calor de calendario	Serie de tiempo [2]; categoría «series de tiempo» del NIST [3]
Ubicar	¿Dónde pasa?	Mapa	Espacial [2]

La guía británica separa los flujos, como el comercio entre países, en una relación propia y les asigna el diagrama de Sankey [2]. Aquí los meto dentro de «componer» porque la pregunta es parecida: cómo se reparte una cantidad, solo que entre destinos.

Un detalle de la tabla salta a la vista. Las barras aparecen en tres tareas. No es descuido: la guía británica recomienda barras en cinco de las nueve relaciones que distingue [2].

¿Por qué elegir por la tarea y no por la costumbre?

Porque el ojo no lee todas las formas con la misma exactitud. Los estadísticos William Cleveland y Robert McGill ordenaron en 1984 las tareas visuales según su precisión [4]. Leer posiciones sobre una escala común es lo más exacto; leer sombreados o intensidad de color, lo menos [4]. La guía de visualización de datos explica esa jerarquía y sus experimentos.

Lo que interesa aquí es la consecuencia que ellos mismos sacaron. Aplicaron su orden a varios gráficos muy populares, entre ellos las barras, las barras divididas en partes, la torta y los mapas sombreados [4]. Su conclusión fue que «se necesita una cirugía radical en estos gráficos populares» [4]. A cambio propusieron gráficos de puntos y otras formas que se leen por posición [4].

La guía británica plantea la misma elección desde otro lado, el del mensaje. Recomienda imaginar que se describe el gráfico por teléfono [2]. Y advierte: «si no puede escribir en unas pocas frases el mensaje que da su gráfico, debería repensar el gráfico que eligió» [2].

¿Qué gráfico usar? Árbol de decisión según la pregunta

Para elegir un gráfico, empiece por la pregunta y no por el menú del programa. Siga estos pasos en orden y deténgase en el primero que describa lo que quiere mostrar. Cada respuesta remite a la tabla anterior y a sus fuentes.

1. ¿Quiere comparar cantidades entre categorías? Use barras o un gráfico de puntos [2][4].
2. ¿Quiere ver cómo se reparten los valores de una sola variable numérica? Use un histograma; para comparar ese reparto entre grupos, un diagrama de caja [2][3].
3. ¿Quiere saber si dos variables numéricas se mueven juntas? Use un gráfico de dispersión, con una variable en cada eje [2][3].
4. ¿Quiere mostrar qué parte de un total le toca a cada componente? Use barras o barras apiladas; si la cantidad pasa de unas etapas a otras, un diagrama de Sankey [2].
5. ¿Quiere seguir un cambio en el tiempo? Use líneas, con el tiempo en el eje horizontal [2][3].
6. ¿Quiere mostrar dónde ocurre algo? Use un mapa [2][5].

El árbol tiene un límite que conviene decir. Una misma tabla puede contestar varias preguntas, como la lista de Snow contestó «cuándo» y «dónde» [1]. En ese caso no busque un gráfico que haga todo: haga uno por pregunta. Y si ninguna de las seis preguntas encaja, vuelva a la tabla de tareas.

Un ejemplo con datos de Colombia, sin cifras

Imagine una tabla con un indicador social para cada departamento de Colombia y para varios años. El ejemplo es ilustrativo y no trae cifras: lo que importa es la forma de cada pregunta.

Si la pregunta es qué departamentos están mejor y peor, la tarea es comparar: barras horizontales ordenadas de mayor a menor. Si es cómo cambió el país en diez años, la tarea es evolucionar: una línea por departamento o una sola línea nacional. Si es si los departamentos vecinos se parecen, la tarea es ubicar: un mapa. Tres preguntas sobre la misma tabla piden tres gráficos distintos.

¿Qué gráfico usar según el tipo de variable?

El tipo de variable limita qué gráficos tienen sentido. Una variable es categórica cuando sus valores son grupos, como el departamento, y numérica cuando admite sumas y promedios, como el ingreso [5]. Las numéricas pueden ser discretas, si solo toman valores con saltos, como un conteo, o continuas [5]. Las categóricas pueden ser ordinales, si sus niveles tienen un orden natural, o nominales, si no lo tienen [5].

Esas cuatro clases las desarrolla la estadística para ciencia de datos. A ellas se suman dos papeles que cambian el gráfico: el tiempo y el lugar. La tabla cruza cada caso con los gráficos que la guía británica, el NIST y el libro OpenIntro Statistics usan para él.

Tipo de variable	Ejemplo	Gráficos admisibles	Fuente
Categórica nominal (grupos sin orden)	Sector económico, departamento	Barras, gráfico de puntos; torta solo para una vista general del reparto	[2][4][5]
Categórica ordinal (grupos con orden)	Nivel educativo	Barras en el orden natural de los niveles; barras apiladas al 100 % para comparar grupos	[5]
Numérica discreta (conteos con saltos)	Número de hijos, población por edad	Barras por valor, histograma si hay muchos valores	[2][5]
Numérica continua	Estatura, ingreso	Histograma, diagrama de caja, gráfico de puntos; dispersión si se cruza con otra numérica	[2][3][5]
Temporal (fecha u orden en el tiempo)	Inflación mes a mes	Líneas, gráfico de secuencia, área apilada, mapa de calor de calendario	[2][3][6]
Geográfica (lugar)	Municipio, departamento	Mapa de intensidad o coroplético, mapa con símbolos	[1][2][5]

OpenIntro Statistics lo dice para los datos con ubicación: los diagramas de puntos, de dispersión o de caja pierden su verdadera naturaleza [5]. Para ellos conviene un mapa de intensidad, donde los colores muestran valores altos y bajos [5]. La misma obra muestra una sola torta en todo el libro y explica por qué prefiere las barras: comparan grupos con más facilidad [5].

¿Cuándo usar un gráfico de área, radar, waffle, Sankey, coroplético o pictograma?

Seis gráficos aparecen poco en los cursos, pero mucho en informes y redes: el de área, el radar, el waffle, el Sankey, el coroplético y el pictograma. Cada ficha dice cuándo sirve y cuándo engaña. Los gráficos principales, como barras, líneas o dispersión, tendrán guía propia.

Gráfico de área apilada

Cuándo sirve. Apila varias series una sobre otra, de modo que la altura total es la suma. La documentación de Matplotlib, una librería de gráficos para Python, dice que sirve cuando interesan los valores de cada serie y, además, su acumulado [6].

Cuándo engaña. Solo la capa de abajo se lee por posición. Las demás se leen por la distancia vertical entre dos curvas. Cleveland y McGill estudiaron esa familia de gráficos, la de diferencia entre curvas: el cerebro tiende a juzgar la distancia mínima entre las curvas, no la vertical [4]. Si las capas de arriba son las importantes, use líneas separadas.

Gráfico de radar o de estrella

Cuándo sirve. El NIST lo llama gráfico de estrella y lo clasifica entre las técnicas para datos con muchas variables [3]. Cada estrella es una observación, por ejemplo un carro, y cada radio es una variable [3]. Sirve para ver qué variables dominan en un caso y qué casos se parecen entre sí [3].

Cuándo engaña. El largo de cada radio es relativo al máximo de esa variable entre todos los casos [3]. Un radio largo dice «alto comparado con los demás», no «grande». El NIST añade su debilidad: funciona con conjuntos pequeños o medianos, de menos de unos cientos de puntos [3].

Gráfico de waffle o de cuadrícula

Cuándo sirve. En su versión más simple es una cuadrícula de diez por diez, donde cada casilla vale el 1 % y se pinta la proporción que se quiere mostrar. Se lee contando casillas, la misma lógica de Isotype, el sistema de estadística con dibujos de Otto Neurath [8]. Funciona para una sola proporción, como «37 de cada 100».

Cuándo engaña. Con cien casillas, un 0,4 % no se puede dibujar, y dos proporciones parecidas se ven iguales. Con muchas categorías de colores, el lector puede pasar de contar a estimar áreas, una lectura menos exacta según Cleveland y McGill [4].

Diagrama de Sankey

Cuándo sirve. El Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, de Estados Unidos, publica sus diagramas de flujo de energía, también llamados de Sankey [7]. Los describe como referencias de una página con datos cuantitativos sobre los flujos de recursos, bienes y subproductos [7]. Cuándo engaña. Las cantidades se leen por el grosor de las bandas, una comparación de longitud. En la jerarquía de Cleveland y McGill, la longitud queda por debajo de la posición en una escala común [4]. Sirve para ver el camino del flujo; para comparar dos cifras exactas, acompáñelo de una tabla.

Mapa coroplético o de intensidad

Cuándo sirve. Pinta cada región con un color o un tono según el valor de una variable. OpenIntro Statistics lo recomienda cuando los datos son geográficos, porque otros gráficos pierden esa dimensión [5].

Cuándo engaña. Cleveland y McGill le encontraron tres problemas [4]. El sombreado está al fondo de su jerarquía. Las regiones grandes pesan más a la vista que las pequeñas: en su ejemplo, Texas se impone y Rhode Island casi no se ve. Y el ojo arma grupos de regiones vecinas que dependen del esquema de tonos elegido [4]. Lo que el mapa dice del valor exacto, dígalo también en una tabla.

Pictograma

Cuándo sirve. Representa cantidades con íconos repetidos. Según el proyecto de investigación sobre Isotype de la Universidad de Viena, en ese método un signo representa cierta cantidad de cosas, y un número mayor de signos, una cantidad mayor [8]. El mismo proyecto destaca su propósito educativo: la educación cívica y la democratización del conocimiento [8].

Cuándo engaña. Cuando, en vez de repetir el ícono, se agranda. El lector pasa a juzgar área o volumen, dos tareas que Cleveland y McGill ubican por debajo de la longitud [4]. Ellos mismos anotan que los gráficos de volumen se usan poco en ciencia, pero son comunes en los medios masivos [4].

¿Qué gráficos no explica esta guía?

Esta guía decide qué gráfico usar; no explica cada uno en detalle. El histograma ya tiene su guía. El gráfico de barras, el de líneas, el de dispersión, el mapa de calor, la torta, el diagrama de caja y el embudo tendrán cada uno la suya. Las reglas de escala, color y accesibilidad también tendrán la suya.

Para dibujarlos con código, el punto de partida es Python para el análisis de datos, donde aparecen sus librerías de gráficos. Para hacerlos con menús, está Excel para el análisis de datos. Y si la pregunta es qué tipo de variable tiene en las manos, la respuesta completa está en la guía de estadística.

¿Qué gráfico escogería Snow hoy?

Snow tenía dos preguntas y usó dos formas, una tabla y un mapa [1]. Su mapa, además, avisa de su propio límite. Snow anotó que algunas calles que en el mapa parecen cercanas a la bomba de Rupert Street están, en realidad, lejos, por lo enrevesado del camino [1]. Un buen gráfico también dice qué no muestra.

Mi posición es que el gráfico por defecto debería ser casi siempre la barra o el punto. Cada alternativa tiene que ganarse su lugar respondiendo una pregunta que la barra no contesta. El radar, el waffle o el pictograma no son malos. Son caros: piden al lector un esfuerzo que solo vale la pena si a cambio ve algo que de otro modo no vería.

Esto importa más de lo que parece. Un gráfico bien elegido deja que el concejal, la tendera y el estudiante lleguen a la misma conclusión que el analista. Uno mal elegido obliga a creerle al que lo hizo.

Antes de abrir el programa, escriba la pregunta en una línea. ¿Es de comparar, de repartir, de relacionar, de componer, de evolucionar o de ubicar?

Preguntas frecuentes

¿Cuántos tipos de gráficos existen? No hay un número cerrado: el manual del NIST reúne más de treinta técnicas gráficas solo para el análisis exploratorio [3]. Lo útil no es contarlas, sino agruparlas por la tarea que resuelven. Con seis tareas se cubre casi cualquier pregunta de un informe.

¿Qué diferencia hay entre una gráfica y un diagrama? En el uso diario se dicen casi igual. Una gráfica suele representar cantidades sobre unos ejes, como las barras o las líneas. Un diagrama suele mostrar relaciones o recorridos, como el de Sankey, que dibuja hacia dónde va un flujo [7].

¿Cuál es el gráfico más fácil de leer? El que pone los valores sobre una escala común, como las barras que arrancan del mismo eje o los puntos sobre una línea. Cleveland y McGill pusieron esa lectura en la cima de su jerarquía [4]. Por eso la barra funciona para públicos sin formación estadística.

¿Cuándo es mejor una torta que unas barras? Casi nunca para comparar. OpenIntro Statistics reconoce que la torta da una vista general de cómo se reparte un conjunto, pero que cuesta descifrar sus detalles [5]. Si el lector tiene que saber qué porción es mayor, use barras.

¿Qué gráfico sirve para datos de varios años y varias categorías? Depende de la pregunta. Si interesa el cambio de cada categoría, use una línea por categoría. Si interesa el total y cómo se reparte cada año, el área apilada o las barras apiladas [6]. Si son muchas categorías, separe en paneles pequeños con la misma escala.

Referencias

Las citas en otro idioma son traducción propia.

1. Snow, John. On the Mode of Communication of Cholera, segunda edición ampliada. Londres: John Churchill, 1855 (ejemplar digitalizado de la Wellcome Library) — capítulo sobre el brote cerca de Golden Square: más de quinientos ataques mortales de cólera en diez días a menos de 250 yardas del cruce de Cambridge Street con Broad Street; la Tabla I «exhibits the chronological features» del brote (ataques y muertes por día); el Mapa 1 pone una barra negra por cada muerte en la casa donde ocurrió y marca la bomba de Broad Street y las demás bombas públicas; el mapa como «diagram of the topography of the outbreak»; las muertes disminuyen mucho o cesan donde queda más cerca otra bomba; calles cercanas en el mapa a la bomba de Rupert Street quedan lejos por lo enrevesado del camino. Internet Archive: Snow 1855, On the Mode of Communication of Cholera — Consultada: 2026-11-06.
2. Government Analysis Function (Gobierno del Reino Unido). Data visualisation: charts, guía publicada el 19 de mayo de 2022 — tabla que empareja relaciones estadísticas con gráficos recomendados: distribución (barras, pirámide de población, diagrama de caja, gráfico de puntos), serie de tiempo (líneas, mapa de calor de calendario), ranking (barras, piruleta, pendiente), desviación (barras, puntos), correlación (dispersión, líneas), magnitud (barras), espacial (mapa), parte de un todo (barras, torta, dona, mapa de árbol, burbujas) y flujo (Sankey); imaginar que se describe el gráfico por teléfono; «If you cannot write down the message your chart is giving in a few sentences, you should think again about the chart you have chosen». Government Analysis Function: Data visualisation: charts — Consultada: 2026-11-06.
3. NIST/SEMATECH. e-Handbook of Statistical Methods, secciones 1.3.3 (Graphical Techniques: Alphabetic), 1.3.4 (Graphical Techniques: By Problem Category) y 1.3.3.29 (Star Plot) — 33 técnicas gráficas en orden alfabético; clasificación por categoría de problema: univariada (histograma, gráfico de secuencia, entre otras), series de tiempo (gráfico de secuencia, autocorrelación), un factor (dispersión, diagrama de caja), regresión (dispersión) y multivariada (gráfico de estrella); el gráfico de estrella muestra datos multivariados, cada estrella es una observación, cada radio una variable con longitud relativa al máximo de la variable en todos los datos; responde qué variables dominan y qué observaciones se parecen; su debilidad: conjuntos de tamaño pequeño a moderado, menos de unos cientos de puntos. NIST: técnicas gráficas por categoría de problema · NIST: técnicas gráficas en orden alfabético · NIST: Star Plot — Consultada: 2026-11-06.
4. Cleveland, William S., y McGill, Robert. Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods. Journal of the American Statistical Association, vol. 79, n.º 387, septiembre de 1984, pp. 531-554 — orden de las tareas perceptuales de la más a la menos exacta (posición en escala común; posición en escalas no alineadas; longitud, dirección y ángulo; área; volumen y curvatura; sombreado y saturación del color); aplicado a barras, barras divididas, tortas y mapas estadísticos sombreados: «radical surgery on these popular graphs is needed», con gráficos de puntos, puntos agrupados y rectángulos enmarcados como reemplazos; en los gráficos de diferencia de curvas, como el de líneas agregadas que muestra partes de un todo en el tiempo, el cerebro juzga la distancia mínima entre curvas y no la vertical; en los mapas sombreados, el sombreado está al fondo de la jerarquía, los estados se tratan de forma desigual por su área («Texas is imposing and Rhode Island is hard to see») y se ven grupos de estados vecinos sujetos al esquema de sombreado; los gráficos de volumen se usan muy poco en ciencia y tecnología pero son comunes en los medios masivos. Taylor & Francis: Cleveland y McGill 1984, DOI 10.1080/01621459.1984.10478080 · Universidad de Pekín: copia de curso del artículo — Consultada: 2026-11-06.
5. Diez, David; Çetinkaya-Rundel, Mine, y Barr, Christopher D. OpenIntro Statistics, cuarta edición (versión para lectores de pantalla) — §1.2.2: variables numéricas (discretas o continuas) y categóricas (nominales u ordinales); §2.1.8: con datos geográficos, los diagramas de puntos, de dispersión o de caja «miss the true nature of the data» y conviene un mapa de intensidad, donde los colores muestran valores altos y bajos; §2.2.1 y §2.2.3: el gráfico de barras para una variable categórica y las barras apiladas, lado a lado y apiladas estandarizadas para dos; §2.2.5: la única torta del libro, útil para una vista general, difícil para descifrar detalles; los autores prefieren las barras por su facilidad para comparar grupos. OpenIntro: OpenIntro Statistics — Consultada: 2026-11-06.
6. Matplotlib Development Team. Stackplots and streamgraphs, documentación de Matplotlib 3.11.2 — los gráficos de área apilada dibujan varias series como áreas apiladas verticalmente, útiles cuando interesan los valores individuales y además su acumulado. Matplotlib: Stackplots and streamgraphs — Consultada: 2026-11-06.
7. Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL). Energy Flow Charts: Charting the Complex Relationships among Energy, Water, and Carbon — los diagramas de flujo, «also referred to as Sankey Diagrams», son referencias de una página con datos cuantitativos sobre flujos de recursos, bienes y subproductos en forma gráfica. LLNL: Energy Flow Charts — Consultada: 2026-11-06.
8. Universidad de Viena, proyecto de investigación Isotype: Origin, development, and legacy — Otto Neurath desarrolló el «Vienna Method of Picture Statistics», rebautizado Isotype; se distingue por su propósito educativo («civic education, democratization of knowledge, empowerment»); en ese método, «a sign represents a certain amount of things and a greater number of such signs represents a greater amount of things». Universidad de Viena: Isotype, origen, desarrollo y legado — Consultada: 2026-11-06.

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