Errores en Visualización de Datos: Una Crítica Constructiva

Gráficos en Cuarentena: El Gráfico del Periódico 🗞️

En la actualidad estamos constantemente expuestos a datos y estadísticas que intentan persuadirnos y guiarnos en la toma de decisiones. Entre los recursos más utilizados para presentar información se encuentran los gráficos. Sin embargo, no todos los gráficos son creados igual, y en ocasiones, podemos encontrarnos con representaciones visuales que no reflejan fielmente la realidad.

Hoy (4 de agosto de 2023 en el Heraldo de Aragón) me he encontrado con una noticia que me ha llamado la atención. El artículo trataba sobre las Tasas de notificaciones de reacciones adversas a fármacos en Aragón durante los últimos años. En la noticia, se incluía un gráfico de barras que mostraba las tasas de notificaciones año tras año. A simple vista, el gráfico parecía transmitir información clara y concisa. Sin embargo, al analizarlo más detenidamente, encontré, en mi opinión, varios errores que ponen en cuarentena su contenido.

Errores Detectados 🧐

El primer error que saltó a la vista fue la falta de contexto en los datos presentados. El gráfico mostraba directamente las Tasas del número de notificaciones por año, sin mostrar o indicar la población total en cada período. Esto es crucial cuando se intenta analizar tendencias o comparar cifras entre diferentes años. Para obtener una visión más precisa de la situación, es esencial saber las bases de población sobre las que se están calculando las tasas de notificaciones por 100,000 habitantes. Según he podido extraer de datosmacro.expansion.es y de los datos de la noticia seguidamente os indico la población de los años 2021 y 2022 en Aragón, junto con el resto de datos para construir el gráfico.

Año	Población Aragón (TH)	Notificaciones Acumuladas Año (N)	Tasa Noticia	Tasa de Notificaciones por 100.000 habitantes (N / TH) x 100.000	Nota
2018			52,7		Sin verificar
2019			64,64		Sin verificar
2020			38,16		Sin verificar
2021	1.314.159 (dic2021)	2.495	409,78	(2.495 / 1.314.159) x 100.000 = 189,85
2022	1.315.523 (jun2022)	1.735	92,42	(1.735 / 1.315.523) x 100.000 = 131,88

Otro problema encontrado en el gráfico está relacionado precisamente con los cálculos de las tasas anuales. Al calcular la tasa de notificaciones por 100,000 habitantes, he descubierto que los datos presentados en el gráfico podrían estar incorrectos, por lo menos en base a los datos que he podido rescatar. Esto genera una distorsión de la realidad y una percepción inexacta de la magnitud del fenómeno en cuestión.

Curiosamente en el Boletín Epidemiológico Semanal de Aragón de la semana 30/2023 podemos ver la siguiente información, que curiosamente coincide con los datos indicados por el periódico.

Para terminar, ¿es un gráfico de barras el más adecuado para mostrar una evolución a lo largo del tiempo?

¿Cuál sería el Gráfico Adecuado? 🌟📈📉

Para mostrar adecuadamente la evolución de las Tasas de notificaciones a lo largo del tiempo y su relación con la población, el gráfico de líneas es la opción más adecuada. Un gráfico de líneas nos permite identificar fácilmente las tendencias y cambios en las tasas de notificaciones por 100,000 habitantes. La línea continua que conecta los puntos de datos nos muestra la variación a lo largo del tiempo de manera más clara y coherente.

¿Quiere decir esto que el gráfico de barras esta mal?, no necesariamente. Por ejemplo, si se quisiera enfatizar las diferencias absolutas entre los años, un gráfico de barras podría ser más adecuado. Sin embargo, en este caso específico, el objetivo principal de la noticia parece ser resaltar la tendencia a lo largo del tiempo, y en ese caso un gráfico de líneas se ajusta mejor a esa necesidad.

Seguidamente os proporciono una infografía extraída de datos.gob.es en la que de forma simplificada podemos ver que gráficos son los más adecuados para simplificar nuestra elección y facilitar a los lectores la comprensión de la información.

Propuesta de Mejora: Gráfico Correcto y Reflexión Final 🆗🤔

A partir de los datos corregidos y la información proporcionada en la fuente original, he rediseñado el gráfico. En base a todo lo comentado hasta ahora un gráfico de líneas mostrará mucho mejor la evolución de las tasas de notificaciones por 100,000 habitantes a lo largo de los años. La comparación entre este gráfico corregido y el gráfico original del periódico es sorprendente. Y esto dejando también en cuarentena los datos anteriores al 2021 para los que no he contrastado la información y que por lo tanto podrían tener también algún error.

El nuevo gráfico proporciona una visión más clara y precisa de la situación, permitiendo una mejor comprensión de la evolución de las Tasas de notificación.

Este caso específico es solo un ejemplo de cómo la mala visualización de datos puede distorsionar la realidad y llevar a conclusiones erróneas. Lamentablemente, este mal uso de los gráficos es generalizado, especialmente en el ámbito político, donde los datos pueden ser manipulados para respaldar ciertas narrativas.

Es importante que como sociedad promovamos una visualización de datos más responsable y precisa.

Conclusión

En conclusión, es fundamental prestar atención a la calidad y precisión de los gráficos que encontramos en los medios y estar conscientes de cómo pueden influir en nuestras percepciones e interpretaciones.

Adoptar un enfoque crítico y analítico nos permitirá tomar decisiones informadas y basadas en la realidad, evitando ser engañados por representaciones visuales inexactas.

¡La visualización de datos es una poderosa herramienta que debe ser utilizada con responsabilidad y transparencia! 🚀📈