-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 2
/
Copy pathdata-visualization.html
865 lines (824 loc) · 104 KB
/
data-visualization.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
<!DOCTYPE html>
<html lang="" xml:lang="">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
<title>Capitulo 4 Visualización de Datos | Statistical Thinking for the 21st Century</title>
<meta name="description" content="Un libro sobre estadistica." />
<meta name="generator" content="bookdown 0.24 and GitBook 2.6.7" />
<meta property="og:title" content="Capitulo 4 Visualización de Datos | Statistical Thinking for the 21st Century" />
<meta property="og:type" content="book" />
<meta property="og:description" content="Un libro sobre estadistica." />
<meta name="github-repo" content="poldrack/psych10-book" />
<meta name="twitter:card" content="summary" />
<meta name="twitter:title" content="Capitulo 4 Visualización de Datos | Statistical Thinking for the 21st Century" />
<meta name="twitter:description" content="Un libro sobre estadistica." />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />
<meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black" />
<link rel="prev" href="summarizing-data.html"/>
<link rel="next" href="fitting-models.html"/>
<script src="book_assets/header-attrs-2.11/header-attrs.js"></script>
<script src="book_assets/jquery-3.6.0/jquery-3.6.0.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/fuse.min.js"></script>
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/style.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/plugin-table.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/plugin-bookdown.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/plugin-highlight.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/plugin-search.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/plugin-fontsettings.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/gitbook-2.6.7/css/plugin-clipboard.css" rel="stylesheet" />
<link href="book_assets/anchor-sections-1.0.1/anchor-sections.css" rel="stylesheet" />
<script src="book_assets/anchor-sections-1.0.1/anchor-sections.js"></script>
<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-129414074-1"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'UA-129414074-1');
</script>
<style type="text/css">
pre > code.sourceCode { white-space: pre; position: relative; }
pre > code.sourceCode > span { display: inline-block; line-height: 1.25; }
pre > code.sourceCode > span:empty { height: 1.2em; }
.sourceCode { overflow: visible; }
code.sourceCode > span { color: inherit; text-decoration: inherit; }
pre.sourceCode { margin: 0; }
@media screen {
div.sourceCode { overflow: auto; }
}
@media print {
pre > code.sourceCode { white-space: pre-wrap; }
pre > code.sourceCode > span { text-indent: -5em; padding-left: 5em; }
}
pre.numberSource code
{ counter-reset: source-line 0; }
pre.numberSource code > span
{ position: relative; left: -4em; counter-increment: source-line; }
pre.numberSource code > span > a:first-child::before
{ content: counter(source-line);
position: relative; left: -1em; text-align: right; vertical-align: baseline;
border: none; display: inline-block;
-webkit-touch-callout: none; -webkit-user-select: none;
-khtml-user-select: none; -moz-user-select: none;
-ms-user-select: none; user-select: none;
padding: 0 4px; width: 4em;
color: #aaaaaa;
}
pre.numberSource { margin-left: 3em; border-left: 1px solid #aaaaaa; padding-left: 4px; }
div.sourceCode
{ }
@media screen {
pre > code.sourceCode > span > a:first-child::before { text-decoration: underline; }
}
code span.al { color: #ff0000; font-weight: bold; } /* Alert */
code span.an { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Annotation */
code span.at { color: #7d9029; } /* Attribute */
code span.bn { color: #40a070; } /* BaseN */
code span.bu { } /* BuiltIn */
code span.cf { color: #007020; font-weight: bold; } /* ControlFlow */
code span.ch { color: #4070a0; } /* Char */
code span.cn { color: #880000; } /* Constant */
code span.co { color: #60a0b0; font-style: italic; } /* Comment */
code span.cv { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* CommentVar */
code span.do { color: #ba2121; font-style: italic; } /* Documentation */
code span.dt { color: #902000; } /* DataType */
code span.dv { color: #40a070; } /* DecVal */
code span.er { color: #ff0000; font-weight: bold; } /* Error */
code span.ex { } /* Extension */
code span.fl { color: #40a070; } /* Float */
code span.fu { color: #06287e; } /* Function */
code span.im { } /* Import */
code span.in { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Information */
code span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } /* Keyword */
code span.op { color: #666666; } /* Operator */
code span.ot { color: #007020; } /* Other */
code span.pp { color: #bc7a00; } /* Preprocessor */
code span.sc { color: #4070a0; } /* SpecialChar */
code span.ss { color: #bb6688; } /* SpecialString */
code span.st { color: #4070a0; } /* String */
code span.va { color: #19177c; } /* Variable */
code span.vs { color: #4070a0; } /* VerbatimString */
code span.wa { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Warning */
</style>
<style type="text/css">
/* Used with Pandoc 2.11+ new --citeproc when CSL is used */
div.csl-bib-body { }
div.csl-entry {
clear: both;
}
.hanging div.csl-entry {
margin-left:2em;
text-indent:-2em;
}
div.csl-left-margin {
min-width:2em;
float:left;
}
div.csl-right-inline {
margin-left:2em;
padding-left:1em;
}
div.csl-indent {
margin-left: 2em;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="book without-animation with-summary font-size-2 font-family-1" data-basepath=".">
<div class="book-summary">
<nav role="navigation">
<ul class="summary">
<li class="chapter" data-level="" data-path="index.html"><a href="index.html"><i class="fa fa-check"></i>Prefacio</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="0.1" data-path="index.html"><a href="index.html#por-qué-existe-este-libro"><i class="fa fa-check"></i><b>0.1</b> ¿Por qué existe este libro?</a></li>
<li class="chapter" data-level="0.2" data-path="index.html"><a href="index.html#la-era-dorada-de-la-información"><i class="fa fa-check"></i><b>0.2</b> La era dorada de la información</a></li>
<li class="chapter" data-level="0.3" data-path="index.html"><a href="index.html#la-importancia-de-hacer-estadísticas"><i class="fa fa-check"></i><b>0.3</b> La importancia de hacer estadísticas</a></li>
<li class="chapter" data-level="0.4" data-path="index.html"><a href="index.html#un-libro-de-código-abierto-open-source"><i class="fa fa-check"></i><b>0.4</b> Un libro de código abierto (open source)</a></li>
<li class="chapter" data-level="0.5" data-path="index.html"><a href="index.html#agradecimientos"><i class="fa fa-check"></i><b>0.5</b> Agradecimientos</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html"><i class="fa fa-check"></i><b>1</b> Introducción</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="1.1" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#qué-es-el-pensamiento-estadístico"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1</b> ¿Qué es el pensamiento estadístico?</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#lidiar-con-la-ansiedad-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2</b> Lidiar con la ansiedad estadística</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.3" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#qué-puede-hacer-la-estadística-por-nosotrxs"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3</b> ¿Qué puede hacer la estadística por nosotrxs?</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.4" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#las-grandes-ideas-de-la-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4</b> Las grandes ideas de la estadística</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="1.4.1" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#aprender-de-los-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.1</b> Aprender de los datos</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.4.2" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#agregación-aggregation"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.2</b> Agregación (<em>aggregation</em>)</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.4.3" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#incertidumbre"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.3</b> Incertidumbre</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.4.4" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#muestrear-de-una-población"><i class="fa fa-check"></i><b>1.4.4</b> Muestrear de una población</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.5" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#causalidad-y-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>1.5</b> Causalidad y estadística</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.6" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#objetivos-de-aprendizaje"><i class="fa fa-check"></i><b>1.6</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.7" data-path="introduction.html"><a href="introduction.html#lecturas-sugeridas"><i class="fa fa-check"></i><b>1.7</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html"><i class="fa fa-check"></i><b>2</b> Trabajar con Datos</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.1" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#qué-son-los-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1</b> ¿Qué son los datos?</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.1.1" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#datos-cualitativos"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.1</b> Datos Cualitativos</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.2" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#datos-cuantitativos"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.2</b> Datos cuantitativos</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.3" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#tipos-de-números"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.3</b> Tipos de números</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.2" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#mediciones-discretas-versus-continuas"><i class="fa fa-check"></i><b>2.2</b> Mediciones Discretas versus Continuas</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.3" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#qué-constituye-a-una-buena-medición"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3</b> ¿Qué constituye a una buena medición?</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.3.1" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#confiabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3.1</b> Confiabilidad</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.3.2" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#validez"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3.2</b> Validez</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.4" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#objetivos-de-aprendizaje-1"><i class="fa fa-check"></i><b>2.4</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.5" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#lecturas-sugeridas-1"><i class="fa fa-check"></i><b>2.5</b> Lecturas sugeridas</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#apéndice"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6</b> Apéndice</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.6.1" data-path="working-with-data.html"><a href="working-with-data.html#escalas-de-medición"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.1</b> Escalas de medición</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> Resumir datos</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="3.1" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#por-qué-resumir-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>3.1</b> ¿Por qué resumir datos?</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#resumir-datos-usando-tablas"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2</b> Resumir datos usando tablas</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="3.2.1" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#frequency-distributions"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2.1</b> Distribuciones de frecuencias</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2.2" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#cumulative-distributions"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2.2</b> Distribuciones acumuladas</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2.3" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#plotting-histograms"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2.3</b> Graficar histogramas</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2.4" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#bins-de-un-histograma"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2.4</b> <em>Bins</em> de un histograma</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3.3" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#representaciones-idealizadas-de-distribuciones"><i class="fa fa-check"></i><b>3.3</b> Representaciones idealizadas de distribuciones</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="3.3.1" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#asimetría-sesgo"><i class="fa fa-check"></i><b>3.3.1</b> Asimetría (sesgo)</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.3.2" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#distribuciones-con-colas-largas"><i class="fa fa-check"></i><b>3.3.2</b> Distribuciones con colas largas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3.4" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#objetivos-de-aprendizaje-2"><i class="fa fa-check"></i><b>3.4</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.5" data-path="summarizing-data.html"><a href="summarizing-data.html#lecturas-sugeridas-2"><i class="fa fa-check"></i><b>3.5</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html"><i class="fa fa-check"></i><b>4</b> Visualización de Datos</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="4.1" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#anatomía-de-una-gráfica"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1</b> Anatomía de una gráfica</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#principios-de-una-buena-visibilización"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2</b> Principios de una buena visibilización</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="4.2.1" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#muestra-los-datos-y-haz-que-destaquen"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.1</b> Muestra los datos y haz que destaquen</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.2" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#maximiza-la-proporción-datostinta-dataink-ratio"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.2</b> Maximiza la proporción datos/tinta (data/ink ratio)</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.3" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#evita-gráficas-basura"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.3</b> Evita gráficas basura</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2.4" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#evita-distorsionar-los-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2.4</b> Evita distorsionar los datos</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.3" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#ajustarse-a-las-limitaciones-humanas"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3</b> Ajustarse a las limitaciones humanas</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="4.3.1" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#limitaciones-perceptuales"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3.1</b> Limitaciones perceptuales</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.4" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#corrigiendo-otros-factores"><i class="fa fa-check"></i><b>4.4</b> Corrigiendo otros factores</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.5" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#objetivos-de-aprendizaje-3"><i class="fa fa-check"></i><b>4.5</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.6" data-path="data-visualization.html"><a href="data-visualization.html#lecturas-y-videos-sugeridos"><i class="fa fa-check"></i><b>4.6</b> Lecturas y videos sugeridos</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="5" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html"><i class="fa fa-check"></i><b>5</b> Ajustar modelos a datos</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="5.1" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#qué-es-un-modelo"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1</b> ¿Qué es un modelo?</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.2" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#modelado-estadístico-un-ejemplo"><i class="fa fa-check"></i><b>5.2</b> Modelado estadístico: Un ejemplo</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="5.2.1" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#mejorando-nuestro-modelo"><i class="fa fa-check"></i><b>5.2.1</b> Mejorando nuestro modelo</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="5.3" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#qué-hace-que-un-modelo-sea-bueno"><i class="fa fa-check"></i><b>5.3</b> ¿Qué hace que un modelo sea “bueno?”</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.4" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#overfitting"><i class="fa fa-check"></i><b>5.4</b> ¿Un modelo puede ser demasiado bueno?</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.5" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#resumir-datos-usando-la-media"><i class="fa fa-check"></i><b>5.5</b> Resumir datos usando la media</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.6" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#resumir-datos-robústamente-usando-la-mediana"><i class="fa fa-check"></i><b>5.6</b> Resumir datos robústamente usando la mediana</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.7" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#la-moda"><i class="fa fa-check"></i><b>5.7</b> La moda</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.8" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#variabilidad-qué-tan-bien-se-ajusta-la-media-a-los-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>5.8</b> Variabilidad: ¿Qué tan bien se ajusta la media a los datos?</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.9" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#usar-simulaciones-para-entender-la-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>5.9</b> Usar simulaciones para entender la estadística</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.10" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#puntajes-z"><i class="fa fa-check"></i><b>5.10</b> Puntajes Z</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="5.10.1" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#interpretando-puntajes-z"><i class="fa fa-check"></i><b>5.10.1</b> Interpretando Puntajes Z</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.10.2" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#puntajes-estandarizados"><i class="fa fa-check"></i><b>5.10.2</b> Puntajes Estandarizados</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="5.11" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#objetivos-de-aprendizaje-4"><i class="fa fa-check"></i><b>5.11</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.12" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#apéndice-1"><i class="fa fa-check"></i><b>5.12</b> Apéndice</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="5.12.1" data-path="fitting-models.html"><a href="fitting-models.html#prueba-de-que-la-suma-de-los-errores-a-partir-de-la-media-es-igual-a-cero"><i class="fa fa-check"></i><b>5.12.1</b> Prueba de que la suma de los errores a partir de la media es igual a cero</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6" data-path="probability.html"><a href="probability.html"><i class="fa fa-check"></i><b>6</b> Probabilidad</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="6.1" data-path="probability.html"><a href="probability.html#qué-es-la-probabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1</b> ¿Qué es la probabilidad?</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2" data-path="probability.html"><a href="probability.html#cómo-determinamos-probabilidades"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2</b> ¿Cómo determinamos probabilidades?</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="6.2.1" data-path="probability.html"><a href="probability.html#creencia-personal"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.1</b> Creencia personal</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2.2" data-path="probability.html"><a href="probability.html#empirical-frequency"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.2</b> Frecuencia empírica</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2.3" data-path="probability.html"><a href="probability.html#probabilidad-clásica"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.3</b> Probabilidad clásica</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2.4" data-path="probability.html"><a href="probability.html#resolviendo-el-problema-de-de-méré"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2.4</b> Resolviendo el problema de de Méré</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6.3" data-path="probability.html"><a href="probability.html#distribuciones-de-probabilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3</b> Distribuciones de probabilidad</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="6.3.1" data-path="probability.html"><a href="probability.html#distribuciones-de-probabilidad-acumuladas"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3.1</b> Distribuciones de probabilidad acumuladas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6.4" data-path="probability.html"><a href="probability.html#conditional-probability"><i class="fa fa-check"></i><b>6.4</b> Probabilidad condicional</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.5" data-path="probability.html"><a href="probability.html#calcular-probabilidades-condicionales-a-partir-de-los-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>6.5</b> Calcular probabilidades condicionales a partir de los datos</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.6" data-path="probability.html"><a href="probability.html#independencia"><i class="fa fa-check"></i><b>6.6</b> Independencia</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.7" data-path="probability.html"><a href="probability.html#bayestheorem"><i class="fa fa-check"></i><b>6.7</b> Invertir una probabilidad condicional: regla de Bayes</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.8" data-path="probability.html"><a href="probability.html#aprender-de-los-datos-1"><i class="fa fa-check"></i><b>6.8</b> Aprender de los datos</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.9" data-path="probability.html"><a href="probability.html#posibilidades-odds-y-razón-de-posibilidades-odds-ratios"><i class="fa fa-check"></i><b>6.9</b> Posibilidades (odds) y razón de posibilidades (odds ratios)</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.10" data-path="probability.html"><a href="probability.html#qué-significan-las-probabilidades"><i class="fa fa-check"></i><b>6.10</b> ¿Qué significan las probabilidades?</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.11" data-path="probability.html"><a href="probability.html#objetivos-de-aprendizaje-5"><i class="fa fa-check"></i><b>6.11</b> Objetivos de Aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.12" data-path="probability.html"><a href="probability.html#lecturas-sugeridas-3"><i class="fa fa-check"></i><b>6.12</b> Lecturas sugeridas</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.13" data-path="probability.html"><a href="probability.html#apéndice-2"><i class="fa fa-check"></i><b>6.13</b> Apéndice</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="6.13.1" data-path="probability.html"><a href="probability.html#derivación-de-la-regla-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>6.13.1</b> Derivación de la regla de Bayes</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="7" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html"><i class="fa fa-check"></i><b>7</b> Muestreo</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="7.1" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html#how-do-we-sample"><i class="fa fa-check"></i><b>7.1</b> ¿Cómo hacemos una muestra?</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.2" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html#samplingerror"><i class="fa fa-check"></i><b>7.2</b> Error de muestreo</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.3" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html#standard-error-of-the-mean"><i class="fa fa-check"></i><b>7.3</b> Error estándar de la media</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.4" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html#the-central-limit-theorem"><i class="fa fa-check"></i><b>7.4</b> El teorema del límite central</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.5" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html#objetivos-de-aprendizaje-6"><i class="fa fa-check"></i><b>7.5</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.6" data-path="sampling.html"><a href="sampling.html#lecturas-sugeridas-4"><i class="fa fa-check"></i><b>7.6</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html"><i class="fa fa-check"></i><b>8</b> Remuestreo y Simulación</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="8.1" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#simulación-montecarlo"><i class="fa fa-check"></i><b>8.1</b> Simulación Montecarlo</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.2" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#aleatoriedad-en-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2</b> Aleatoriedad en Estadística</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.3" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#generando-números-aleatorios"><i class="fa fa-check"></i><b>8.3</b> Generando números aleatorios</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.4" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#utilizando-una-simulación-con-el-método-de-montecarlo"><i class="fa fa-check"></i><b>8.4</b> Utilizando una simulación con el Método de Montecarlo</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.5" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#usando-simulaciones-para-estadística-bootstrap"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5</b> Usando simulaciones para estadística: bootstrap</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="8.5.1" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#calculando-el-bootstrap"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5.1</b> Calculando el bootstrap</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.6" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#objetivos-de-aprendizaje-7"><i class="fa fa-check"></i><b>8.6</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.7" data-path="resampling-and-simulation.html"><a href="resampling-and-simulation.html#lecturas-sugeridas-5"><i class="fa fa-check"></i><b>8.7</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="9" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html"><i class="fa fa-check"></i><b>9</b> Prueba de hipótesis</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="9.1" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#prueba-estadística-de-hipótesis-nula-null-hypothesis-statistical-testing-nhst"><i class="fa fa-check"></i><b>9.1</b> Prueba Estadística de Hipótesis Nula (Null Hypothesis Statistical Testing, NHST)</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.2" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#prueba-estadística-de-hipótesis-nula-un-ejemplo"><i class="fa fa-check"></i><b>9.2</b> Prueba estadística de hipótesis nula: Un ejemplo</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#el-proceso-de-la-prueba-de-hipótesis-nula"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3</b> El proceso de la prueba de hipótesis nula</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="9.3.1" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#paso-1-formular-una-hipótesis-de-interés"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.1</b> Paso 1: Formular una hipótesis de interés</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3.2" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#paso-2-especifica-las-hipótesis-nula-y-alternativa"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.2</b> Paso 2: Especifica las hipótesis nula y alternativa</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3.3" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#paso-3-recolectar-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.3</b> Paso 3: Recolectar datos</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3.4" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#paso-4-ajusta-un-modelo-a-los-datos-y-calcula-el-estadístico-de-prueba"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.4</b> Paso 4: Ajusta un modelo a los datos y calcula el estadístico de prueba</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3.5" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#paso-5-determinar-la-probabilidad-de-los-resultados-observados-bajo-la-hipótesis-nula"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.5</b> Paso 5: Determinar la probabilidad de los resultados observados bajo la hipótesis nula</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3.6" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#paso-6-evalúa-la-significatividad-estadística-del-resultado"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.6</b> Paso 6: Evalúa la “significatividad estadística” del resultado</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.3.7" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#qué-significa-un-resultado-significativo"><i class="fa fa-check"></i><b>9.3.7</b> ¿Qué significa un resultado significativo?</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="9.4" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#nhst-en-un-contexto-moderno-pruebas-múltiples"><i class="fa fa-check"></i><b>9.4</b> NHST en un contexto moderno: Pruebas múltiples</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.5" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#objetivos-de-aprendizaje-8"><i class="fa fa-check"></i><b>9.5</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="9.6" data-path="hypothesis-testing.html"><a href="hypothesis-testing.html#lecturas-sugeridas-6"><i class="fa fa-check"></i><b>9.6</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="10" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html"><i class="fa fa-check"></i><b>10</b> Cuantificar efectos y diseñar estudios</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="10.1" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#intervalos-de-confianza"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1</b> Intervalos de confianza</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="10.1.1" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#intervalos-de-confianza-usando-la-distribución-normal"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1.1</b> Intervalos de confianza usando la distribución normal</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.1.2" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#intervalos-de-confianza-utilizando-la-distribución-t"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1.2</b> Intervalos de confianza utilizando la distribución t</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.1.3" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#intervalos-de-confianza-y-tamaño-de-muestra"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1.3</b> Intervalos de confianza y tamaño de muestra</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.1.4" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#calcular-el-intervalo-de-confianza-utilizando-bootstrap"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1.4</b> Calcular el intervalo de confianza utilizando “bootstrap”</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.1.5" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#relación-de-los-intervalos-de-confianza-con-la-prueba-de-hipótesis"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1.5</b> Relación de los intervalos de confianza con la prueba de hipótesis</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="10.2" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#tamaño-de-efecto-effect-sizes"><i class="fa fa-check"></i><b>10.2</b> Tamaño de efecto (effect sizes)</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="10.2.1" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#d-de-cohen"><i class="fa fa-check"></i><b>10.2.1</b> D de Cohen</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.2.2" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#r-de-pearson"><i class="fa fa-check"></i><b>10.2.2</b> r de Pearson</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.2.3" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#razón-de-posibilidades-odds-ratio"><i class="fa fa-check"></i><b>10.2.3</b> Razón de posibilidades (odds ratio)</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="10.3" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#statistical-power"><i class="fa fa-check"></i><b>10.3</b> Poder estadístico</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="10.3.1" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#análisis-de-poder"><i class="fa fa-check"></i><b>10.3.1</b> Análisis de poder</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="10.4" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#objetivos-de-aprendizaje-9"><i class="fa fa-check"></i><b>10.4</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.5" data-path="ci-effect-size-power.html"><a href="ci-effect-size-power.html#lecturas-sugeridas-7"><i class="fa fa-check"></i><b>10.5</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="11" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html"><i class="fa fa-check"></i><b>11</b> Estadística Bayesiana</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="11.1" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#modelos-generativos"><i class="fa fa-check"></i><b>11.1</b> Modelos Generativos</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.2" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#el-teorema-de-bayes-y-la-inferencia-inversa"><i class="fa fa-check"></i><b>11.2</b> El Teorema de Bayes y la Inferencia Inversa</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#doing-bayesian-estimation"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3</b> Haciendo estimaciones Bayesianas</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="11.3.1" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#especificar-la-probabilidad-previa"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3.1</b> Especificar la probabilidad previa</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3.2" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#recolectar-los-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3.2</b> Recolectar los datos</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3.3" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#calcular-la-probabilidad-likelihood"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3.3</b> Calcular la probabilidad (likelihood)</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3.4" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#calcular-la-probabilidad-marginal-marginal-likelihood"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3.4</b> Calcular la probabilidad marginal (marginal likelihood)</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3.5" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#calcular-la-probabilidad-posterior"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3.5</b> Calcular la probabilidad posterior</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="11.4" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#estimating-posterior-distributions"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4</b> Estimar distribuciones posteriores</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="11.4.1" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#especificar-la-probabilidad-previa-1"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.1</b> Especificar la probabilidad previa</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.2" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#recolectar-algunos-datos"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.2</b> Recolectar algunos datos</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.3" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#calcular-la-probabilidad-likelihood-1"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.3</b> Calcular la probabilidad (likelihood)</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.4" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#calcular-la-probabilidad-marginal"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.4</b> Calcular la probabilidad marginal</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.5" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#calcular-la-probabilidad-posterior-1"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.5</b> Calcular la probabilidad posterior</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.6" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#estimación-máxima-a-posteriori-map-maximum-a-posteriori"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.6</b> Estimación máxima a posteriori (MAP, maximum a posteriori)</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.7" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#intervalos-de-credibilidad"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.7</b> Intervalos de credibilidad</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.4.8" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#efectos-de-diferentes-probabilidades-previas"><i class="fa fa-check"></i><b>11.4.8</b> Efectos de diferentes probabilidades previas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="11.5" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#elegir-una-probabilidad-previa"><i class="fa fa-check"></i><b>11.5</b> Elegir una probabilidad previa</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.6" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#prueba-de-hipótesis-bayesiana"><i class="fa fa-check"></i><b>11.6</b> Prueba de hipótesis Bayesiana</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="11.6.1" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#Bayes-factors"><i class="fa fa-check"></i><b>11.6.1</b> Factores de Bayes</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.6.2" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#factores-de-bayes-para-hipótesis-estadísticas"><i class="fa fa-check"></i><b>11.6.2</b> Factores de Bayes para hipótesis estadísticas</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.6.3" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#evaluar-evidencia-a-favor-de-la-hipótesis-nula"><i class="fa fa-check"></i><b>11.6.3</b> Evaluar evidencia a favor de la hipótesis nula</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="11.7" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#objetivos-de-aprendizaje-10"><i class="fa fa-check"></i><b>11.7</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.8" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#lecturas-sugeridas-8"><i class="fa fa-check"></i><b>11.8</b> Lecturas sugeridas</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.9" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#apéndice-3"><i class="fa fa-check"></i><b>11.9</b> Apéndice:</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="11.9.1" data-path="bayesian-statistics.html"><a href="bayesian-statistics.html#muestreo-de-rechazo"><i class="fa fa-check"></i><b>11.9.1</b> Muestreo de rechazo</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="12" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html"><i class="fa fa-check"></i><b>12</b> Modelar relaciones categóricas</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="12.1" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#ejemplo-dulces-de-colores"><i class="fa fa-check"></i><b>12.1</b> Ejemplo: Dulces de colores</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.2" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#chi-squared-test"><i class="fa fa-check"></i><b>12.2</b> Prueba Ji-cuadrada de Pearson</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.3" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#two-way-test"><i class="fa fa-check"></i><b>12.3</b> Tablas de contingencia y la prueba de dos vías</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.4" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#residuales-estandarizados-standardized-residuales"><i class="fa fa-check"></i><b>12.4</b> Residuales estandarizados (standardized residuales)</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.5" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#razones-de-posibilidades-odds-ratios"><i class="fa fa-check"></i><b>12.5</b> Razones de posibilidades (odds ratios)</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.6" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#factores-de-bayes"><i class="fa fa-check"></i><b>12.6</b> Factores de Bayes</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.7" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#análisis-categóricos-más-allá-de-la-tabla-2-x-2"><i class="fa fa-check"></i><b>12.7</b> Análisis categóricos más allá de la tabla 2 X 2</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.8" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#cuídate-de-la-paradoja-de-simpson"><i class="fa fa-check"></i><b>12.8</b> Cuídate de la paradoja de Simpson</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.9" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#objetivos-de-aprendizaje-11"><i class="fa fa-check"></i><b>12.9</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.10" data-path="modeling-categorical-relationships.html"><a href="modeling-categorical-relationships.html#lecturas-adicionales"><i class="fa fa-check"></i><b>12.10</b> Lecturas adicionales</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="13" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html"><i class="fa fa-check"></i><b>13</b> Modelar relaciones continuas</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="13.1" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#un-ejemplo-crímenes-de-odio-y-desigualdad-de-ingreso"><i class="fa fa-check"></i><b>13.1</b> Un ejemplo: Crímenes de odio y desigualdad de ingreso</a></li>
<li class="chapter" data-level="13.2" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#la-desigualdad-de-ingreso-está-relacionada-con-los-crímenes-de-odio"><i class="fa fa-check"></i><b>13.2</b> ¿La desigualdad de ingreso está relacionada con los crímenes de odio?</a></li>
<li class="chapter" data-level="13.3" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#covariance-and-correlation"><i class="fa fa-check"></i><b>13.3</b> Covarianza y correlación</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="13.3.1" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#prueba-de-hipótesis-para-correlaciones"><i class="fa fa-check"></i><b>13.3.1</b> Prueba de hipótesis para correlaciones</a></li>
<li class="chapter" data-level="13.3.2" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#robust-correlations"><i class="fa fa-check"></i><b>13.3.2</b> Correlaciones robustas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="13.4" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#correlación-y-causalidad"><i class="fa fa-check"></i><b>13.4</b> Correlación y causalidad</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="13.4.1" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#gráficas-causales"><i class="fa fa-check"></i><b>13.4.1</b> Gráficas causales</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="13.5" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#objetivos-de-aprendizaje-12"><i class="fa fa-check"></i><b>13.5</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="13.6" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#lecturas-sugeridas-9"><i class="fa fa-check"></i><b>13.6</b> Lecturas sugeridas</a></li>
<li class="chapter" data-level="13.7" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#apéndice-4"><i class="fa fa-check"></i><b>13.7</b> Apéndice:</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="13.7.1" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#cuantificando-la-desigualdad-el-índice-gini"><i class="fa fa-check"></i><b>13.7.1</b> Cuantificando la desigualdad: El índice Gini</a></li>
<li class="chapter" data-level="13.7.2" data-path="modeling-continuous-relationships.html"><a href="modeling-continuous-relationships.html#análisis-de-correlación-bayesiana"><i class="fa fa-check"></i><b>13.7.2</b> Análisis de correlación bayesiana</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="14" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html"><i class="fa fa-check"></i><b>14</b> El Modelo Lineal General</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="14.1" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#linear-regression"><i class="fa fa-check"></i><b>14.1</b> Regresión lineal</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="14.1.1" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#regression-to-the-mean"><i class="fa fa-check"></i><b>14.1.1</b> Regresión a la media</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.1.2" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#la-relación-entre-correlación-y-regresión"><i class="fa fa-check"></i><b>14.1.2</b> La relación entre correlación y regresión</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.1.3" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#errores-estándar-de-los-modelos-de-regresión"><i class="fa fa-check"></i><b>14.1.3</b> Errores estándar de los modelos de regresión</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.1.4" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#pruebas-estadísticas-para-los-parámetros-de-la-regresión"><i class="fa fa-check"></i><b>14.1.4</b> Pruebas estadísticas para los parámetros de la regresión</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.1.5" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#cuantificar-la-bondad-de-adjuste-del-modelo"><i class="fa fa-check"></i><b>14.1.5</b> Cuantificar la bondad de adjuste del modelo</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="14.2" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#ajustar-modelos-más-complejos"><i class="fa fa-check"></i><b>14.2</b> Ajustar modelos más complejos</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.3" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#interacciones-entre-variables"><i class="fa fa-check"></i><b>14.3</b> Interacciones entre variables</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.4" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#más-allá-de-predictores-y-resultados-lineales"><i class="fa fa-check"></i><b>14.4</b> Más allá de predictores y resultados lineales</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.5" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#model-criticism"><i class="fa fa-check"></i><b>14.5</b> Criticar nuestro modelo y revisar suposiciones</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.6" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#qué-significa-realmente-predecir"><i class="fa fa-check"></i><b>14.6</b> ¿Qué significa realmente “predecir?”</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="14.6.1" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#cross-validation"><i class="fa fa-check"></i><b>14.6.1</b> Validación cruzada (Cross-validation)</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="14.7" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#objetivos-de-aprendizaje-13"><i class="fa fa-check"></i><b>14.7</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.8" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#lecturas-sugeridas-10"><i class="fa fa-check"></i><b>14.8</b> Lecturas sugeridas</a></li>
<li class="chapter" data-level="14.9" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#apéndice-5"><i class="fa fa-check"></i><b>14.9</b> Apéndice</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="14.9.1" data-path="the-general-lineal-model.html"><a href="the-general-lineal-model.html#estimar-parámetros-de-una-regresión-lineal"><i class="fa fa-check"></i><b>14.9.1</b> Estimar parámetros de una regresión lineal</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="15" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html"><i class="fa fa-check"></i><b>15</b> Comparar medias</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="15.1" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#single-mean"><i class="fa fa-check"></i><b>15.1</b> Probar el valor de una media simple</a></li>
<li class="chapter" data-level="15.2" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#comparing-two-means"><i class="fa fa-check"></i><b>15.2</b> Comparar dos medias</a></li>
<li class="chapter" data-level="15.3" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#ttest-linear-model"><i class="fa fa-check"></i><b>15.3</b> La prueba t como un modelo lineal</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="15.3.1" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#tamaños-de-efecto-para-comparar-dos-medias"><i class="fa fa-check"></i><b>15.3.1</b> Tamaños de efecto para comparar dos medias</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="15.4" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#factores-de-bayes-para-diferencias-entre-medias"><i class="fa fa-check"></i><b>15.4</b> Factores de Bayes para diferencias entre medias</a></li>
<li class="chapter" data-level="15.5" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#paired-ttests"><i class="fa fa-check"></i><b>15.5</b> Comparar observaciones pareadas/relacionadas</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="15.5.1" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#prueba-de-los-signos"><i class="fa fa-check"></i><b>15.5.1</b> Prueba de los signos</a></li>
<li class="chapter" data-level="15.5.2" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#prueba-t-para-muestras-relacionadas-paired-t-test"><i class="fa fa-check"></i><b>15.5.2</b> Prueba t para muestras relacionadas (paired t-test)</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="15.6" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#comparar-más-de-dos-medias"><i class="fa fa-check"></i><b>15.6</b> Comparar más de dos medias</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="15.6.1" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#ANOVA"><i class="fa fa-check"></i><b>15.6.1</b> Análisis de varianza (analysis of variance, ANOVA)</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="15.7" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#objetivos-de-aprendizaje-14"><i class="fa fa-check"></i><b>15.7</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="15.8" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#apéndice-6"><i class="fa fa-check"></i><b>15.8</b> Apéndice</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="15.8.1" data-path="comparing-means.html"><a href="comparing-means.html#la-prueba-t-de-muestras-relacionadas-como-un-modelo-lineal"><i class="fa fa-check"></i><b>15.8.1</b> La prueba t de muestras relacionadas como un modelo lineal</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="16" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html"><i class="fa fa-check"></i><b>16</b> Modelación estadística práctica</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="16.1" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#el-proceso-de-modelación-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>16.1</b> El proceso de modelación estadística</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="16.1.1" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#especificar-nuestra-pregunta-de-interés."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.1</b> 1: Especificar nuestra pregunta de interés.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.2" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#identificar-o-recolectar-los-datos-apropiados."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.2</b> 2: Identificar o recolectar los datos apropiados.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.3" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#preparar-los-datos-para-el-análisis."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.3</b> 3: Preparar los datos para el análisis.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.4" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#determinar-el-modelo-apropiado."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.4</b> 4: Determinar el modelo apropiado.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.5" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#ajustar-el-modelo-a-los-datos."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.5</b> 5: Ajustar el modelo a los datos.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.6" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#criticar-el-modelo-para-asegurarnos-que-se-ajusta-apropiadamente."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.6</b> 6: Criticar el modelo para asegurarnos que se ajusta apropiadamente.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.7" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#probar-hipótesis-y-cuantificar-el-tamaño-del-efecto."><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.7</b> 7: Probar hipótesis y cuantificar el tamaño del efecto.</a></li>
<li class="chapter" data-level="16.1.8" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#qué-pasa-con-los-posibles-factores-de-confusión-confounds"><i class="fa fa-check"></i><b>16.1.8</b> ¿Qué pasa con los posibles factores de confusión (confounds)?</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="16.2" data-path="practical-example.html"><a href="practical-example.html#obtener-ayuda"><i class="fa fa-check"></i><b>16.2</b> Obtener ayuda</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="17" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html"><i class="fa fa-check"></i><b>17</b> Hacer investigación reproducible</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="17.1" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#cómo-pensamos-que-funciona-la-ciencia"><i class="fa fa-check"></i><b>17.1</b> Cómo pensamos que funciona la ciencia</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.2" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#cómo-funciona-a-veces-realmente-la-ciencia"><i class="fa fa-check"></i><b>17.2</b> Cómo funciona (a veces) realmente la ciencia</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.3" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#la-crisis-de-reproducibilidad-en-la-ciencia"><i class="fa fa-check"></i><b>17.3</b> La crisis de reproducibilidad en la ciencia</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="17.3.1" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#valor-predictivo-positivo-y-significatividad-estadística"><i class="fa fa-check"></i><b>17.3.1</b> Valor predictivo positivo y significatividad estadística</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.3.2" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#la-maldición-del-ganador"><i class="fa fa-check"></i><b>17.3.2</b> La maldición del ganador</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="17.4" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#prácticas-cuestionables-de-investigación"><i class="fa fa-check"></i><b>17.4</b> Prácticas cuestionables de investigación</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="17.4.1" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#esp-o-qrp"><i class="fa fa-check"></i><b>17.4.1</b> ¿ESP o QRP?</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="17.5" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#hacer-investigación-reproducible"><i class="fa fa-check"></i><b>17.5</b> Hacer investigación reproducible</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="17.5.1" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#pre-registro"><i class="fa fa-check"></i><b>17.5.1</b> Pre-registro</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.5.2" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#prácticas-reproducibles"><i class="fa fa-check"></i><b>17.5.2</b> Prácticas reproducibles</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.5.3" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#replicación"><i class="fa fa-check"></i><b>17.5.3</b> Replicación</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="17.6" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#hacer-análisis-de-datos-reproducibles"><i class="fa fa-check"></i><b>17.6</b> Hacer análisis de datos reproducibles</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.7" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#conclusión-hacer-mejor-ciencia"><i class="fa fa-check"></i><b>17.7</b> Conclusión: Hacer mejor ciencia</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.8" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#objetivos-de-aprendizaje-15"><i class="fa fa-check"></i><b>17.8</b> Objetivos de aprendizaje</a></li>
<li class="chapter" data-level="17.9" data-path="doing-reproducible-research.html"><a href="doing-reproducible-research.html#lecturas-sugeridas-11"><i class="fa fa-check"></i><b>17.9</b> Lecturas sugeridas</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="" data-path="referencias.html"><a href="referencias.html"><i class="fa fa-check"></i>Referencias</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
<div class="book-body">
<div class="body-inner">
<div class="book-header" role="navigation">
<h1>
<i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i><a href="./">Statistical Thinking for the 21st Century</a>
</h1>
</div>
<div class="page-wrapper" tabindex="-1" role="main">
<div class="page-inner">
<section class="normal" id="section-">
<div id="data-visualization" class="section level1" number="4">
<h1><span class="header-section-number">Capitulo 4</span> Visualización de Datos</h1>
<!-- On January 28, 1986, the Space Shuttle Challenger exploded 73 seconds after takeoff, killing all 7 of the astronauts on board. As when any such disaster occurs, there was an official investigation into the cause of the accident, which found that an O-ring connecting two sections of the solid rocket booster leaked, resulting in failure of the joint and explosion of the large liquid fuel tank (see figure \@ref(fig:srbLeak)).-->
<p>El 28 de enero de 1986, el Space Shuttle Challenger explotó 73 segundos después del despegue, matando a lxs 7 astronautas a bordo. Así como cuando los desastres suceden, hubo una investigación oficial sobre lo que ocasionó el accidente. El cual encontró que un “O-ring” (junta tórica) que conectaba dos secciones del sólido populsor de cohete goteó, lo cual resultó en la falla de la unión y explosión del tanque propulsor (véase figura <a href="data-visualization.html#fig:srbLeak">4.1</a>).</p>
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:srbLeak"></span>
<img src="images/Booster_Rocket_Breach_-_GPN-2000-001425.jpg" alt="Imagen del sólido propulsor de cohete derramando combustible, segundos antes de la explosión. La pequeña flama visible al costado del cohete es el sitio de la falla del O-ring (junta tórica). By NASA (Great Images in NASA Description) [Public domain], via Wikimedia Commons" width="180" height="20%" />
<p class="caption">
Figura 4.1: Imagen del sólido propulsor de cohete derramando combustible, segundos antes de la explosión. La pequeña flama visible al costado del cohete es el sitio de la falla del O-ring (junta tórica). By NASA (Great Images in NASA Description) [Public domain], via Wikimedia Commons
</p>
</div>
<!--The investigation found that many aspects of the NASA decision making process were flawed, and focused in particular on a meeting between NASA staff and engineers from Morton Thiokol, a contractor who built the solid rocket boosters. These engineers were particularly concerned because the temperatures were forecast to be very cold on the morning of the launch, and they had data from previous launches showing that performance of the O-rings was compromised at lower temperatures. In a meeting on the evening before the launch, the engineers presented their data to the NASA managers, but were unable to convince them to postpone the launch. Their evidence was a set of hand-written slides showing numbers from various past launches.-->
<p>La investigación encontró que muchos aspectos del proceso de decisión de la NASA tenían errores, y estaban focalizados en una reunión entre el personal de la NASA e ingenierxs de Morton Thiokol, un empresario que construía sólidos propulsores de cohete. Estxs ingenierxs estaban paricularmente preocupadxs por las temperaturas que habían sido pronosticadas para la mañana del lanzamiento, las cuales eran muy bajas. Ellos tenían datos de lanzamientos pasados donde el funcionamiento de los “O-rings” se veían afectados a temperaturas bajas. En la junta previa al lanzamiento, lxs ingenierxs presentaron sus datos a lxs directivxs de la NASA, pero fueron incapaces de convencerles el posponer el lanzamiento. Su evidencia fue una serie de notas escritas a mano mostrando números de los lanzamientos pasados.</p>
<!--The visualization expert Edward Tufte has argued that with a proper presentation of all of the data, the engineers could have been much more persuasive. In particular, they could have shown a figure like the one in Figure \@ref(fig:challengerTemps), which highlights two important facts. First, it shows that the amount of O-ring damage (defined by the amount of erosion and soot found outside the rings after the solid rocket boosters were retrieved from the ocean in previous flights) was closely related to the temperature at takeoff. Second, it shows that the range of forecasted temperatures for the morning of January 28 (shown in the shaded area) was well outside of the range of all previous launches. While we can't know for sure, it seems at least plausible that this could have been more persuasive.-->
<p>El experto en visualización Edward Tufte ha argumentado que con la presentación adecuada de todos los datos, lxs ingenierxs pudieron haber sido mucho más persuasivos. En particular, pudieron haber mostrado una gráfica como la de la Figura <a href="data-visualization.html#fig:challengerTemps">4.2</a>, en la cual subraya dos hechos importantes. Primero, demuestra la cantidad del daño de “O-ring” (definido por la cantidad de erosión y hollín encontrado afuera de los anillos después que el sólido de propulsor de cohete fuera recuperado del océano en vuelos pasados) fue relacionado estrechamente a la temperatura del despegue. Segundo, demuestra que el rango de temperaturas pronosticadas para la mañana del 28 de enero (mostrado en el área sombreada) estaba fuera del rango de todos despegues previos. Aunque no podemos saber con certeza, se ve por lo menos posible que con eso hubieran podido ser más convincentes.</p>
<!-- A replotting of Tufte's damage index data. The line shows the trend in the data, and the shaded patch shows the projected temperatures for the morning of the launch. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:challengerTemps"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/challengerTemps-1.png" alt="Replanteo de los datos del índice de daños de Tufte. La línea muestra la tendencia en los datos y el área sombreada muestra las temperaturas proyectadas para la mañana del lanzamiento." width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.2: Replanteo de los datos del índice de daños de Tufte. La línea muestra la tendencia en los datos y el área sombreada muestra las temperaturas proyectadas para la mañana del lanzamiento.
</p>
</div>
<!--## Anatomy of a plot-->
<div id="anatomía-de-una-gráfica" class="section level2" number="4.1">
<h2><span class="header-section-number">4.1</span> Anatomía de una gráfica</h2>
<!--The goal of plotting data is to present a summary of a dataset in a two-dimensional (or occasionally three-dimensional) presentation. We refer to the dimensions as *axes* -- the horizontal axis is called the *X-axis* and the vertical axis is called the *Y-axis*. We can arrange the data along the axes in a way that highlights the data values. These values may be either continuous or categorical.-->
<p>El objetivo de graficar datos es presentar un resumen de una base de datos en una presentación bi-dimensional (o en ocasiones, tri-dimensional). Nos referimos a las dimensiones como <em>ejes</em> – el eje horizontal es llamado el <em>eje X</em> y el eje vertical es llamado el <em>eje Y</em>. Podemos acomodar los datos a través de los ejes que enfaticen los valores de los datos. Estos valores pueden ser continuos o categóricos.</p>
<!--There are many different types of plots that we can use, which have different advantages and disadvantages. Let's say that we are interested in characterizing the difference in height between men and women in the NHANES dataset. Figure \@ref(fig:plotHeight) shows four different ways to plot these data.-->
<p>Hay muchos tipos de gráficas que se pueden utilizar, las cuales tienen diferentes ventajas y desventajas. Digamos que estamos interesadxs en caracterizar la diferencia de altura en hombres y mujeres en la base de datos NHANES. La figura <a href="data-visualization.html#fig:plotHeight">4.3</a> muestra cuatro diferentes maneras de graficar esos datos.</p>
<!--1. The bar graph in panel A shows the difference in means, but doesn't show us how much spread there is in the data around these means -- and as we will see later, knowing this is essential to determine whether we think the difference between the groups is large enough to be important. -->
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>La gráfica de barras en el panel A muestra la diferencia en medias (<em>means</em>), pero no nos muestra cuánta dispersión hay en los datos alrededor de estas medias – y como veremos después, saber esto es esencial para determinar si consideramos que la diferencia entre los grupos es suficientemente grande como para ser importante.</li>
</ol>
<!-- 2. The second plot shows the bars with all of the data points overlaid - this makes it a bit clearer that the distributions of height for men and women are overlapping, but it's still hard to see due to the large number of data points.-->
<ol start="2" style="list-style-type: decimal">
<li>La segunda gráfica muestra las barras con todos los puntos de datos (<em>data points</em>) sobrepuestos - esto hace un poco más claro que la distribución de la altura de hombres y mujeres se empalman, pero aún es difícil ver debido a la gran cantidad de puntos de datos.</li>
</ol>
<!-- In general we prefer using a plotting technique that provides a clearer view of the distribution of the data points.-->
<p>En general preferimos usar una técnica de graficado que provea una vista más clara de la distribución de puntos de datos.</p>
<!-- 3. In panel C, we see one example of a *violin plot*, which plots the distribution of data in each condition (after smoothing it out a bit).-->
<ol start="3" style="list-style-type: decimal">
<li>En el panel C, podemos ver un ejemplo de <em>gráfica violín</em>, en la cual se grafica la distribución de cada condición de los datos (después de suavizarla un poco).</li>
</ol>
<!--4. Another option is the *box plot* shown in panel D, which shows the median (central line), a measure of variability (the width of the box, which is based on a measure called the interquartile range), and any outliers (noted by the points at the ends of the lines). These are both effective ways to show data that provide a good feel for the distribution of the data.-->
<ol start="4" style="list-style-type: decimal">
<li>Otra opción es el <em>diagrama de caja</em> (<em>box plot</em>) mostrado en el panel D, en el cual se muestra la mediana (línea central), una medida de variabilidad (lo ancho de la caja, que está basado en una medida llamada <em>rango intercuartílico</em>), y cualquier valor atípico (observado por los puntos al final de las líneas). Ambas son formas efectivas de mostrar datos que proporcionan una buena idea de la distribución de los datos.</li>
</ol>
<!-- Four different ways of plotting the difference in height between men and women in the NHANES dataset. Panel A plots the means of the two groups, which gives no way to assess the relative overlap of the two distributions. Panel B shows the same bars, but also overlays the data points, jittering them so that we can see their overall distribution. Panel C shows a violin plot, which shows the distribution of the datasets for each group. Panel D shows a box plot, which highlights the spread of the distribution along with any outliers (which are shown as individual points). -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:plotHeight"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/plotHeight-1.png" alt="Cuatro maneras diferentes de graficar la diferencia en altura entre hombres y mujeres en la base de datos NHANES. El Panel A grafica las medias de ambos grupos, lo que no permite evaluar el empalme relativo entre las dos distribuciones. El Panel B muestra las mismas barras, pero sobrepone los puntos de datos, dispersándolos un poco para que se pueda ver la distribución general. El Panel C muestra una gráfica violín, la cual muestra la distribución de los datos en cada grupo. El Panel D muestra un diagrama de caja (box plot), el cual resalta el ancho de la distribución, además de presentar los valores atípicos (*outliers*, los cuales se muestran como puntos individuales)." width="576" />
<p class="caption">
Figura 4.3: Cuatro maneras diferentes de graficar la diferencia en altura entre hombres y mujeres en la base de datos NHANES. El Panel A grafica las medias de ambos grupos, lo que no permite evaluar el empalme relativo entre las dos distribuciones. El Panel B muestra las mismas barras, pero sobrepone los puntos de datos, dispersándolos un poco para que se pueda ver la distribución general. El Panel C muestra una gráfica violín, la cual muestra la distribución de los datos en cada grupo. El Panel D muestra un diagrama de caja (box plot), el cual resalta el ancho de la distribución, además de presentar los valores atípicos (<em>outliers</em>, los cuales se muestran como puntos individuales).
</p>
</div>
<!-- ## Principles of good visualization -->
</div>
<div id="principios-de-una-buena-visibilización" class="section level2" number="4.2">
<h2><span class="header-section-number">4.2</span> Principios de una buena visibilización</h2>
<!-- Many books have been written on effective visualization of data. There are some principles that most of these authors agree on, while others are more contentious. Here we summarize some of the major principles; if you want to learn more, then some good resources are listed in the *Suggested Readings* section at the end of this chapter.-->
<p>Se han escrito muchos libros acerca de la visualización efectiva de los datos. Hay algunos principios en los que la mayoría de lxs autorxs están de acuerdo, mientras que otros son más polémicos. Aquí resumimos algunos de los principios fundamentales; si quieres aprender más, algunos buenos recursos están enlistados en la sección de <em>Lecturas sugeridas</em> al final del capítulo.</p>
<!-- ### Show the data and make them stand out-->
<div id="muestra-los-datos-y-haz-que-destaquen" class="section level3" number="4.2.1">
<h3><span class="header-section-number">4.2.1</span> Muestra los datos y haz que destaquen</h3>
<!-- Let's say that I performed a study that examined the relationship between dental health and time spent flossing, and I would like to visualize my data. Figure \@ref(fig:dentalFigs) shows four possible presentations of these data.-->
<p>Digamos que llevo a cabo un estudio en donde se examine la relación entre salud dental y el tiempo invertido en el uso de hilo dental, y quiero visualizar los datos. La Figura <a href="data-visualization.html#fig:dentalFigs">4.4</a> muestra cuatro posibles presentaciones de estos datos.</p>
<!-- 1. In panel A, we don't actually show the data, just a line expressing the relationship between the data. This is clearly not optimal, because we can't actually see what the underlying data look like.-->
<ol style="list-style-type: decimal">
<li>En el panel A, en realidad no mostramos los datos, sólo una línea expresando la relación entre los datos. Esto claramente no es óptimo, porque en realidad no podemos ver cómo se ven los datos subyacentes.</li>
</ol>
<!-- Panels B-D show three possible outcomes from plotting the actual data, where each plot shows a different way that the data might have looked.-->
<p>Los paneles B-D muestran tres posibles resultados de graficar los datos, en donde cada gráfica muestra una manera diferente en la que los datos se pudieron haber visto.</p>
<!-- 2. If we saw the plot in Panel B, we would probably be suspicious -- rarely would real data follow such a precise pattern. -->
<ol start="2" style="list-style-type: decimal">
<li>Si vemos la gráfica en el panel B, probablemente desconfiaríamos – raras veces datos reales siguen un patrón tan preciso.
<!-- 3. The data in Panel C, on the other hand, look like real data -- they show a general trend, but they are messy, as data in the world usually are. --></li>
<li>Los datos en el panel C, por el otro lado, se ven como datos reales – muestran una tendencia general, pero son desordenados, como suelen ser los datos en el mundo real.
<!-- 4. The data in Panel D show us that the apparent relationship between the two variables is solely caused by one individual, who we would refer to as an *outlier* because they fall so far outside of the pattern of the rest of the group. It should be clear that we probably don't want to conclude very much from an effect that is driven by one data point. This figure highlights why it is *always* important to look at the raw data before putting too much faith in any summary of the data.--></li>
<li>Los datos en el panel D nos muestran que la aparente relación entre las dos variables es solamente causada por una persona, a la que nos referiremos como valor <em>atípico</em> (<em>outlier</em>) porque cae muy lejos del patrón del resto del grupo. Debería de ser claro que probablemente no queremos sacar muchas conclusiones de un efecto guiado por un solo punto de los datos. Esta figura resalta por qué es <em>siempre</em> importante mirar los datos sin procesar (o datos crudos, <em>raw data</em>) antes de confiar demasiado en cualquier resumen de los datos.</li>
</ol>
<!-- Four different possible presentations of data for the dental health example. Each point in the scatter plot represents one data point in the dataset, and the line in each plot represents the linear trend in the data. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:dentalFigs"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/dentalFigs-1.png" alt="Cuatro posibles presentaciones diferentes de datos para el ejemplo de salud dental. Cada punto del gráfico de dispersión representa un punto de datos en el conjunto de datos, y la línea en cada gráfico representa la tendencia lineal en los datos." width="576" />
<p class="caption">
Figura 4.4: Cuatro posibles presentaciones diferentes de datos para el ejemplo de salud dental. Cada punto del gráfico de dispersión representa un punto de datos en el conjunto de datos, y la línea en cada gráfico representa la tendencia lineal en los datos.
</p>
</div>
<!--### Maximize the data/ink ratio-->
</div>
<div id="maximiza-la-proporción-datostinta-dataink-ratio" class="section level3" number="4.2.2">
<h3><span class="header-section-number">4.2.2</span> Maximiza la proporción datos/tinta (data/ink ratio)</h3>
<!-- Edward Tufte has proposed an idea called the data/ink ratio:-->
<p>Edward Tufte propuso una idea llamada <em>proporción datos/tinta</em> (<em>data/ink ratio</em>)</p>
<p><span class="math display">\[
data/ink\ ratio = \frac{amount\, of\, ink\, used\, on\, data}{total\, amount\, of\, ink}
\]</span></p>
<!--The point of this is to minimize visual clutter and let the data show through. For example, take the two presentations of the dental health data in Figure \@ref(fig:dataInkExample). Both panels show the same data, but panel A is much easier to apprehend, because of its relatively higher data/ink ratio.-->
<p>El punto de esto es minimizar la contaminazión visual y permitir mostrar los datos. Por ejemplo, toma las dos presentaciones sobre la salud dental en la Figura <a href="data-visualization.html#fig:dataInkExample">4.5</a>. Ambos paneles muestran los mismos datos, pero el panel A es mucho más sencillo de comprender, porque es relativamente alta la proporción de datos/tinta.</p>
<!-- An example of the same data plotted with two different data/ink ratios. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:dataInkExample"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/dataInkExample-1.png" alt="Un ejemplo de los mismos datos graficados en dos porporciones datos/tinta diferentes." width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.5: Un ejemplo de los mismos datos graficados en dos porporciones datos/tinta diferentes.
</p>
</div>
<!--### Avoid chartjunk-->
</div>
<div id="evita-gráficas-basura" class="section level3" number="4.2.3">
<h3><span class="header-section-number">4.2.3</span> Evita gráficas basura</h3>
<!-- It's especially common to see presentations of data in the popular media that are adorned with lots of visual elements that are thematically related to the content but unrelated to the actual data. This is known as *chartjunk*, and should be avoided at all costs. -->
<p>Es especialmente común ver presentaciones de datos en medios populares que son adornados con muchos elementos visuales que son temáticamente relacionados con el contenido pero no relacionados con los datos verdaderos. Esto es conocido como <em>gráficas basura</em> (<em>chartjunk</em>) y debe de ser evitado a toda costa.</p>
<!-- One good way to avoid chartjunk is to avoid using popular spreadsheet programs to plot one's data. For example, the chart in Figure \@ref(fig:chartJunk) (created using Microsoft Excel) plots the relative popularity of different religions in the United States. There are at least three things wrong with this figure: -->
<p>Una buena manera de no usar gráficas basura es tratar de evitar programas populares de hojas de cálculo para graficar nuestros datos. Por ejemplo el diagrama en la Figura <a href="data-visualization.html#fig:chartJunk">4.6</a> (creado en Microsoft Excel) grafica la popularidad relativa de las diferentes regiones de Estados Unidos. Hay al menos tres cosas mal con esta figura:</p>
<!-- - it has graphics overlaid on each of the bars that have nothing to do with the actual data
- it has a distracting background texture
- it uses three-dimensional bars, which distort the data -->
<ul>
<li>tiene gráficos superpuestos en cada una de las barras que no tienen nada que ver con los datos reales</li>
<li>tiene una textura de fondo que distrae</li>
<li>utiliza barras tridimensionales, que distorsionan los datos</li>
</ul>
<!-- An example of chart junk. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:chartJunk"></span>
<img src="images/excel_chartjunk.png" alt="Un ejemplo de gráfica basura." width="80%" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.6: Un ejemplo de gráfica basura.
</p>
</div>
<!--### Avoid distorting the data-->
</div>
<div id="evita-distorsionar-los-datos" class="section level3" number="4.2.4">
<h3><span class="header-section-number">4.2.4</span> Evita distorsionar los datos</h3>
<!--It's often possible to use visualization to distort the message of a dataset. A very common one is use of different axis scaling to either exaggerate or hide a pattern of data. For example, let's say that we are interested in seeing whether rates of violent crime have changed in the US. In Figure \@ref(fig:crimePlotAxes), we can see these data plotted in ways that either make it look like crime has remained constant, or that it has plummeted. The same data can tell two very different stories!-->
<p>En ocasiones es posible usar la visualización para distorsionar el mensaje de un conjunto de datos. Algo muy común es el uso de diferentes escalas de eje para exagerar u ocultar un patrón de datos. Por ejemplo, digamos que estamos interesades en ver si los índices de crímenes violentos han cambiado en Estados Unidos. En la Figura <a href="data-visualization.html#fig:crimePlotAxes">4.7</a>, podemos ver los datos graficados de manera que en una gráfica parece ser que el crimen ha permanecido constante, pero en la otra parece que se ha desplomado.¡Los mismos datos pueden contar dos historias muy diferentes!</p>
<!-- Crime data from 1990 to 2014 plotted over time. Panels A and B show the same data, but with different ranges of values along the Y axis. Data obtained from https://www.ucrdatatool.gov/Search/Crime/State/RunCrimeStatebyState.cfm -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:crimePlotAxes"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/crimePlotAxes-1.png" alt="Datos de crímenes de 1990 a 2014 graficados con el tiempo. Los paneles A y B muestran los mismos datos pero con diferentes rangos de valores a lo largo del eje Y. Datos obtenidos de https://www.ucrdatatool.gov/Search/Crime/State/RunCrimeStatebyState.cfm" width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.7: Datos de crímenes de 1990 a 2014 graficados con el tiempo. Los paneles A y B muestran los mismos datos pero con diferentes rangos de valores a lo largo del eje Y. Datos obtenidos de <a href="https://www.ucrdatatool.gov/Search/Crime/State/RunCrimeStatebyState.cfm" class="uri">https://www.ucrdatatool.gov/Search/Crime/State/RunCrimeStatebyState.cfm</a>
</p>
</div>
<!--One of the major controversies in statistical data visualization is how to choose the Y axis, and in particular whether it should always include zero. In his famous book "How to lie with statistics", Darrell Huff argued strongly that one should always include the zero point in the Y axis. On the other hand, Edward Tufte has argued against this:-->
<p>Una de las mayores controversias en la visualización de datos estadísticos es cómo elegir el eje Y, y en particular si se debe de incluir el cero. En su famoso libro “Cómo mentir con estadística,” Darrell Huff argumentó fuertemente que uno siempre debería de incluir el cero en el eje Y. Por otro lado, Edward Tufte ha argumentado en contra de esto:</p>
<!-- > “In general, in a time-series, use a baseline that shows the data not the zero point; don’t spend a lot of empty vertical space trying to reach down to the zero point at the cost of hiding what is going on in the data line itself.” (from https://qz.com/418083/its-ok-not-to-start-your-y-axis-at-zero/)-->
<blockquote>
<p>“En general, en una serie de tiempo, usa una línea de base que muestre los datos y no el punto cero; no gastes mucho espacio vertical vacío tratando de llegar al punto cero a costa de ocultar lo que está sucediendo en la línea de datos en sí” (de: <a href="https://qz.com/418083/its-ok-not-to-start-your-y-axis-at-zero/" class="uri">https://qz.com/418083/its-ok-not-to-start-your-y-axis-at-zero/</a>).</p>
</blockquote>
<!--There are certainly cases where using the zero point makes no sense at all. Let's say that we are interested in plotting body temperature for an individual over time. In Figure \@ref(fig:bodyTempAxis) we plot the same (simulated) data with or without zero in the Y axis. It should be obvious that by plotting these data with zero in the Y axis (Panel A) we are wasting a lot of space in the figure, given that body temperature of a living person could never go to zero! By including zero, we are also making the apparent jump in temperature during days 21-30 much less evident. In general, my inclination for line plots and scatterplots is to use all of the space in the graph, unless the zero point is truly important to highlight.-->
<p>Ciertamente, hay ciertos casos en donde usar el punto cero no tiene sentido para nada. Digamos que estamos interesades en graficar la temperatura corporal de un individuo en el tiempo. En la Figura <a href="data-visualization.html#fig:bodyTempAxis">4.8</a> graficamos los mismos datos (simulados) con o sin cero en el eje Y. Debería de ser obvio que al graficar estos datos con cero en el eje Y (Panel A) estamos gastando mucho espacio en la figura, ¡dado que la temperatura corporal de una persona viva nunca podría llegar a cero! Al incluir el cero, tambien estamos haciendo el salto de temperatura durante 21-30 días menos evidente. En general, mi inclinación en el caso de gráficas lineales y de dispersión es el usar todo el espacio en la gráfica, a menos que el punto cero sea sumamente importante de resaltar.</p>
<!-- Body temperature over time, plotted with or without the zero point in the Y axis. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:bodyTempAxis"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/bodyTempAxis-1.png" alt="Temperatura corporal a lo largo del tiempo, graficada con o sin el punto cero en el eje Y." width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.8: Temperatura corporal a lo largo del tiempo, graficada con o sin el punto cero en el eje Y.
</p>
</div>
<!--Edward Tufte introduced the concept of the *lie factor* to describe the degree to which physical differences in a visualization correspond to the magnitude of the differences in the data. If a graphic has a lie factor near 1, then it is appropriately representing the data, whereas lie factors far from one reflect a distortion of the underlying data.-->
<p>Edward Tufte introdujo el concepto del <em>factor de engaño</em> (<em>lie factor</em>) para describir el grado en el cual las diferencias físicas en la visualización corresponden a la magnitud de las diferencias en los datos. Si una gráfica tiene un factor de engaño cercano a 1, entonces es una representación apropiada de los datos, pero si el factor de engaño es lejano a uno refleja una distorsión de los datos subyacentes.</p>
<!--The lie factor supports the argument that one should always include the zero point in a bar chart in many cases. In Figure \@ref(fig:barCharLieFactor) we plot the same data with and without zero in the Y axis. In panel A, the proportional difference in area between the two bars is exactly the same as the proportional difference between the values (i.e. lie factor = 1), whereas in Panel B (where zero is not included) the proportional difference in area between the two bars is roughly 2.8 times bigger than the proportional difference in the values, and thus it visually exaggerates the size of the difference.-->
<p>El factor de engaño apoya el argumento de que uno siempre debería de incluir el punto cero en gráfico de barras en muchos casos. En la Figura <a href="data-visualization.html#fig:barCharLieFactor">4.9</a> graficamos los mismos datos con y sin el cero en el eje Y. En el panel A, la diferencia proporcional del área de las dos barras es exactamente igual a la diferencia proporcional entre los valores (esto es, factor de engaño= 1), mientras que en el Panel B (donde el cero no está incluido) la diferencia proporcional en área entre las dos barras es aproximadamente 2.8 veces mayor que la diferencia proporcional de los valores, por lo tanto exagera visualmente el tamaño de la diferencia.</p>
<!-- Two bar charts with associated lie factors. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:barCharLieFactor"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/barCharLieFactor-1.png" alt="Dos gráficas de barra con sus factores de engaño respectivos." width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.9: Dos gráficas de barra con sus factores de engaño respectivos.
</p>
</div>
<!--## Accommodating human limitations-->
</div>
</div>
<div id="ajustarse-a-las-limitaciones-humanas" class="section level2" number="4.3">
<h2><span class="header-section-number">4.3</span> Ajustarse a las limitaciones humanas</h2>
<!--Humans have both perceptual and cognitive limitations that can make some visualizations very difficult to understand. It's always important to keep these in mind when building a visualization.-->
<p>Les humanes tienen limitaciones perceptuales y cognitivas que pueden hacer ciertas visializaciones difíciles de entender. Siempre es importante tener esto en cuenta cuando se construye una visualización.</p>
<!--### Perceptual limitations-->
<div id="limitaciones-perceptuales" class="section level3" number="4.3.1">
<h3><span class="header-section-number">4.3.1</span> Limitaciones perceptuales</h3>
<!--One important perceptual limitation that many people (including myself) suffer from is color blindness. This can make it very difficult to perceive the information in a figure (like the one in Figure \@ref(fig:badColors)) where there is only color contrast between the elements but no brightness contrast. It is always helpful to use graph elements that differ substantially in brightness and/or texture, in addition to color. There are also ["colorblind-friendly" palettes](http://www.cookbook-r.com/Graphs/Colors_(ggplot2)/#a-colorblind-friendly-palette) available for use with many visualization tools.-->
<p>Una limitación perceptual importante que muchas personas (incluidas yo) sufren es daltonismo. Esto puede hacer muy difícil la percepción de la información en una figura (como la de la Figura <a href="data-visualization.html#fig:badColors">4.10</a>) donde hay únicamente contraste de color entre los elementos pero no contraste de brillo. Siempre es útil utilizar elementos gráficos que difieran sustancialmente en brillo y/o textura en complemento al color. Existen también <a href="http://www.cookbook-r.com/Graphs/Colors_(ggplot2)/#a-colorblind-friendly-palette">paletas de color amigables con daltónicxs</a> disponibles para usarlas en muchas herramientas de visualización.</p>
<!-- Example of a bad figure that relies solely on color contrast. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:badColors"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/badColors-1.png" alt="Ejemplo de una mala figura que depende únicamente en el contraste de color." width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.10: Ejemplo de una mala figura que depende únicamente en el contraste de color.
</p>
</div>
<!--Even for people with perfect color vision, there are perceptual limitations that can make some plots ineffective. This is one reason why statisticians *never* use pie charts: It can be very difficult for humans to accurately perceive differences in the volume of shapes. The pie chart in Figure \@ref(fig:pieChart) (presenting the same data on religious affiliation that we showed above) shows how tricky this can be.-->
<p>Incluso para personas con visión perfecta, hay algunas limitantes perceptuales que pueden hacer algunas gráficas ineficaces. Esta es una razón por la cual les estadístiques <em>nunca</em> usan gráficas circulares o de pastel: Puede ser muy difícil para les humanes percibir correctamente las diferencias en el volumen de las formas. La gráfica de pastel en la Figura <a href="data-visualization.html#fig:pieChart">4.11</a> (presentando los mismos datos sobre afiliaciones religiosas que mostramos anteriormente) nos muestra qué tan complicado puede ser esto.</p>
<!-- An example of a pie chart, highlighting the difficulty in apprehending the relative volume of the different pie slices. -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:pieChart"></span>
<img src="images/religion_piechart.png" alt="Un ejemplo de una gráfica de pastel (pay o sectores), enfatizando la dificultad para comprender el volumen relativo de las diferentes rebanadas de pastel." width="508" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.11: Un ejemplo de una gráfica de pastel (pay o sectores), enfatizando la dificultad para comprender el volumen relativo de las diferentes rebanadas de pastel.
</p>
</div>
<!--This plot is terrible for several reasons. First, it requires distinguishing a large number of colors from very small patches at the bottom of the figure. Second, the visual perspective distorts the relative numbers, such that the pie wedge for Catholic appears much larger than the pie wedge for None, when in fact the number for None is slightly larger (22.8 vs 20.8 percent), as was evident in Figure \@ref(fig:chartJunk). Third, by separating the legend from the graphic, it requires the viewer to hold information in their working memory in order to map between the graphic and legend and to conduct many "table look-ups" in order to continuously match the legend labels to the visualization. And finally, it uses text that is far too small, making it impossible to read without zooming in.-->
<p>Esta gráfica es terrible por varias razones. Primero, requiere distinguir un gran número de colores de parches muy pequeños en la parte inferior de la figura. Segundo, la perspectiva visual distorsiona los números relativos, tal como la rebanada de pastel para “Católica” que aparece mucho más grande que la rebanada para “Ninguna,” cuando en realidad el número para “Ninguna” es ligeramente mayor (22.8 vs 20.8 porciento), como es evidente en la Figura <a href="data-visualization.html#fig:chartJunk">4.6</a>. Tercero, al separar la leyenda del gráfico, requiere que les lectores retengan información en su memoria de trabajo para poder mapear entre el gráfico y la leyenda y realizar muchas “búsquedas de tablas” para hacer coincidir continuamente las etiquetas de la leyenda con la visualización. Y, por último, utiliza texto que es demasiado pequeño, lo que hace que sea imposible leerlo sin hacer zoom.</p>
<!-- Plotting the data using a more reasonable approach (Figure \@ref(fig:religionBars)), we can see the pattern much more clearly. This plot may not look as flashy as the pie chart generated using Excel, but it's a much more effective and accurate representation of the data. -->
<p>Graficando los datos usando un enfoque más razonable (Figura <a href="data-visualization.html#fig:religionBars">4.12</a>), podemos ver el patrón mucho más claramente. Es posible que este gráfico no parezca tan llamativo como el gráfico circular generado con Excel, pero es una representación mucho más eficaz y precisa de los datos.</p>
<!-- A clearer presentation of the religious affiliation data (obtained from http://www.pewforum.org/religious-landscape-study/). -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:religionBars"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/religionBars-1.png" alt="Una presentación más clara de los datos de afiliación religiosa (obtenido de http://www.pewforum.org/religious-landscape-study/)." width="768" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.12: Una presentación más clara de los datos de afiliación religiosa (obtenido de <a href="http://www.pewforum.org/religious-landscape-study/" class="uri">http://www.pewforum.org/religious-landscape-study/</a>).
</p>
</div>
<!-- This plot allows the viewer to make comparisons based on the the length of the bars along a common scale (the y-axis). Humans tend to be more accurate when decoding differences based on these perceptual elements than based on area or color.-->
<p>Esta gráfica permite al espectador hacer comparaciones basadas en la longitud de las barras a lo largo de una escala común (el eje y). Los seres humanos tienden a ser más precisos al decodificar las diferencias en función de estos elementos perceptivos que en función del área o del color.</p>
<!--## Correcting for other factors-->
</div>
</div>
<div id="corrigiendo-otros-factores" class="section level2" number="4.4">
<h2><span class="header-section-number">4.4</span> Corrigiendo otros factores</h2>
<!-- Often we are interested in plotting data where the variable of interest is affected by other factors than the one we are interested in. For example, let's say that we want to understand how the price of gasoline has changed over time. Figure \@ref(fig:gasPrices) shows historical gas price data, plotted either with or without adjustment for inflation. Whereas the unadjusted data show a huge increase, the adjusted data show that this is mostly just reflective of inflation. Other examples where one needs to adjust data for other factors include population size and data collected across different seasons.-->
<p>Comúnmente estamos interesades en graficar datos donde la variable de interés es afectada por otros factores aparte del que nos interesa. Por ejemplo digamos que queremos entender cómo el precio de la gasolina ha cambiado con el paso del tiempo. La figura <a href="data-visualization.html#fig:gasPrices">4.13</a> muestra datos históricos sobre el precio de la gasolina, graficado con o sin el ajuste de la inflación. Mientras que los datos sin ajuste muestran un gran incremento, los datos con ajuste muestran que es simplemente un reflejo de la inflación. Otros ejemplos donde se necesita ajustar los datos por otros factores incluye el tamaño de la población y datos obtenidos a través de diferentes temporadas.</p>
<!-- The price of gasoline in the US from 1930 to 2013 (obtained from http://www.thepeoplehistory.com/70yearsofpricechange.html) with or without correction for inflation (based on Consumer Price Index). -->
<div class="figure"><span style="display:block;" id="fig:gasPrices"></span>
<img src="StatsThinking21_files/figure-html/gasPrices-1.png" alt="El precio de la gasolina en Estados Unidos de 1930 a 2013 (obtenido de http://www.thepeoplehistory.com/70yearsofpricechange.html) con o sin la corrección para inflación (basado en *Consumer Price Index*)." width="384" height="50%" />
<p class="caption">
Figura 4.13: El precio de la gasolina en Estados Unidos de 1930 a 2013 (obtenido de <a href="http://www.thepeoplehistory.com/70yearsofpricechange.html" class="uri">http://www.thepeoplehistory.com/70yearsofpricechange.html</a>) con o sin la corrección para inflación (basado en <em>Consumer Price Index</em>).
</p>
</div>
<!--## Learning objectives-->
</div>
<div id="objetivos-de-aprendizaje-3" class="section level2" number="4.5">
<h2><span class="header-section-number">4.5</span> Objetivos de aprendizaje</h2>
<!--Having read this chapter, you should be able to: -->
<p>Al terminar de leer este capítulo deberás de ser capaz de:</p>
<!-- * Describe the principles that distinguish between good and bad graphs, and use them to identify good versus bad graphs.
* Understand the human limitations that must be accommodated in order to make effective graphs.
* Promise to never create a pie chart. *Ever*.-->
<ul>
<li>Describir los principios que distinguen a las buenas y malas gráficas, y usarlos para identificar buenos y malos gráficos.</li>
<li>Entender las limitaciones humanas que deben de ser consideradas para hacer gráficas eficaces.</li>
<li>Prometer nunca crear una gráfica de pastel. <em>Jamás</em>.</li>
</ul>
<!--## Suggested readings and videos-->
</div>
<div id="lecturas-y-videos-sugeridos" class="section level2" number="4.6">
<h2><span class="header-section-number">4.6</span> Lecturas y videos sugeridos</h2>
<ul>
<li><a href="https://serialmentor.com/dataviz/"><em>Fundamentals of Data Visualization</em></a>, por Claus Wilke.</li>
<li><em>Visual Explanations</em>, por Edward Tufte.</li>
<li><em>Visualizing Data</em>, por William S. Cleveland.</li>
<li><em>Graph Design for the Eye and Mind</em>, por Stephen M. Kosslyn.</li>
<li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=fSgEeI2Xpdc&feature=youtu.be"><em>How Humans See Data</em></a>, por John Rauser .</li>
</ul>
<!--# Fitting models to data-->
</div>
</div>
</section>
</div>
</div>
</div>
<a href="summarizing-data.html" class="navigation navigation-prev " aria-label="Previous page"><i class="fa fa-angle-left"></i></a>
<a href="fitting-models.html" class="navigation navigation-next " aria-label="Next page"><i class="fa fa-angle-right"></i></a>
</div>
</div>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/app.min.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/clipboard.min.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/plugin-search.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/plugin-sharing.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/plugin-fontsettings.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/plugin-bookdown.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/jquery.highlight.js"></script>
<script src="book_assets/gitbook-2.6.7/js/plugin-clipboard.js"></script>
<script>
gitbook.require(["gitbook"], function(gitbook) {
gitbook.start({
"sharing": {
"github": false,
"facebook": true,
"twitter": true,
"linkedin": false,
"weibo": false,
"instapaper": false,
"vk": false,
"whatsapp": false,
"all": ["facebook", "twitter", "linkedin", "weibo", "instapaper"]
},
"fontsettings": {
"theme": "white",
"family": "sans",
"size": 2
},
"edit": {
"link": "https://github.com/statsthinking21/statsthinking21-core-spanish/edit/main/04-VisualizingData.Rmd",
"text": "Edit"
},
"history": {
"link": null,
"text": null
},
"view": {
"link": null,
"text": null
},
"download": ["StatsThinking21.pdf", "StatsThinking21.epub"],
"search": {
"engine": "fuse",
"options": null
},
"toc": {
"collapse": "subsection"
}
});
});
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement("script");
script.type = "text/javascript";
var src = "true";
if (src === "" || src === "true") src = "https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML";
if (location.protocol !== "file:")
if (/^https?:/.test(src))
src = src.replace(/^https?:/, '');
script.src = src;
document.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>