Capítulo 21 Facetar - Yuxtaponer
William Jacoby, en Statistical graphics for visualizing multivariate data (Jacoby 1998) hace un extenso recorrido por diferentes propuestas para explorar y presentar datos multivariados. El desenlace presenta como la mejor opción la que denomina la visualización condicionada, que en términos de Munzner (Munzner 2014) es el facetado o yuxtaposición, es decir, la creación de una visualización para cada valor posible de una o dos variables categóricas. Si se trata de una única categoría medida en escala de medición ordinal, suele presentarse cada visualización condicionada de menor a mayor desde la izquierda. Si hay dos variables categóricas condicionantes, se presenta en una matriz ordenada de izquierda a derecha según una de las categorías y de abajo hacia arriba según la otra.
Si la variable numérica presenta pocos datos en algún intervalo, es factible superponer rangos numéricos sin perder por ello precisión. La condición es que encima del conjunto de marcos que componen la visualización condicionada se presente una visualización de los sobrelapos. Jacoby menciona que Cleveland lo denominó coplot.
He aquí una imitación de un coplot presentado por Cleveland en su libro, que cuenta con dos condicionales no categóricas14:
Si el esquema de condicionales se presenta en la banda superior de cada marco, lo denominan Trellis15. En este caso la visualización condicionada puede realizarse por medio de variables continuas, si éstas antes se han categorizado. Por ejemplo, suponga que la edad se reporta a manera de variable numérica discreta en el dominio de los enteros positivos. Se puede categorizar en tres grupos: “Menores de edad”, “En edad de trabajar” y “En edad de jubilación”. Ahora es una variable categórica ordinal. He aquí un ejemplo de trellis:
Cuando se realiza una serie de gráficos pequeños con la misma escala y diseño, organizados en cuadrícula, también los llaman gráficos de small multiples. Se trata del propio facetado en una grilla, pero se caracteriza por gráficos relativamente pequeños, si bien, no por esto son minimalistas. Tienen ejes, escalas y a veces, anotaciones. Si carecieran de éstas característcas se podrían asimilar a los sparklines propuestos por Tufte16, aunque es tradicional que los sparklines sean una columna, no una grilla, y su función es una comparación de “forma” pensado para leerse casi como un carácter tipográfico.
Referencias bibliográficas
En el paquete ggplot de R, se utiliza la función facet_wrap() cuando se desea facetar sobre una única variable condicional. Y facet_grid() si son dos. En el paquete lattice de R se utiliza la función coplot(). Lattice y Trellis son dos palabras que se traducirían al español como celosía o pérgola y hace referencia a una matriz de lienzos.↩︎
En el paquete lattice de R se utiliza la función xyplot(). Lattice es un sinónimo de trellis en inglés.↩︎
Se presentan como una opción para tableros de control (dashboards) hacia el final del libro.↩︎