Gráficos de tablas

También se conoce como: “Tabla de contingencia, tabla de frecuencias cruzadas, tabla de doble entrada”


Cómo aplicar este gráfico

En Power Bi

Si requiere crear un gráfico en PowerBi, contacte a la Dirección de Visibilidad Digital (visibilidaddigital@uc.cl) para solicitar el tema del Kit de DataViz en formato JSON.

En Power BI Desktop
  1. Descargar el archivo JSON del tema que será proporcionado por la Dirección de Visibilidad Digital.
  2. En la ventana de Vista de informe, ir a Vista, elegir Tema, y seleccionar Explorar Tema.
  3. Ir a la ubicación donde se guardó el archivo de tema JSON y seleccionar Abrir.
  4. En la página Tema del panel, seleccionar Guardar. El nuevo tema se aplicará al panel.
En el servicio Power BI
  1. Descargar el archivo JSON del tema que será proporcionado por la Dirección de Visibilidad Digital.
  2. En la ventana del tema Panel personalizado, seleccionar Cargar tema JSON.
  3. Ir a la ubicación donde se guardó el archivo de tema JSON y seleccionar Abrir.
  4. En la página Tema del panel, seleccionar Guardar. El nuevo tema se aplicará al panel.

En Excel

Si requiere crear un gráfico en Excel, contacte a la Dirección de Visibilidad Digital (visibilidaddigital@uc.cl) para solicitar el tema del Kit de DataViz en formato THMX.

  1. Descargar el archivo .thmx que será proporcionado por la Dirección de Visibilidad Digital.
  2. Ir a Diseño de página o Disposición de página y elegir Temas.
  3. Hacer clic en Buscar temas, buscar el archivo .thmx y hacer clic en Aceptar.
  4. Si ya existe un gráfico, el tema se aplicará automáticamente. Si no, el gráfico que se construya usará los colores de tema y la fuente del mismo: Roboto. (Descargue aquí la fuente Roboto).
  5. El tema cargado quedará dentro de los Temas personalizados en el menú de temas.

Instalar en R

Este instructivo te guiará a través del proceso de descargar y procesar paletas de colores utilizando un código en el lenguaje de programación R.

Paso 1: Instalación de R y RStudio (si aún no están instalados).

Como hemos visto, si no tienes R instalado en tu computador, puedes descargarlo aquí. También se recomienda instalar RStudio, un entorno de desarrollo para R que facilita la escritura y ejecución de código R.

Paso 2: Instalar librerías.

Antes de ejecutar el código, necesitas instalar los paquetes requeridos. Copia y pega el siguiente código en la consola de RStudio y presiona Enter. Este comando instalará los paquetes necesarios para ejecutar el código. Asegúrate de estar conectado a Internet para que R pueda descargar e instalar los paquetes correctamente. Luego, puedes proceder con los pasos restantes del instructivo para descargar y procesar las paletas de colores.

Paso 3 Cargar librerías.

Para utilizar funciones de un paquete en R, primero debes cargarla en tu sesión de R. Puedes cargar bibliotecas usando la función library(). Recuerda que solo necesitas instalar un paquete una vez, pero debes cargarlo en cada sesión de R en la que la quieras utilizar.

Paso 4: Descargar el código.

Copiar y pegar el código en RStudio.

Paso 5: Ejecutar el código.

Selecciona todo el código y luego hacer click en el botón “Run” o presionar Ctrl + Enter (Windows) o Cmd + Enter (Mac) para ejecutar el código.

Paso 6: Resultados.

Después de ejecutar el código, deberías tener cargadas las paletas de colores en el objeto paletas_colores_uc. Puedes explorar y utilizar estos datos para crear visualizaciones de colores en R. ¡Y listo! Has completado con éxito el proceso de descargar y procesar la paletas de colores UC.

En programación, una función es fundamentalmente un bloque de código que realiza una tarea específicada por el usuario y que puede ser utilizada para optimizar procesos. En este caso particular, kit_digital_tema_3 es el nombre de la función que configura diferentes aspectos de los gráficos que un usuario del kit podrá utilizar, tales como los ejes, leyendas, facetas y paneles.

Una función en programación es como una receta. El usuario, en este caso, le entrega algunos instrucciones (entradas o argumentos) para realizar una serie de pasos que entregan un resultado (output de salida).

¿Cómo tendrás que cargar el tema? Copia y pega el siguiente código. Luego, cuando crees un gráfico con ggplot2, podrás aplicar este tema personalizado agregando + theme(mi_tema) al final de tu código, tal como iremos explicando en cada uno de los gráficos respectivamente.

Un usuario podrá importar sus propio datos para visualizar con el kit de visualización. Sin embargo, en esta oportunidad presentaremos un conjunto de datos de prueba con diferentes varibles para ir evaluando o demostrando la aplicación del tema en un gráfico respectivo.

Tal como hemos ido realizando en los pasos anteriores, copia y pega el siguiente código para luego ir construir el gráfico que consideres adecuado.

Título celda

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Cuándo usar este gráfico

Es una forma de organizar y presentar datos cuando se desea analizar la relación entre dos variables categóricas.


Ventajas

  • Las tablas de doble entrada permiten visualizar de manera clara y concisa la asociación entre dos variables categóricas, ayudando a identificar relaciones significativas entre las variables.
  • Las tablas de frecuencias cruzadas son fáciles de interpretar, especialmente cuando se utilizan para variables categóricas con un número limitado de categorías.
  • Las tablas de contingencia permiten calcular medidas de asociación, como la prueba de chi-cuadrado, que ayuda a determinar si existe una relación significativa entre variables.

Desventajas

  • Si bien este resumen de datos proporciona una visión general de asociación entre variables categóricas, no ofrece información detallada sobre la magnitud o dirección de la relación.
  • Las tablas de contingencia están diseñadas únicamente para variables categóricas. Si se utilizan variables continuas existe la posibilidad de perder información y obtener una interpretación errónea de los datos.
  • Si las categorías tienen muchas especificaciones, o si la muestra es pequeña, las tablas de contingencia pueden presentar celdas con frecuencias muy bajas o incluso vacías, lo que afecta en la precisión de los análisis estadísticos.

Recomendaciones

  • Los títulos de las columnas deben ser breves y descriptivos, ya que su objetivo es permitir al lector comprender los componentes.
  • Deben incluir unidades de análisis si corresponde.
  • El ideal es ubicar la información que se desea que los lectores comparen en la columna (arriba y abajo) en lugar de en la fila (a lo ancho).