En el análisis de datos, a veces la mediana y la media no son suficientes para comprender un conjunto de datos. ¿La mayoría de los valores se agrupan alrededor de la mediana? ¿O se agrupan alrededor del mínimo y el máximo sin nada en el medio? Cuando tienes preguntas como estas, los gráficos de distribución son tus amigos.
El diagrama de caja es una técnica común para visualizar distribuciones básicas. Es conveniente para comparar estadísticas resumidas (como el rango y los cuartiles), pero no te permite ver las variaciones en los datos. Para distribuciones multimodales (aquellas con múltiples picos), esto puede ser especialmente limitante.
Pero no te preocupes, aquí es donde entra en juego el violin plot.
¿Qué es un violin plot?
Un violin plot es una combinación de un diagrama de caja y un gráfico de densidad de kernel, que muestra los picos en los datos. Se utiliza para visualizar la distribución de datos numéricos. A diferencia de un diagrama de caja que solo puede mostrar estadísticas resumidas, los violin plots representan tanto las estadísticas resumidas como la densidad de cada variable.
Cómo leer un violin plot
Los violin plots tienen muchas de las mismas estadísticas resumidas que los diagramas de caja:
- El punto blanco representa la mediana.
- La barra gris gruesa en el centro representa el rango intercuartílico.
- La línea gris delgada representa el resto de la distribución, excepto los puntos que se determinan como valores atípicos utilizando un método que es una función del rango intercuartílico.
En cada lado de la línea gris hay una estimación de la densidad del kernel para mostrar la forma de distribución de los datos. Las secciones más anchas del violin plot representan una mayor probabilidad de que los miembros de la población tengan el valor dado; las secciones más delgadas representan una probabilidad más baja.
Ahora que hemos hablado de la teoría, veamos algunos ejemplos. Utilizaremos Seaborn, una biblioteca de Python diseñada específicamente para crear visualizaciones estadísticas.
Ejemplos de Violin Plots
Sobre los datos:
La tabla modeanalytics.chick_weights contiene registros de 71 pollos de seis semanas de edad y incluye observaciones sobre su tipo de alimento, sexo y peso.
Violin plot básico
Este violin plot muestra la relación entre el tipo de alimento y el peso de los pollos. Los elementos del diagrama de caja muestran que el peso mediano de los pollos alimentados con horsebean es menor que el de los otros tipos de alimento. La forma de la distribución (extremadamente delgada en cada extremo y ancha en el medio) indica que los pesos de los pollos alimentados con sunflower están altamente concentrados alrededor de la mediana.
Violin plot horizontal con observaciones
Al igual que los gráficos de barras horizontales, los violin plots horizontales son ideales para lidiar con muchas categorías. Intercambiar los ejes da más espacio a las etiquetas de las categorías.
Puedes eliminar los elementos tradicionales del diagrama de caja y representar cada observación como un punto. Los puntos son útiles cuando tu conjunto de datos incluye observaciones de una población completa (en lugar de una muestra selecta). Cuando tienes toda la población a tu disposición, no necesitas hacer inferencias para una población no observada; puedes evaluar lo que tienes frente a ti.
Violin plot agrupado
Los violin plots también pueden ilustrar una variable categórica de segundo orden. Puedes crear grupos dentro de cada categoría. Por ejemplo, puedes hacer un gráfico que distinga entre pollos machos y hembras dentro de cada grupo de tipo de alimento.
Violin plot agrupado con violines divididos
En lugar de dibujar gráficos separados para cada grupo dentro de una categoría, puedes crear violines divididos y reemplazar el diagrama de caja con líneas discontinuas que representen los cuartiles para cada grupo.
Más información sobre los violin plots
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El violin plot es una herramienta visual poderosa para comprender la distribución de datos. Combina la simplicidad de un diagrama de caja con la información detallada de un gráfico de densidad de kernel. Con su capacidad para mostrar múltiples picos y resumir estadísticas clave, el violin plot es una adición valiosa a tu caja de herramientas de análisis de datos.
¿Qué es un gráfico de densidad de kernel?
Un gráfico de densidad de kernel es una representación visual de la distribución de datos. Utiliza una función de densidad de kernel para suavizar los datos y mostrar la forma general de la distribución. En un violin plot, los gráficos de densidad de kernel se utilizan para mostrar la forma de la distribución en cada lado del diagrama de caja.
¿Cuál es la diferencia entre un gráfico de barras y un violin plot?
Un gráfico de barras muestra la frecuencia o el recuento de cada categoría en un conjunto de datos, mientras que un violin plot muestra la distribución de valores numéricos. Mientras que un gráfico de barras es útil para comparar categorías, un violin plot es más adecuado para comprender la forma y variabilidad de un conjunto de datos numéricos.
¿Cuándo debería usar un violin plot en lugar de otros gráficos?
Deberías considerar usar un violin plot cuando quieras visualizar la distribución de datos numéricos y resumir estadísticas clave al mismo tiempo. Los violin plots son especialmente útiles para mostrar distribuciones multimodales o cuando tienes múltiples grupos o categorías para comparar.
¿Cómo puedo crear un violin plot en Python?
Para crear un violin plot en Python, puedes utilizar la biblioteca Seaborn. Seaborn proporciona una función llamada violinplot que te permite generar fácilmente violin plots a partir de tus datos. También puedes personalizar los colores, estilos y otros aspectos visuales del violin plot utilizando los parámetros de la función.
El violin plot es una herramienta visual poderosa para comprender la distribución de datos. Combina la simplicidad de un diagrama de caja con la información detallada de un gráfico de densidad de kernel. Con su capacidad para mostrar múltiples picos y resumir estadísticas clave, el violin plot es una adición valiosa a tu caja de herramientas de análisis de datos.
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