¿Qué es un diagrama de puntos y para qué sirve?

Hoy toca un poco de teoría. Los diagramas de puntos son una forma muy visual de entender una posible relación entre dos elementos. Si quieres saber más, sigue leyendo.

Definición de diagrama de puntos

El diagrama de puntos consiste en una serie de puntos, cada uno de los cuales representa un valor del conjunto de datos. El eje x muestra el tiempo (una variable), mientras que y representa la variable a analizar (por ejemplo, la altura).

Tipos de diagramas de puntos

Es importante aclarar que existen dos tipos principales de diagramas de puntos, y aunque comparten el uso de puntos para representar datos, funcionan de manera diferente:

• Diagrama de puntos de una variable (dot plot): Muestra la distribución de una sola variable. Los puntos se apilan verticalmente sobre una línea numérica para mostrar la frecuencia de cada valor. Es ideal para conjuntos de datos pequeños (menos de 30 valores) y funciona como un histograma simplificado.
• Diagrama de dispersión o nube de puntos (scatter plot): Representa la relación entre dos variables continuas. Cada punto tiene una posición específica en los ejes X e Y, lo que permite analizar correlaciones. Es el tipo más común para analizar tendencias y patrones entre variables.

En este artículo nos centramos principalmente en los diagramas de dispersión, que son los más utilizados para análisis de datos y los que probablemente estés buscando crear. Sin embargo, también abordaremos las características del diagrama de puntos de una variable cuando sea relevante.

Fuente: http://infogr8.com/wp-content/uploads/2015/07/Finance.jpg

Los diagramas de puntos son un tipo de gráfico que nos permite entender en un solo vistazo la relación entre un grupo de números. Cada punto representa un valor individual, y los puntos se colocan en una línea horizontal. De este modo, podemos ver las similitudes o diferencias que existen en un conjunto de datos. En concreto, nos ayudan a representar cuánta variación hay en un conjunto de datos y a comparar conjuntos de datos. Por eso, son muy útiles para detectar patrones y tendencias.

Al representar datos en un diagrama de puntos, es fácil visualizar la variabilidad, el rango y la concentración de los datos.

Cabe recalcar que los diagramas de puntos son muy efectivos para representar datos numéricos de manera visual y comprensible. Un ejemplo muy común de diagramas de puntos, y que todos hemos visto, es la representación de múltiples patrones relacionados con la COVID-19. En este caso se trata de la relación entre el inicio de las restricciones de distancia social y la mortalidad.

Fuente: https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/emmm.202013171

¿Para qué sirve un diagrama de puntos?

El diagrama de puntos es una herramienta muy versátil que puede ser utilizada en diversos contextos. Además de representar conjuntos de datos, el diagrama de puntos también sirve para ejercicios más avanzados, como:

Análisis de tendencias

Por ejemplo, si tienes que analizar una tendencia en los datos a lo largo del tiempo, puedes utilizar un diagrama de puntos para representar la información en diferentes momentos. De esta forma, verás cómo se han ido moviendo a lo largo del tiempo y si existe alguna tendencia en su evolución.

Comparación de distribuciones

En caso de que necesites comparar varias distribuciones de datos, también puedes utilizar un diagrama de puntos para representarlas en una misma gráfica. En un solo vistazo, observarás las similitudes y diferencias, y podrás extraer una idea clara de cómo se relacionan entre sí.

Análisis de relaciones

Para analizar la relación entre dos variables, el diagrama de puntos también es útil. Te permite ver si existe alguna correlación entre ellas y cómo se combinan.

Revisión de outliers

Y, por supuesto, si necesitas encontrar valores atípicos, este tipo de diagrama te permite identificar fácilmente si hay algún valor que se aleja del resto en la gráfica.

Diagrama de puntos vs. otros tipos de gráficos

Cuando se trata de representar datos, cada gráfica tiene sus pros y sus compras.

Por ejemplo, a diferencia de los histogramas o los gráficos de barras, el diagrama de puntos nos permite representar datos que tienen valores repetidos o iguales. Además, los diagramas de puntos también son útiles para identificar valores atípicos o excepciones.

Otra ventaja de los diagramas de puntos es que son fáciles de entender incluso para las personas que no tienen experiencia en el análisis de datos. Los puntos individuales son simples de interpretar y la estructura general del diagrama es fácil de seguir.

No obstante, los diagramas de puntos no nos sirven para mostrar grandes conjuntos de datos, ya que pueden volverse confusos y muy difíciles de interpretar. En estos casos, es más apropiado utilizar otro tipo de gráficos, como histogramas.

https://uc-r.github.io/cleveland-dot-plots

Limitaciones: cuándo NO usar un diagrama de puntos

Aunque los diagramas de puntos son herramientas poderosas, no son la mejor opción en todos los escenarios. Conocer sus limitaciones te ayudará a elegir el gráfico más adecuado para cada situación.

1. Con conjuntos de datos muy grandes (más de 30-50 puntos)

Cuando tienes demasiados puntos, el gráfico se vuelve confuso y difícil de interpretar. Los puntos empiezan a superponerse, creando una «mancha» visual donde es imposible distinguir patrones individuales. En estos casos, es mejor optar por:

• Histogramas: Para ver la distribución general de una variable
• Gráficos de densidad: Para representar distribuciones de grandes volúmenes de datos
• Box plots (diagramas de caja): Para resumir la distribución mostrando mediana, cuartiles y valores atípicos

2. Cuando necesitas interpretación rápida en presentaciones ejecutivas

En reuniones donde cada segundo cuenta, como presentaciones a dirección o inversores, los diagramas de puntos pueden requerir demasiado tiempo de interpretación. Los gráficos de barras son más inmediatos y permiten captar diferencias de un vistazo, sin necesidad de analizar posiciones individuales.

3. Para datos categóricos con muchas subcategorías

Si tienes datos con múltiples niveles de categorización, un diagrama de puntos puede volverse caótico. Por ejemplo, intentar mostrar ventas de 50 productos en 12 meses resultaría en 600 puntos, lo cual sería inmanejable.

4. Cuando tu audiencia no está familiarizada con visualizaciones de datos

Aunque son relativamente simples, los diagramas de puntos requieren cierto nivel de alfabetización visual. Si tu audiencia incluye personas sin experiencia en análisis de datos, pueden sentirse más cómodas con gráficos de barras o de líneas tradicionales, que son universalmente reconocidos.

La regla de oro: Si te encuentras explicando cómo leer el gráfico en lugar de hablar sobre los insights que muestra, probablemente necesitas un tipo de gráfico más simple.

¿Cuál es la diferencia entre un histograma y un diagrama de puntos?

Un diagrama de puntos y un histograma son dos tipos diferentes de gráficos.

Como venimos comentando, el diagrama de puntos se utiliza para mostrar la relación entre dos variables. Mientras que el histograma se utiliza para mostrar la distribución de una sola variable en el eje X. Además, el histograma representa cómo los valores de esa variable se agrupan en diferentes rangos.

¿Cuál es la diferencia entre un diagrama dispersión y uno de puntos?

En español, los términos «diagrama de puntos» y «diagrama de dispersión» se suelen usar de forma intercambiable cuando nos referimos a gráficos que muestran la relación entre dos variables. Sin embargo, técnicamente existen diferencias sutiles:

• Diagrama de dispersión (scatter plot): es el término más preciso para gráficos que relacionan dos variables continuas mediante puntos en un plano cartesiano. Este es el término preferido en contextos técnicos, académicos y de investigación estadística.
• Diagrama de puntos: es un término más amplio y general que puede referirse tanto a diagramas de dispersión como a gráficos de frecuencia de una sola variable. En la práctica cotidiana y ante audiencias no técnicas, se usa «diagrama de puntos» para simplificar.
• Diagrama de nube de puntos: es otra forma común de llamar a los diagramas de dispersión en español, haciendo referencia a la «nube» visual que forman los puntos cuando se representan muchos datos.

En resumen: si estás trabajando en un contexto profesional o académico, usa «diagrama de dispersión». Si tu audiencia no es técnica o estás en un contexto más informal, «diagrama de puntos» funciona perfectamente.

Variaciones y tipos especiales de diagramas de puntos

Los diagramas de puntos han evolucionado con el tiempo, y hoy en día existen varias variaciones que se adaptan a diferentes necesidades de visualización. Conocer estas variantes te ayudará a elegir la mejor opción según el tipo de datos que quieras representar.

Cleveland dot plot (diagrama de puntos de Cleveland)

El Cleveland dot plot, creado por William Cleveland en los años 90, es una alternativa más eficiente a los gráficos de barras tradicionales. En lugar de usar barras largas, utiliza puntos posicionados sobre un eje numérico para representar valores por categoría.

Características principales:

• Se presenta en orientación horizontal, con las categorías en el eje vertical y los valores en el horizontal
• Usa menos «tinta» que un gráfico de barras, reduciendo el ruido visual
• Permite comparar muchas categorías sin saturar el espacio
• No necesita que el eje numérico empiece en cero, lo que permite enfocarse en las diferencias reales entre valores

Cuándo usarlo: es ideal cuando tienes más de 10 categorías que comparar. Por ejemplo, para comparar las ventas anuales de 30 productos diferentes, o el PIB de distintos países.

https://r-charts.com/distribution/cleveland-dot-plot/

Connected dot plot o dumbbell chart (diagrama de mancuerna)

Esta variación, también conocida como diagrama de líneas y puntos, conecta dos puntos mediante una línea para mostrar el cambio entre dos momentos o condiciones diferentes.

Características principales:

• Muestra dos series de datos por categoría (por ejemplo, «antes» y «después»)
• La línea que conecta los puntos enfatiza visualmente la magnitud del cambio
• Permite ver de un vistazo qué categorías mejoraron, empeoraron o se mantuvieron estables
• Combina información de valor absoluto (posición de los puntos) con información de cambio (longitud de la línea)

Cuándo usarlo: perfecto para comparaciones de tipo «antes/después», como mostrar el crecimiento de ventas de diferentes productos entre 2023 y 2024, o comparar resultados de un test antes y después de un curso de formación.

https://www.everviz.com/chart-examples/more-charts/dumbbell-chart/

Lollipop chart (gráfico de piruleta)

El lollipop chart es una variante que combina elementos del Cleveland dot plot con líneas que conectan cada punto al eje base, creando un efecto visual similar a una piruleta.

Características principales:

• Cada valor se representa con un punto conectado al eje mediante una línea fina.
• Ofrece un punto medio entre los gráficos de barras y los dot plots puros.
• Las líneas ayudan a guiar la vista desde la categoría hasta el valor.
• Mantiene la simplicidad visual pero añade estructura.

Cuándo usarlo: es útil cuando quieres la limpieza de un dot plot, pero tus datos necesitan un poco más de estructura visual para facilitar la lectura, especialmente con audiencias menos familiarizadas con visualizaciones de datos.

Consejo profesional: elige la variación según tu audiencia y objetivo. Si tu audiencia está acostumbrada a gráficos de barras, un lollipop chart facilitará la transición. Si buscas máxima eficiencia visual, opta por el Cleveland dot plot. Y si necesitas mostrar cambios, el connected dot plot es tu mejor opción.

https://datavizproject.com/data-type/lollipop-chart/

Cómo hacer un diagrama de puntos en Excel

Crear un diagrama de puntos en Excel requiere un poco de creatividad, ya que no existe una opción directa en el menú de gráficos. Sin embargo, hay varios métodos que puedes usar según el nivel de complejidad que necesites. A continuación, te explicamos tres enfoques diferentes.

Método 1: diagrama de dispersión básico (el más recomendado)

Este es el método más profesional y el que mejor se adapta a diferentes tipos de análisis. Es perfecto para crear diagramas de dispersión que muestren la relación entre dos variables.

Paso a paso:

• Organiza tus datos en columnas. Necesitas al menos dos columnas: una para el eje X (por ejemplo, horas de estudio) y otra para el eje Y (por ejemplo, nota del examen). Cada fila representa un punto de datos.
• Selecciona tus datos. Marca ambas columnas, incluyendo los encabezados.
• Inserta el gráfico de dispersión. Ve a la pestaña «Insertar» > «Gráficos» > «Dispersión» (Scatter). Elige la opción «Dispersión con solo marcadores» (sin líneas).
• Personaliza tu gráfico. Haz clic derecho en los puntos para cambiar su color, tamaño y forma. Puedes hacerlos más grandes para que sean más visibles.
• Ajusta los ejes. Haz clic derecho en cada eje y selecciona «Formato del eje» para definir los valores mínimos, máximos y los intervalos. Asegúrate de que el rango sea apropiado para tus datos.
• Añade títulos y etiquetas. Usa la opción «Añadir elemento de gráfico» para incluir título del gráfico, títulos de ejes y, si es necesario, etiquetas de datos.

Consejo pro: si quieres añadir una línea de tendencia para ver la correlación, haz clic derecho en los puntos y selecciona «Agregar línea de tendencia». Excel puede calcular automáticamente regresiones lineales, polinómicas y más.

https://www.educba.com/dot-plot-in-excel/

Método 2: Dot plot de Cleveland con gráfico de barras modificado

Este método es ideal cuando quieres comparar valores entre diferentes categorías, similar a un gráfico de barras pero más limpio.

Paso a paso:

1. Prepara tus datos. Necesitas dos columnas: una con las categorías (por ejemplo, nombres de productos) y otra con los valores numéricos (por ejemplo, ventas).
2. Añade una columna auxiliar. Crea una columna adicional con el valor que quieres que tengan tus «puntos». Por ejemplo, si tus valores van de 0 a 100, pon 1, 2, 3… en cada fila para el espaciado.
3. Crea un gráfico de dispersión XY. Selecciona la columna de valores (X) y la columna auxiliar de espaciado (Y). Inserta un gráfico de dispersión.
4. Ajusta el formato. Aumenta el tamaño de los puntos para que sean bien visibles. Elimina las líneas de la cuadrícula del eje Y si quieres un aspecto más limpio.
5. Personaliza las etiquetas del eje Y. Modifica las etiquetas del eje Y para que muestren los nombres de tus categorías en lugar de los números del espaciado.

Método 3: gráfico simple con función REPT() (para tablas rápidas)

Este método no crea un gráfico tradicional, sino que usa caracteres dentro de las celdas de Excel para crear un diagrama de puntos visual. Es perfecto para reportes rápidos e informales.

Paso a paso:

1. Organiza tus datos. En la columna A, escribe las categorías. En la columna B, los valores numéricos.
2. Crea los puntos con REPT(). En la columna C, escribe la fórmula: =REPT("●",B2). Esto repetirá el símbolo de punto (●) tantas veces como indique el valor de B2.
3. Copia la fórmula hacia abajo. Arrastra la fórmula para todas las filas.
4. Ajusta el formato. Aumenta el tamaño de la fuente en la columna C para hacer los puntos más visibles. Puedes usar una fuente como Wingdings para símbolos más grandes.

Ventajas de este método: Es extremadamente rápido, no requiere gráficos complicados y se imprime perfectamente. Sin embargo, solo funciona bien con valores pequeños (máximo 10-15 puntos por fila).

Importante: la calidad de cualquier diagrama de puntos depende de la calidad de tus datos. Asegúrate de limpiar tus datos antes de crear el gráfico: elimina duplicados, maneja valores nulos y verifica que no haya errores de entrada.

Herramientas alternativas a Excel

Si Excel te resulta complicado o no tienes acceso a esta herramienta, considera estas alternativas que facilitan la creación de diagramas de puntos profesionales:

• Google Sheets: funciona de manera similar a Excel y es gratuito. Los gráficos de dispersión son fáciles de crear y personalizar.
• Tableau: herramienta profesional de visualización de datos con opciones avanzadas de dot plots.
• Power BI: la herramienta de Microsoft para business intelligence incluye opciones nativas para dot plots y scatter plots.
• Python (con Matplotlib o Seaborn): si tienes conocimientos de programación, estas librerías ofrecen control total sobre tus visualizaciones.
• R (con ggplot2): otra opción potente para quienes trabajan con análisis estadístico avanzado.

Consejos para mejorar tus diagramas de puntos

Elige bien tus variables: incido en este punto porque toda la gráfica depende de los datos y de que selecciones las variables correctas. Asegúrate de que tus variables tienen sentido y responden a la pregunta que planteas.

Define claramente tus objetivos: antes de empezar a crear el diagrama, ten clara la información que quieres representar y por qué es importante. Empezar con un objetivo en mente te ayudará a no equivocarte.

Cuida el diseño: elige una paleta de colores clara, y apuesta por títulos y etiquetas sencillo, que se puedan leer de un solo vistazo.

No añadas demasiada información: a veces, incluir demasiada información en un diagrama de puntos nos lleva a hacerla complicada. Tenemos que simplificar al máximo.

Utiliza gráficos adicionales: no tengas miedo de utilizar otros tipos de gráficos, como barras o líneas, para complementar tu diagrama de puntos y presentar información adicional.

Gestiona el solapamiento de puntos: cuando tienes muchos puntos con valores similares que se superponen, hay varias técnicas para mejorar la visualización:

Transparencia (alpha): haz los puntos semitransparentes para que las zonas con mayor densidad de datos se vean más oscuras.

Jittering: añade un pequeño desplazamiento aleatorio a los puntos para separarlos visualmente sin cambiar significativamente su valor real.

Reduce el tamaño: puntos más pequeños se superponen menos, aunque pueden ser más difíciles de ver.

Ordena tus categorías estratégicamente: en un Cleveland dot plot, no dejes las categorías en orden alfabético si no tiene sentido. Ordénalas por:

• Valor (de mayor a menor o viceversa) para facilitar comparaciones
• Orden cronológico si hay una secuencia temporal
• Agrupaciones lógicas (por ejemplo, agrupando productos de la misma familia)

Usa líneas de referencia cuando sea apropiado: añade líneas verticales u horizontales para marcar:

• El promedio o la mediana de los datos
• Objetivos o metas a alcanzar
• Umbrales críticos que no deben superarse

Estas líneas ayudan al lector a contextualizar los valores individuales.

Considera el formato para diferentes medios: un diagrama de puntos que funciona en una presentación de pantalla completa puede no funcionar impreso en A4. Ajusta tamaños de fuente, grosor de puntos y márgenes según dónde se verá tu gráfico.

Prueba con diferentes colores para categorizar: si tienes subcategorías dentro de tus datos, usa colores diferentes para los puntos. Por ejemplo, si comparas ventas de productos, usa un color para productos premium y otro para productos económicos. Pero cuidado: no uses más de 3-4 colores o será confuso.

Añade anotaciones para destacar insights clave: no tengas miedo de añadir flechas, cuadros de texto o círculos para señalar:

• Valores atípicos interesantes
• Cambios significativos
• Patrones importantes que quieres que el lector note

Tu gráfico debe contar una historia, no solo mostrar datos.

BONUS: ¿Cómo se interpretan los diagramas de puntos?

Sabes qué es y cómo crear un diagrama de puntos, pero ¿sabes leerlo?

Lo cierto es que en algunas ocasiones pueden ser difíciles de entender. Por eso, he recopilado algunos consejos para ayudarte a interpretarlos:

Comienza por la escala

El eje horizontal y el eje vertical del diagrama de puntos te dicen las dos variables que estás comparando.
Antes de nada, asegúrate de entender cómo se mide cada eje y qué representa cada punto en el gráfico.
Y si el diagrama utiliza diferentes colores o etiquetas, entiende por qué, esto te puede dar información sobre la representación

Compara los puntos entre sí

Como sabes, los puntos del diagrama de puntos representan la relación entre las dos variables que estás comparando.
Busca cómo se dispone cada uno de ellos. Por ejemplo, si los puntos se colocan en una línea recta, esto significa que hay una relación lineal entre las dos variables.

Identifica patrones

¿Hay una gran cantidad de puntos en un área específica?
Busca si hay algún patrón en los puntos, como líneas rectas, curvas, grupo de puntos o puntos dispersos.
Estos patrones te van a decir cuál es la relación entre las dos variables que estás comparando.

Busca valores atípicos

¿Hay algún punto extremadamente alejado del resto? Comprueba si hay valores atípicos. Los valores atípicos se encuentran fuera del patrón general de los puntos y pueden afectar la precisión de tus conclusiones.

Conclusión

En conclusión, los gráficos de puntos son una excelente forma de representar datos porque nos permiten leerlo en un vistazo. Espero haberte ayudado a entender los fundamentos básicos del diagrama de puntos y cómo crearlos.

Recuerda que, como cualquier otra herramienta, los diagramas de puntos tienen sus limitaciones y dependen de la calidad de los datos que representen.