Gráfico de barras

1 · Definición

El gráfico de barras representa la frecuencia de cada categoría de una variable cualitativa mediante barras separadas, cuya longitud es proporcional a la frecuencia. También es el gráfico que corresponde a una variable cuantitativa discreta con pocos valores, como la cantidad de hijos o de personas por hogar: cada valor es una barra.

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2 · Para qué sirve

Es el gráfico por defecto para variables categóricas, y el que mejor funciona para comparar cantidades entre categorías. La razón la midieron William Cleveland y Robert McGill en 1984: el ojo compara con mucha más precisión posiciones sobre una escala común y longitudes que ángulos o áreas, que es lo que hay que comparar en un gráfico de sectores. Las barras aprovechan lo mejor de esa lista: como todas arrancan del mismo cero, comparar sus extremos es comparar posiciones sobre una misma escala.

3 · Cómo se construye

Un eje lleva las categorías y el otro la frecuencia. Da igual cuál: las barras pueden ser verticales u horizontales.

Las barras van separadas. Ese espacio entre barras no es decorativo: indica que las categorías son discretas y que no hay continuidad entre una y otra. Es justamente lo que distingue este gráfico del histograma, donde las barras se tocan porque el eje es continuo.

Todas las barras tienen el mismo ancho. Lo que varía es el largo.

El eje de frecuencias arranca en cero. Sin excepciones.

Conviene girarlo a horizontal cuando las etiquetas son largas o son muchas. Un gráfico vertical con quince categorías obliga a rotar los nombres 45 grados, y eso es una señal de que había que girar el gráfico y no el texto. Con barras horizontales, además, el orden descendente se lee de arriba hacia abajo, que es como se lee todo lo demás.

4 · Cómo se ordenan las barras

Depende de la escala de la variable:

• Ordinal: en el orden natural de la variable, siempre. De “primario incompleto” a “superior completo”, aunque quede feo.
• Nominal: por frecuencia descendente, que es lo que facilita la lectura. Si hay una categoría “Otros” o “Ns/Nc”, va al final aunque no sea la más chica.
• Nominal con orden convencional: si existe un orden que el lector espera —geográfico, alfabético, cronológico—, se puede usar, declarándolo.

Lo que nunca corresponde es dejarlas en el orden en que salieron de la base.

Y una regla que aparece en cuanto hay más de un gráfico: si se comparan varios paneles o varios momentos, el orden se fija una vez y no se toca. Reordenar cada panel por su propia frecuencia hace que la misma categoría cambie de lugar y arruina la comparación, que era justamente el objetivo.

5 · Variantes

Barras agrupadas. Dos o más series una al lado de la otra, para comparar categorías entre grupos. Funciona bien hasta tres series; con más se vuelve ilegible. Si los grupos tienen distinto tamaño, las barras van en porcentajes dentro de cada grupo y no en conteos: con conteos, el grupo más grande gana en todas las categorías y no se ve la diferencia de composición.

Barras apiladas. Las series se apilan dentro de cada barra. Sirve para ver el total y la composición a la vez, pero solo la primera serie se puede comparar bien entre categorías, porque las demás no arrancan todas del mismo punto: dejan de ser posiciones sobre una escala común.

Barras apiladas al 100 %. Todas las barras llegan al mismo alto y lo que se compara es la composición. Es la mejor opción cuando lo que importa es la proporción y no el total.

Barras con margen de error. Si las alturas son estimaciones de una encuesta, agregarles el intervalo de confianza cambia la lectura: dos barras de distinta altura cuyos intervalos se superponen mucho no autorizan a afirmar que hay diferencia. Lo inverso no vale: dos intervalos del 95 % pueden superponerse un poco y la diferencia ser significativa igual. Se explica en qué significa que dos barras se toquen.

Barras divergentes. Cuando los valores pueden ser negativos —una variación interanual, un saldo, una diferencia contra el promedio—, las barras salen hacia los dos lados desde el cero, que queda en el medio del gráfico. La regla del eje no cambia: el cero sigue siendo la referencia, solo que ahora está en el centro. La misma idea sirve para las escalas de Likert: las respuestas en desacuerdo van hacia un lado y las de acuerdo hacia el otro, centradas en el punto neutro.

Bastones con punto, o lollipop: una línea fina terminada en un punto, en vez de la barra maciza. Con muchas categorías reduce la mancha de tinta y se lee mejor; el punto marca la posición exacta.

Pareto. Barras ordenadas de mayor a menor con la curva de la frecuencia acumulada encima. Sirve para mostrar cuántas categorías hacen falta para explicar la mayor parte del total, y es un clásico del control de calidad.

6 · Cuando la barra no es una frecuencia

El mismo dibujo se usa para otra cosa muy distinta: mostrar el promedio de una variable numérica en cada grupo —el ingreso medio por rama, las horas medias por sexo—. Se ve igual y no se lee igual.

La diferencia está en lo que hay detrás de cada barra. En un gráfico de frecuencias, la altura es un conteo: un hecho. En uno de medias, la altura es un resumen de muchos valores dispersos, y la barra no muestra esa dispersión. Dos grupos pueden tener la misma media y repartos completamente distintos, y las dos barras salen idénticas.

Con pocos casos por grupo, lo mejor es mostrar todos los datos: un punto por caso, con la media marcada encima. Es más honesto y ocupa el mismo espacio.

7 · Un ejemplo

Con el nivel educativo de los ocupados de la EPH, un gráfico de barras ordenado por el orden natural de la variable muestra de un vistazo que la categoría más frecuente es secundario completo (31,3 %) y que las dos categorías de nivel superior juntas suman 40,3 %. En la EPH, “superior” incluye el terciario, no solo la universidad.

Esa segunda lectura —sumar dos barras contiguas— es fácil en un gráfico de barras y casi imposible en uno de sectores. Es una de las razones para preferirlo.

Si en cambio la pregunta fuera cómo cambia esa composición entre aglomerados, no va este gráfico: van barras apiladas al 100 %, una por aglomerado, con los niveles educativos siempre en el mismo orden y con los mismos colores.

8 · Errores frecuentes

• Cortar el eje. Arrancar el eje en 20 en vez de en 0 exagera las diferencias y es la forma más común de mentir con un gráfico. Si las diferencias son chicas y hace falta verlas, se cambia de gráfico o se grafica la diferencia, no se corta el eje.
• Barras en tres dimensiones. El volumen agrega una dimensión que no existe en los datos y dificulta comparar longitudes. Nunca.
• Barras de distinto ancho. El ancho no codifica nada; variarlo confunde.
• Un color distinto por barra. El color sin función es ruido: sugiere grupos que no existen. Un color para todas, y otro solo para la que se quiere resaltar.
• Graficar medias sin dispersión. La barra se ve sólida y esconde que atrás puede haber cuatro casos muy dispares.
• Demasiadas categorías. Con más de diez o doce barras conviene agrupar la cola en “Otros” — declarando qué incluye — o cambiar de representación.
• Ordenar por frecuencia una variable ordinal. Rompe el orden de la escala y hace ilegible la progresión.
• Reordenar cada panel por su cuenta. Si se comparan gráficos, el orden de las categorías se fija una vez para todos.
• Usarlo para una variable continua. Ahí va un histograma, con las barras pegadas.
• Poner el valor arriba de cada barra y además el eje. O uno o el otro. Los dos juntos es ruido.

9 · En el software

# R base
barplot(table(datos$nivel), horiz = TRUE, las = 1)

# ggplot2, ordenado por frecuencia
library(ggplot2)
ggplot(datos, aes(y = reorder(nivel, nivel, length))) +
  geom_bar() +
  labs(x = "Casos", y = NULL)

# Variable ordinal: en su orden natural. ggplot dibuja el primer nivel
# abajo; fct_rev() lo invierte para que el primero quede arriba
orden <- c("Sin instrucción", "Primario incompleto", "Primario completo",
           "Secundario incompleto", "Secundario completo",
           "Superior incompleto", "Superior completo")
datos$nivel <- factor(datos$nivel, levels = orden)
ggplot(datos, aes(y = forcats::fct_rev(nivel))) +
  geom_bar() +
  labs(x = "Casos", y = NULL)

# Con el ponderador de la encuesta, como en la figura del ejemplo
ggplot(datos, aes(y = forcats::fct_rev(nivel), weight = PONDERA)) +
  geom_bar() +
  labs(x = "Personas", y = NULL)

# Resaltar una sola categoría
ggplot(datos, aes(y = nivel, fill = nivel == "Secundario completo")) +
  geom_bar(show.legend = FALSE) +
  scale_fill_manual(values = c("grey70", "steelblue"))

# Python
datos["nivel"].value_counts().sort_values().plot.barh()

# Variable ordinal, en su orden y con el ponderador; barh dibuja la
# primera fila abajo, por eso se invierte el orden
orden = ["Sin instrucción", "Primario incompleto", "Primario completo",
         "Secundario incompleto", "Secundario completo",
         "Superior incompleto", "Superior completo"]
datos.groupby("nivel")["PONDERA"].sum().reindex(orden[::-1]).plot.barh()

# Composición por grupo, apilada al 100 %, con el ponderador
(pd.crosstab(datos["aglomerado"], datos["nivel"], values=datos["PONDERA"],
             aggfunc="sum", normalize="index")
   .plot.barh(stacked=True))

Excel:    Insertar › Gráfico de columnas o barras (nunca el 3D);
          en Excel las verticales se llaman "columnas" y las
          horizontales, "barras"
SPSS:     Gráficos › Generador de gráficos › Barras
InfoStat: Gráficos › Gráfico de barras

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