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Gráfico cuantitativo · Point-range plot

Gráfico de estimaciones e intervalos

Este gráfico combina una estimación puntual con un intervalo cuyo significado se declara. Ayuda a comunicar la precisión de una estimación y evita tratar un resultado muestral como certeza. Un intervalo de confianza, uno de predicción y un rango observado representan cosas diferentes.

También: intervalos de confianza, error bars, barras de error, incertidumbre.

Qué permite ver
Comunicar incertidumbre · Comparar categorías
Clave de lectura
Estimaciones con incertidumbre y método explícito.

El ejemplo en vivo

Datos simulados

Tasas de conversión con intervalos Wilson del 95 %

Porcentaje · n = 500 por grupo · casos simulados · z = 1,96 · observaciones binomiales independientes

Lectura del ejemploLas tasas observadas son 8 %, 12 % y 10 %. Las barras muestran intervalos de confianza Wilson calculados sobre estos casos simulados, no rangos de respuestas individuales.

Datos simulados para enseñar la lectura; no son resultados de Lisandro ni de un cliente.

Consultar los datos del ejemplo
Tasas de conversión con intervalos Wilson del 95 % · datos simulados
GrupoConversionesCasos (n)Tasa (%)IC95 inferior (%)IC95 superior (%)
A4050085,9310,711
B60500129,43715,142
C50500107,66812,942

Qué preguntas ayuda a responder

  • ¿Qué precisión tiene una tasa de conversión estimada?
  • ¿El aparente orden entre propuestas se sostiene al considerar incertidumbre?

Qué datos necesitás

Estimación, límite inferior y superior por grupo, unidad, tamaño de muestra y método de cálculo. El punto debe pertenecer al intervalo que se representa.

El ejemplo supone observaciones binomiales independientes: A = 40 conversiones / 500 casos; B = 60 / 500; C = 50 / 500. Se calculan intervalos Wilson bilaterales aproximados del 95 %, con z = 1,96. Todos los casos y resultados son simulados.

Cómo leerlo

El punto representa la tasa observada. Los extremos muestran los límites calculados con el método declarado. B tiene una estimación mayor que A, pero la comparación no termina en mirar cuál punto está más a la derecha.

El 95 % describe la cobertura a largo plazo del procedimiento bajo sus supuestos; no significa que el 95 % de las personas convierta dentro de ese intervalo. La tabla informa conversiones, n y límites con más precisión.

Cuándo elegirlo y cuándo buscar otra opción

Para presentar estimaciones muestrales con un método de incertidumbre adecuado al diseño. Si hay dependencia, ponderaciones o muestreo complejo, el cálculo debe contemplarlos; este ejemplo simple no lo hace.

Para mostrar dispersión individual usá cajas o histograma. Para una proyección futura, elegí intervalos de predicción o escenarios con sus supuestos; no renombres un IC como predicción.

Errores y malas interpretaciones

  • No explicar qué significa la barra: podría ser desviación estándar, error estándar, mínimo-máximo o un intervalo.
  • Concluir igualdad porque dos intervalos se superponen. Una comparación necesita el método apropiado para el contraste y su diseño.
  • Leer una diferencia como efecto causal sin asignación o identificación adecuadas; ignorar sesgo de selección porque el intervalo es estrecho.

Alternativas para comparar

En dashboards, informes y presentaciones

En un dashboard, mostrarlos puede ser más útil que un ranking de tasas basado en diferencias pequeñas. En un informe, acompañá la conclusión con tamaño de muestra, diseño y límites. El nivel de confianza y los supuestos se conservan en la leyenda, sin esconderlos en una interacción.

Fuentes y alcance de la revisión

Se consultaron las secciones pertinentes de estas fuentes para la definición, codificación o método indicado. Los ejemplos, cálculos aplicados y textos de esta ficha pertenecen al proyecto.

  1. NIST/SEMATECH · Confidence intervals for a proportion (Wilson)

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