Gráfico cuantitativo · Histogram
Histograma
Un histograma agrupa valores numéricos en intervalos para mostrar su distribución. Ayuda a ver concentraciones, dispersión, asimetrías o varios grupos de valores. La forma depende de los intervalos elegidos y de la muestra: no es una fotografía exacta de una población.
También: distribucion de frecuencias, intervalos, bins.
- Qué permite ver
- Ver distribución
- Clave de lectura
- Frecuencias, intervalos y forma de una distribución.
El ejemplo en vivo
Cuánto duran veinte entrevistas
Minutos · n = 20 · observaciones simuladas · X: minutos; Y: entrevistas
PDF guarda la vista del gráfico; SVG conserva la imagen vectorial y TSV contiene los datos. Este ejemplo usa datos simulados o un esquema hipotético.
{"slug":"histograma","title":"Cuánto duran veinte entrevistas","unit":"Minutos · n = 20 · observaciones simuladas · X: minutos; Y: entrevistas","reading":"Diez de veinte entrevistas duran entre 20 y 29 minutos. Los intervalos tienen igual ancho y las barras son contiguas.","headers":["Entrevista","Minutos"],"rows":[[1,12],[2,14],[3,15],[4,17],[5,18],[6,20],[7,21],[8,22],[9,23],[10,24],[11,25],[12,26],[13,27],[14,28],[15,29],[16,30],[17,32],[18,35],[19,38],[20,44]],"geometry":"<line class=\"vx-grid\" x1=\"65\" y1=\"265\" x2=\"550\" y2=\"265\" stroke-width=\"1\"/><line class=\"vx-grid\" x1=\"65\" y1=\"165\" x2=\"550\" y2=\"165\" stroke-width=\"1\"/><line class=\"vx-grid\" x1=\"65\" y1=\"65\" x2=\"550\" y2=\"65\" stroke-width=\"1\"/><rect class=\"vx-a\" x=\"65\" y=\"265\" width=\"97\" height=\"0\" rx=\"0\"/><rect class=\"vx-a\" x=\"162\" y=\"165\" width=\"97\" height=\"100\" rx=\"0\"/><rect class=\"vx-a\" x=\"259\" y=\"65\" width=\"97\" height=\"200\" rx=\"0\"/><rect class=\"vx-a\" x=\"356\" y=\"185\" width=\"97\" height=\"80\" rx=\"0\"/><rect class=\"vx-a\" x=\"453\" y=\"245\" width=\"97\" height=\"20\" rx=\"0\"/>","labels":[{"x":35,"y":265,"text":"0","kind":""},{"x":35,"y":165,"text":"5","kind":""},{"x":35,"y":65,"text":"10","kind":""},{"x":113.5,"y":292,"text":"[0, 10)","kind":""},{"x":113.5,"y":250,"text":"0","kind":""},{"x":210.5,"y":292,"text":"[10, 20)","kind":""},{"x":210.5,"y":150,"text":"5","kind":""},{"x":307.5,"y":292,"text":"[20, 30)","kind":""},{"x":307.5,"y":50,"text":"10","kind":""},{"x":404.5,"y":292,"text":"[30, 40)","kind":""},{"x":404.5,"y":170,"text":"4","kind":""},{"x":501.5,"y":292,"text":"[40, 50)","kind":""},{"x":501.5,"y":230,"text":"1","kind":""}],"legend":[],"note":"La elección del ancho de intervalo modifica la lectura.","kind":"Datos simulados"}Datos simulados para enseñar la lectura; no son resultados de Lisandro ni de un cliente.
Consultar los datos del ejemplo
| Entrevista | Minutos |
|---|---|
| 1 | 12 |
| 2 | 14 |
| 3 | 15 |
| 4 | 17 |
| 5 | 18 |
| 6 | 20 |
| 7 | 21 |
| 8 | 22 |
| 9 | 23 |
| 10 | 24 |
| 11 | 25 |
| 12 | 26 |
| 13 | 27 |
| 14 | 28 |
| 15 | 29 |
| 16 | 30 |
| 17 | 32 |
| 18 | 35 |
| 19 | 38 |
| 20 | 44 |
Qué preguntas ayuda a responder
- ¿Cuánto duran las entrevistas de investigación y cuán variables son?
- ¿La mayoría de los pedidos tiene un ticket parecido o existen grupos distintos?
Qué datos necesitás
Una observación numérica por caso y una unidad común. Este ejemplo conserva 20 entrevistas simuladas, medidas en minutos, sin faltantes.
Intervalos con límites inequívocos. Aquí son [0,10), [10,20), [20,30), [30,40) y [40,50): incluye el límite inferior y excluye el superior. No son cinco categorías elegidas por nombre.
Cómo leerlo
El eje horizontal ubica los valores y el vertical cuenta entrevistas. Los intervalos tienen igual ancho, por eso comparar alturas equivale a comparar frecuencias.
En [20,30) hay 10 entrevistas: 50 % de esta muestra. En [30,40) hay 4 y en [40,50) una. Eso no prueba que una entrevista futura vaya a durar menos de 30 minutos.
Cuándo elegirlo y cuándo buscar otra opción
Para explorar una variable antes de resumirla con un promedio y detectar si el resumen oculta colas o agrupaciones. Compará varios anchos de intervalo cuando la conclusión dependa de la forma.
Con muy pocos datos puede ser más informativo mostrar los puntos individuales. Para comparar varias distribuciones con poco espacio, usá cajas acompañadas por tamaño de muestra.
Errores y malas interpretaciones
- Dejar huecos decorativos entre intervalos contiguos o tratarlos como categorías que se pueden ordenar por frecuencia.
- Usar intervalos de distinto ancho y comparar sus alturas como frecuencias: en ese caso la densidad y el área requieren otro tratamiento. Este ejemplo no usa anchos desiguales.
- Interpretar una barra vacía como un error. Puede ser una frecuencia de cero; distinguí esa situación de observaciones faltantes.
Alternativas para comparar
- Diagrama de cajas y bigotes. Cajas: resumen mediana y dispersión, ocultando parte de la forma.
- Gráfico de barras. Barras: representan categorías, no intervalos de una variable numérica.
En dashboards, informes y presentaciones
En un informe de research, mostrá n, unidad, fuente y criterio de intervalos. Si cambiás los intervalos entre informes, revisá si el supuesto cambio de distribución proviene solo de esa decisión. Conservá las observaciones originales en la tabla para poder comprobar los conteos.
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.