Cómo interpretar gráficos¶
Guía para leer los gráficos de un estudio de recursos y sacar conclusiones de ellos. No explica cómo generarlos (eso está en los tutoriales), sino qué mirar, qué significa cada patrón y qué decisión sale de ahí.
Cada página tiene la misma estructura:
- Qué muestra el gráfico.
- Cómo leerlo, paso a paso.
- Patrones típicos: lo que ves → qué significa → qué hacer.
- Ejemplo con datos reales del dataset ICMI222 (dominio R101 y los demás).
- Qué escribir en un informe.
Qué gráfico responde cada pregunta¶
| Pregunta | Gráfico | Decisión que sale de ahí |
|---|---|---|
| ¿Cómo se distribuyen las leyes? ¿Hay una o varias poblaciones? | Histograma | Dominios, transformación logarítmica |
| ¿Cómo se comparan los dominios? ¿Dónde están los extremos? | Box plot | Separar o juntar dominios, revisar atípicos |
| ¿Siguen una distribución lognormal? ¿Desde qué valor empiezan los atípicos? | Gráfico de probabilidad | Umbral de capping o de filtro |
| ¿Dos variables están relacionadas? | Dispersión y correlación | Estimar juntas o por separado, regresión |
| ¿Dos dominios o campañas tienen la misma distribución? | Gráfico Q-Q | Juntar o separar, detectar sesgo |
| ¿El contacto entre dominios es duro o blando? | Perfil de contacto | Compartir o no muestras al estimar |
| ¿Hasta qué distancia se parecen las leyes? ¿En qué dirección? | Variograma | Elipsoide de búsqueda, parámetros de kriging |
Orden recomendado en un análisis¶
flowchart LR
A[Histograma] --> B[Box plot<br>por dominio]
B --> C[Gráfico de<br>probabilidad]
C --> D[Dispersión<br>y Q-Q]
D --> E[Perfil de<br>contacto]
E --> F[Variograma]Primero se entiende cada dominio por separado (forma, extremos), después se comparan entre sí (dispersión, Q-Q, contactos) y al final se mide la continuidad espacial (variograma). Cada paso depende de las decisiones del anterior: un variograma calculado con dominios mezclados o con atípicos sin revisar no sirve.