Rango
Barras de error
Diagrama de caja
Diagrama de Gantt
Gráfico de bala
Gráfico de extensión
Gráfico de velas
Gráfico OHLC
Cuando el dato importante no es un punto sino un intervalo
No todos los datos se resumen en un solo número. Muchos fenómenos se expresan mejor como un rango: la temperatura varía entre 15°C y 28°C, el salario del puesto está entre $40.000 y $65.000, el proyecto tardará entre 3 y 5 meses.
Las visualizaciones de rango hacen visible esa amplitud, mostrando simultáneamente el valor mínimo, el máximo, y dónde se concentran los valores centrales.
Ignorar el rango y reportar solo el promedio puede llevar a decisiones erróneas. Un promedio de 22°C puede significar un clima estable y agradable o un lugar con noches heladas y tardes abrasadoras.
Barras de error, diagramas de caja y gráficos de extensión: cuándo usar cada uno
Las barras de error se añaden a otros gráficos (barras, líneas, puntos) para representar incertidumbre o variabilidad. Son la opción más compacta y funcionan bien cuando el rango es un complemento del dato principal.
El diagrama de caja muestra cinco estadísticos de un vistazo (mínimo, Q1, mediana, Q3, máximo) y es ideal cuando necesitas comparar la variabilidad entre muchos grupos simultáneamente.
El gráfico de extensión (span chart) es perfecto cuando el rango en sí es el dato principal: horarios de apertura, rangos salariales, ventanas de mantenimiento. Cada barra flotante muestra exactamente desde dónde hasta dónde.
La incertidumbre como información valiosa, no como debilidad
Mostrar rangos e incertidumbre puede parecer que debilita tu mensaje ('no sabemos el valor exacto'). En realidad, comunicar la incertidumbre aumenta la credibilidad y mejora las decisiones.
Un pronóstico de ventas que dice '$1.2 millones ± $200K' es más honesto y útil que uno que dice '$1.2 millones' a secas. El rango permite al lector evaluar el riesgo y planificar escenarios.
En contextos científicos y médicos, omitir la incertidumbre es considerado una mala práctica. Los intervalos de confianza y las barras de error no son decoración: son información esencial sobre la confiabilidad de los resultados.