Estimación de densidad por kernel (KDE)
El ancho de banda (KDE) ajustable controla qué tan suave o detallada se ve cada forma de violin, permitiéndote resaltar patrones finos o mostrar tendencias más generales.
Gráfica de violin
Creador de gráficas de violin gratis en línea
¿Qué es una gráfica de violin?
Una gráfica de violin combina un box plot con una estimación de densidad (kernel density estimation) para mostrar la distribución completa de datos numéricos por categorías. A diferencia de un box plot por sí solo, el ancho de cada “violin” indica dónde se concentran más los valores, lo que facilita detectar sesgos, múltiples picos y valores atípicos. Es especialmente útil para comparar distribuciones entre dos o más grupos lado a lado. Úsala siempre que la forma de tus datos sea importante, no solo la mediana o el rango.
Características clave
Superposición de box plot interno
Activa un box plot incrustado dentro de cada violin para mostrar mediana, cuartiles y bigotes junto con la forma completa de la distribución.
Visualización de puntos de datos individuales
De forma opcional, muestra cada dato original dentro del violin para que se vean las observaciones reales detrás de la curva de distribución.
Comparación de múltiples grupos
Coloca varios violines uno al lado del otro con colores distintos para comparar distribuciones entre grupos de un vistazo.
Orientación vertical y horizontal
Cambia entre diseños verticales y horizontales para ajustarlo a tu diapositiva, informe o panel sin tener que reformatear tus datos.
Ideal para
Comparar la distribución de calificaciones entre cohortes de estudiantes
Analizar rangos salariales por puesto de trabajo o departamento
Visualizar distribuciones de mediciones en ensayos clínicos por grupo de tratamiento
Explorar patrones de lecturas de sensores o IoT entre condiciones
Comparar distribuciones de tiempo de respuesta en resultados de experimentos A/B
Mostrar variaciones estacionales en mediciones ambientales
Cuándo usarla
- Cuando necesites comparar distribuciones entre dos o más grupos, no solo estadísticas resumen
- Cuando tus datos puedan ser bimodales o multimodales y un box plot ocultaría esos picos
- Cuando tienes suficientes puntos de datos (típicamente 30+) para que la estimación de densidad sea significativa
- Cuando los valores atípicos importan, pero también la forma general de la distribución
- Cuando un histograma por grupo sería demasiado cargado si se coloca lado a lado
Errores comunes
- Usar una gráfica de violin con muestras muy pequeñas (menos de 20 puntos): la estimación de densidad se vuelve poco confiable
- Bajar demasiado el ancho de banda, creando formas “puntiagudas” que sobreajustan el ruido de los datos
- Subir demasiado el ancho de banda, suavizando patrones bimodales reales en un solo “bulto”
- Olvidar mostrar el tamaño de la muestra por grupo, impidiendo que el público evalúe la fiabilidad
- Usar colores casi idénticos en violines adyacentes, haciendo que los grupos sean difíciles de distinguir
- Omitir etiquetas de ejes o unidades, lo que vuelve la escala del valor poco interpretable
Plantillas
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