| dc.description.abstract | Las visualizaciones gráficas de datos son una parte fundamental del Análisis Exploratorio de Datos y preceden al análisis estadístico. Los gráficos de cajas son de los métodos gráficos más ampliamente utilizados para representar los estadísticos descriptivos de una muestra y visualizar comparaciones. Sin embargo, si estos no son aplicados correctamente, pueden distorsionar marcadamente las interpretaciones de los datos. Por esta razón, en el presente trabajo se describen los problemas asociados a estos gráficos y se mencionan varias maneras en que pueden ser mejorados, con el uso de la flexibilidad que ofrece el entorno R de programación. A través de la adición de dispersiones de puntos, histogramas y curvas de densidad de distribuciones se obtienen variantes gráficas que han sido descritas en la literatura reciente con nombres como gráficos de violín, de pirata, de nubes y lluvia, de vainas, sinaplots, entre otros. Se presenta, además, la aplicación Extended Boxplot Graphics que permite utilizar las potencialidades gráficas del entorno R, sin necesidad de dominar su programación, para producir de forma sencilla variantes mejoradas de los gráficos de cajas para la representación de datos científicos.Graphic data visualization is essential to Exploratory Data Analysis and precedes any statistical analysis. Box plots are one of the most widely used graphical representation to show descriptive statistics of data in a sample and to represent multiple comparisons. This graphic, however, if careless used can markedly distort data interpretations, and for this reason in this paper we describe box plot pitfalls and show several ways to improve them using R programming flexibility. By adding jittered raw data, histograms and density curves graphic variants can be produced, which had been described in recent literature with other names such as violin plots, pirate plots, raincloud plots, beanplots, sinaplots, among others. We also present the app Extended Boxplot Graphics that facilitates the use of potent graphic flexibilities of R without mastering the programming language. With this app in a simple way several enhanced variations of box plots can be produced to represent scientific results.(Traducción Automática) | es_ES |
