El mes pasado discutí con un cliente: ¿barras o línea para los ingresos trimestrales?
Él quería línea porque "muestra la tendencia". Yo defendía barras porque teníamos datos trimestrales discretos, no mediciones continuas.
Los dos teníamos parte de razón. Ahí está el problema del consejo estándar.
La respuesta de los manuales (y por qué es incompleta)
Cada guía dice lo mismo: líneas = datos continuos en el tiempo, barras = categorías discretas. Técnicamente correcto, prácticamente inútil.
La pregunta real: ¿qué quieres enfatizar?
Cuándo gana la línea
1. Mostrar una tendencia
Las líneas son buenas para revelar patrones. Los puntos unidos dirigen la atención hacia la dirección del cambio.
¿Usuarios activos mensuales en 2 años? Línea. ¿Precio de una acción en un día? Línea. ¿Temperaturas? Línea.
2. Muchos puntos de datos
Con 50+ observaciones, las barras se vuelven un lío. Las líneas se mantienen claras.
3. Comparar trayectorias
Para comparar cómo evolucionan varias series en el mismo periodo, varias líneas son más fáciles de seguir que barras agrupadas.
Cuándo ganan las barras
1. Comparar magnitudes
Las barras tienen una base cero natural. Las comparaciones absolutas son más fáciles que con una línea.
¿Ventas por región? Barras. ¿Respuestas de encuesta por categoría? Barras.
2. Categorías discretas
Ingresos anuales por año funcionan como barras porque cada año es un periodo distinto. Los datos trimestrales son frontera—según si enfatizas la tendencia o el rendimiento de cada trimestre.
3. Los valores individuales importan más que el patrón
Si alguien necesita identificar rápido un valor concreto, barras con etiquetas son más precisas que leer un punto en una línea.
Zona gris
Datos mensuales: el debate clásico
12 meses = terreno incómodo. Mi regla: en presentación explicando cambio mes a mes → barras. Mostrando tendencia anual → línea.
Dos series con escalas distintas
Los gráficos con dos ejes confunden. Mejor dos gráficos lado a lado. O combo barras-línea: barras como métrica principal, línea como secundaria (ej. barras de ingresos + línea de margen).
Lo que dice la investigación
Cleveland & McGill (1984): juzgamos la posición en una escala común con más precisión. Barras y líneas usan este principio—ambas son efectivas.
La diferencia: las barras animan a comparar valores individuales; las líneas a percibir tendencias y patrones. Ninguno es "mejor"—optimizan para tareas cognitivas distintas.
Mi proceso de decisión
- ¿Importa la comparación exacta de valores? → Barras
- ¿La historia es la tendencia o el patrón? → Línea
- ¿Más de 20 puntos en el tiempo? → Línea
- ¿Categorías discretas (no tiempo)? → Barras
- ¿Sigue la duda? → Haz ambas versiones y muéstralas a un compañero
El híbrido
A veces la respuesta es ambas. Un gráfico de barras como vista principal y una línea pequeña como "resumen de tendencia" funciona bien en dashboards.
Errores comunes
Línea: no empezar en cero cuando importa; usar líneas para datos categóricos; demasiadas líneas que se cruzan (más de 4 = caos).
Barras: no ordenar cuando no hay orden natural; efectos 3D; barras demasiado anchas o estrechas; colores inconsistentes.
La respuesta real
No hay regla universal. El gráfico "correcto" depende de: 1) qué quieres comunicar, 2) cómo usará el público la información, 3) el contexto de la presentación.
Cuando estoy realmente inseguro, creo ambas versiones y pregunto a alguien que no conoce los datos cuál responde más rápido a la pregunta. Esa prueba de cinco segundos gana a cualquier marco teórico.