Crear Raincloud Plot
Para crear un Raincloud Plot en línea, seleccione las variables que desea
representar en un Raincloud Plot.
Un gráfico de Raincloud Plot se compone de un
boxplot y un
gráfico de violines. Por lo tanto, un gráfico de Raincloud Plot puede utilizarse para mostrar
mucha información a la vez.
Raincloud Plot
Los Raincloud Plot son un tipo relativamente nuevo de visualización de datos,
diseñado para proporcionar un resumen claro y conciso de la distribución,
tendencia central y dispersión de un conjunto de datos. Combina varios tipos
de gráficos, como gráficos de caja, de densidad y de dispersión, para ofrecer
una visión completa de los datos.
La forma de Raincloud se crea trazando una estimación de la densidad del
núcleo (KDE) de los datos, que muestra la densidad de probabilidad de los
datos en diferentes puntos. El gráfico de dispersión, por su parte, muestra
las observaciones individuales del conjunto de datos, lo que te permite ver la
distribución de los datos sin que te influyan los valores atípicos. El
diagrama de cajas, que se incluye en el Raincloud Plot, proporciona un resumen
de la tendencia central, la dispersión y la asimetría de los datos.
Los Raincloud Plot son especialmente útiles cuando quieres comparar la
distribución de varios grupos de datos. Te permite ver las diferencias en la
distribución, tendencia central y dispersión de cada grupo, y también te
permite ver el solapamiento entre los grupos.
Los Raincloud Plot son cada vez más populares en campos como la psicología, la
neurociencia y la epidemiología, pero también pueden utilizarse en muchos
otros campos. Son especialmente útiles en la investigación médica, donde
pueden utilizarse para visualizar la distribución de variables continuas en
distintos grupos de pacientes.
En conclusión, los Raincloud Plot son una potente herramienta para visualizar
la distribución, la tendencia central y la dispersión de un conjunto de datos.
Combinan varios tipos de gráficos, como gráficos de caja, de densidad y de
dispersión, para ofrecer una visión completa de los datos. Son especialmente
útiles cuando quieres comparar la distribución de varios grupos de datos, y te
permiten ver las diferencias en la distribución, tendencia central y
dispersión de cada grupo. Cada vez son más populares en diversos campos y
también pueden utilizarse en muchos otros.