Los gráficos de violín son una representación visual de datos estadísticos que se utiliza en estadísticas y visualización de datos para mostrar la distribución de una variable numérica o cuantitativa. Estos gráficos combinan elementos de un diagrama de caja (box plot) con una estimación de la densidad de probabilidad de la variable, lo que proporciona una imagen más completa de la distribución de los datos que solo un histograma o un box plot.
Los gráficos de violín son útiles para comparar la distribución de una variable entre diferentes grupos o categorías. Puedes crear varios violines uno al lado del otro para ver cómo se comparan las distribuciones de diferentes grupos.
CARACTERÍSTICAS
El gráfico de violín se llama así debido a su forma que se asemeja a un violín o un laúd. Esta forma se crea al trazar una curva de densidad de probabilidad a lo largo del eje y, que muestra cómo se distribuyen los datos a lo largo del rango de valores de la variable.
En el centro del gráfico de violín, a menudo se encuentra un diagrama de caja (box plot), que muestra la mediana, el primer y tercer cuartil, y posiblemente los valores atípicos. Esto proporciona información sobre la ubicación y la dispersión central de los datos.
La forma del violín puede ser simétrica o asimétrica, lo que indica la simetría o la asimetría en la distribución de los datos.
Fuente imágenes: https://datavizcatalogue.com/ES/metodos/diagrama_de_violin.html
Este tipo de gráficos podemos realizarlos tanto en PYTHON, con la librería SEABORN o, R, utilizando en este caso GGPLOT2. Estas dos son librerías especializadas en el desarrollo de gráficos a partir de nuestros datos.
Aquí algunas de las características en cada una de ellas:
ggplot2:
- Origen: ggplot2 es una biblioteca de visualización de datos en el lenguaje de programación R.
- Desarrollador: Hadley Wickham desarrolló ggplot2 como una implementación de la gramática de gráficos en R.
- Filosofía: ggplot2 se basa en la filosofía de la «gramática de gráficos», que se centra en construir gráficos mediante capas y especificaciones estéticas. Esto permite una alta personalización y control sobre la apariencia de los gráficos.
- Sintaxis: En ggplot2, se construyen gráficos agregando capas de datos y especificando cómo se deben representar en el gráfico. Es altamente versátil y flexible.
Seaborn:
- Origen: Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en el lenguaje de programación Python.
- Desarrollador: Michael Waskom desarrolló Seaborn como una extensión de Matplotlib para facilitar la creación de gráficos estadísticos atractivos en Python.
- Filosofía: Seaborn se enfoca en la creación de gráficos estadísticos de alta calidad de manera rápida y sencilla. Ofrece una serie de funciones de alto nivel para crear gráficos estadísticos comunes, lo que facilita la visualización de datos en un estilo más declarativo.
- Sintaxis: La sintaxis de Seaborn es más simple y directa en comparación con ggplot. Seaborn está diseñado para trabajar directamente con estructuras de datos de pandas y proporciona un conjunto de funciones que simplifican la creación de gráficos.