Sesión 2: Visualización como Evidencia

Caso de Política Pública

El Secretario de Educación debe decidir cómo distribuir recursos adicionales entre escuelas públicas. Tiene datos de 120 escuelas con información sobre: - Puntaje promedio en prueba estandarizada (0-100) - Presupuesto anual por estudiante (miles de USD) - Tipo de escuela (Urbana vs Rural)

Tu tarea: Crear visualizaciones que ayuden a responder: - ¿Más presupuesto se traduce en mejor desempeño? - ¿Hay diferencias sistemáticas entre escuelas urbanas y rurales? - ¿Dónde están las mejores oportunidades de mejora?

Regla de oro: Un gráfico en política pública no es decoración; es un argumento basado en evidencia.

Parte 1: Simulación y Carga de Datos

Parte 2: Estadísticas Descriptivas por Tipo

Pregunta de reflexión: ¿Las escuelas urbanas tienen mayor variabilidad? ¿Qué implica esto para la intervención?

Parte 3: Visualización Esencial - El Boxplot

¿Por qué boxplot? Porque muestra de un vistazo: - El “típico” (mediana) - La dispersión (IQR) - Los valores extremos (outliers) - Permite comparar grupos fácilmente

Interpreta el boxplot: 1. ¿Qué grupo tiene mayor dispersión? 2. ¿Hay outliers? ¿Son positivos (escuelas excepcionales) o negativos? 3. ¿Se traslapan las cajas? ¿Qué significa esto?

Parte 4: Análisis de Dispersión y Desigualdad

Parte 5: Scatterplot - Relación Presupuesto-Desempeño

Análisis del scatterplot: 1. ¿La relación es lineal o se aplana en algún punto? 2. ¿Las pendientes son iguales para urbanas y rurales? 3. ¿Hay escuelas que están “fuera de la curva”? (outliers influyentes)

Parte 6: Cálculo de Pendientes (Retorno del Presupuesto)

Importante: Correlación ≠ Causalidad. Esta pendiente sugiere una asociación, pero no prueba que aumentar presupuesto cause mejor desempeño.

Parte 7: Histograma de Presupuesto

Pregunta: ¿La distribución del presupuesto es simétrica o asimétrica en cada grupo?

Parte 8: Tabla de Rendición de Cuentas

Parte 9: Auditoría de Gráficos Engañosos

Ejercicio de lectura crítica: Imagina que ves este titular en un reporte:

“Escuelas con mayor presupuesto tienen 15 puntos más en promedio - ¡El dinero sí importa!”

Pregunta crítica: - ¿Cuál gráfico exagera la diferencia? - ¿Cuál es más honesto? - ¿Por qué importa la escala del eje Y?

Reglas de auditoría de gráficos: 1. ✅ Eje Y empieza en 0 (para barras) 2. ✅ Denominador claro (¿por estudiante? ¿por escuela?) 3. ✅ Población y periodo especificados 4. ✅ Muestra dispersión (no solo promedios) 5. ✅ Declara limitaciones

Parte 10: Memo Ejecutivo con Visualización

Ejercicio Individual (Entregable)

Parte A: Crear Visualizaciones

  1. Boxplot comparativo:
    • Grafica presupuesto_anual_kusd ~ tipo
    • Incluye título-conclusión (máximo 18 palabras)
    • Identifica outliers y explica qué pueden representar
  2. Scatterplot con segmentación:
    • Eje X: presupuesto, Eje Y: puntaje
    • Colorea puntos por tipo
    • Agrega líneas de tendencia
    • Marca escuelas con puntaje < 50 (círculos rojos)

Parte B: Análisis Escrito

  1. Tabla de análisis: Crea una tabla con 3 columnas:
    • Tipo de gráfico (Histograma, Boxplot, Scatterplot)
    • Pregunta que responde mejor
    • Limitación principal
  2. Ejercicio de lectura crítica: Busca UN gráfico de un reporte real (puede ser de periódico, informe gubernamental, etc.)
    • ¿Cumple las 5 reglas de auditoría?
    • ¿Hay algo engañoso en la presentación?
    • ¿Qué mejorarías?

Parte C: Recomendación Estratégica

  1. Escribe 6 líneas respondiendo:
    • Si solo puedes intervenir en 20 escuelas, ¿cuáles eliges?
    • ¿Usas criterio de presupuesto, desempeño, tipo, o combinación?
    • Incluye 1 limitación de tu propuesta

Preguntas de Discusión

  1. La Trampa del Promedio Revisitada:
    • ¿Por qué un gráfico de solo promedios puede ser engañoso?
    • ¿Qué se pierde cuando no mostramos dispersión?
  2. Escalas Visuales:
    • ¿Cuándo es legítimo NO empezar el eje Y en cero?
    • ¿Qué riesgos tiene manipular las escalas?
  3. Denominadores:
    • ¿Deberíamos graficar presupuesto total o por estudiante?
    • ¿Puntaje promedio de escuela o distribución completa?
  4. Outliers:
    • ¿Los outliers son errores o información valiosa?
    • ¿Cuándo deberías investigar un outlier vs. eliminarlo?

Recursos Adicionales

Principios de visualización efectiva:

  1. Claridad sobre estética: El gráfico debe comunicar, no impresionar
  2. Honestidad visual: Escalas apropiadas, contexto completo
  3. Dispersión importa: No solo promedios
  4. Comparaciones justas: Mismo denominador, misma escala
  5. Contexto siempre: Población, periodo, fuente, limitaciones

Tipos de gráficos y cuándo usarlos:

  • Histograma: Ver forma de distribución (asimetría, modas)
  • Boxplot: Comparar grupos, detectar outliers
  • Scatterplot: Explorar relaciones entre dos variables
  • Barras: Comparar cantidades (¡eje Y en 0!)
  • Líneas: Mostrar tendencias en el tiempo

Errores comunes a evitar:

  • ❌ Solo mostrar promedios sin dispersión
  • ❌ Manipular escalas para exagerar diferencias
  • ❌ No declarar denominador
  • ❌ Graficar sin pregunta clara en mente
  • ❌ Usar 3D, colores excesivos, “chart junk”

Última reflexión: Un buen gráfico en política pública debe pasar la “prueba del ascensor”: ¿Puedes explicarlo en 30 segundos y cambiar una decisión?