Generador de histogramas online
Histogramas de frecuencia absoluta, relativa o de densidad a partir de mediciones en bruto, con cada límite de clase y cada frecuencia calculados por código. Diseñado para comprobar distribuciones, residuos e informes de prácticas.
Ejemplos de histogramas
Cuatro ejemplos de histogramas, cada uno generado a partir del prompt y los datos de su tarjeta: 60 frecuencias cardíacas en reposo agrupadas con la regla de Sturges, la profundidad del pico de pinzones antes y después de una sequía superpuesta como frecuencia relativa, residuos de regresión en escala de densidad con una curva normal, y notas de examen acumuladas en clases de 10. Pulsa uno para cargarlo en el editor.
Estilos de histograma
Cinco preajustes de revista, cada uno dibujado con una muestra distinta: diámetros de células de levadura, masa de semillas, longitud de mitocondrias, edad al diagnóstico y tiempos de reacción. Pulsa una tarjeta para aplicar el estilo o carga sus mediciones en el editor.
¿Qué es un histograma?
Un histograma muestra cómo se distribuye una variable continua: su rango se divide en clases contiguas y el área de cada barra representa el número de observaciones de esa clase. Las barras se tocan porque las clases cubren una recta numérica sin huecos, y eso es lo que distingue un histograma de un gráfico de barras de categorías separadas.
Sobre esta herramienta
- Escribe o pega valores en bruto (Diámetro (µm): 5.3, 4.9, 5.0…), o adjunta hasta tres hojas de cálculo (CSV, TSV o Excel) con una muestra por columna.
- Una tabla de dos columnas con clases y frecuencias (10–15, 4) se trata como datos ya agrupados y se dibuja tal cual, con límites de clase como 50–59 unidos en las fronteras 49,5 y 59,5.
- Por defecto las clases siguen la regla de Sturges con límites redondos; una amplitud indicada, un número de clases, la regla de Freedman-Diaconis o la de Scott la sustituyen, y los enteros en un rango corto reciben una barra por valor.
- Cada clase incluye su límite izquierdo y no el derecho, salvo la última, que incluye ambos, así que un valor sobre un límite se cuenta una sola vez y en un lugar previsible.
- Cada regeneración vuelve a contar las clases a partir de tus valores, así que cambiar el preajuste de revista o los colores nunca mueve una barra.
Tipos de histograma que puedes crear
Seis histogramas que piden investigadores y estudiantes, qué lleva cada uno en el eje y, y qué escribir para que el generador lo dibuje.
Histograma de frecuencias absolutas
La altura de la barra es el recuento de la clase, y las alturas suman n. La opción por defecto. Úsalo para una muestra cuando al lector le importa cuántas observaciones hay, como 60 frecuencias cardíacas en reposo o 200 diámetros de partículas.
Histograma de frecuencias relativas
La altura de la barra es el recuento dividido por n, así que las barras suman 1 (o 100 % si pides porcentajes). Escribe «frecuencia relativa». Úsalo cuando muestras de distinto tamaño comparten eje; la forma es la misma que la de la versión de frecuencias.
Histograma de densidad con curva normal
La altura de la barra es el recuento dividido por n por la amplitud de clase, así que el área total es 1, y una curva normal con la media y la DE de la muestra queda en la misma escala. Escribe «histograma de densidad con curva normal». Es la comprobación habitual antes de una prueba t o un ANOVA, y de los residuos de una regresión.
Histogramas superpuestos de dos muestras
Dos o tres muestras sobre los mismos límites de clase, cada una con un relleno semitransparente para que se vea el solapamiento. Da a cada muestra su propia línea (Antes de la sequía: …, Después de la sequía: …). De cuatro a seis muestras, o la palabra «paneles», ponen cada una en su panel con un eje x común; «apilado» las apila.
Histograma de frecuencias acumuladas
Cada barra es el total acumulado hasta el final de su clase, así que la última barra vale n. Escribe «acumulado». Responde a preguntas como cuántos estudiantes sacaron menos de 70, y el percentil de un valor se lee directamente.
Histograma a partir de datos agrupados
Las frecuencias ya agrupadas (40–49: 3, 50–59: 8…) se dibujan tal cual, nunca se reagrupan. Los límites de clase se unen en sus fronteras (49,5, 59,5…) para que las barras se toquen, y las clases de amplitud desigual pasan las alturas a densidad de frecuencia para que cada área siga fiel a su recuento.
¿Cuántas clases? Sturges, Freedman-Diaconis y la amplitud de clase
La amplitud de clase decide qué forma muestra un histograma: muy pocas clases esconden un segundo pico y demasiadas convierten las barras en ruido. Una regla hace la elección reproducible, y el pie de figura debe indicar la amplitud usada.
Sturges: k = ⌈log₂ n⌉ + 1 Freedman–Diaconis: h = 2 × IQR × n^(−1/3) Densidad: altura = recuento ÷ (n × h)
En palabras
La regla de Sturges fija el número de clases solo a partir del tamaño de la muestra: 7 para 50 observaciones, 8 para 100, 11 para 1.000. La regla de Freedman-Diaconis fija en cambio la amplitud a partir del rango intercuartílico, lo que evita que unos pocos valores extremos estiren todas las clases. Un histograma de densidad divide cada recuento por n por la amplitud, así que el área total de las barras es 1 y se puede superponer una curva de probabilidad.
Por defecto se usa la regla de Sturges, redondeada a una amplitud de 1, 2, 2,5 o 5 veces una potencia de diez. Escribe «amplitud 5», «12 clases», «clases FD» o «regla de Scott» para cambiarla, y «empezando en 40» para mover el primer límite.
Cómo hacer un histograma
Introduce las mediciones
Pega una muestra por línea, Tiempo de reacción (ms): 276, 402, 294…, o adjunta la columna de la hoja de cálculo. Dos líneas son dos muestras con clases comunes; una tabla de clases con frecuencias se dibuja tal cual.
Indica cómo agrupar y escalar
Deja las clases con la regla de Sturges o indica una amplitud o un número. Pide frecuencia relativa, porcentaje, densidad, curva normal o recuento acumulado, y da los títulos de los ejes.
Genera y comprueba los recuentos
La figura se dibuja a partir de los límites y las frecuencias calculados. Compara una o dos barras con tu propio recuento, sigue editando en el chat y exporta a PNG, SVG o PPTX.
Leer la forma de un histograma
**Un histograma se lee por su centro, su dispersión, su asimetría, su número de picos y sus valores atípicos, los rasgos que apuntan al modelo adecuado para los datos.** La amplitud de clase cambia lo que se ve, así que comprueba una forma con una segunda amplitud antes de comunicarla.
| Forma | Qué hacen las barras | Qué suele significar | Qué comprobar |
|---|---|---|---|
| Simétrica, un pico | Más altas en el centro, bajando por igual a ambos lados | Cercana a una distribución normal | Un gráfico de probabilidad normal antes de una prueba t |
| Asimétrica a la derecha | Una cola larga de barras bajas a la derecha del pico | Valores acotados en cero: tamaños, tiempos, concentraciones | Comunicar la mediana; probar clases en escala logarítmica |
| Asimétrica a la izquierda | La cola larga va hacia la izquierda | Un techo, como notas de examen cerca del 100 % | Mediana y RIC en el pie de figura |
| Bimodal | Dos picos separados | Dos poblaciones mezcladas en una muestra | Separar por grupo y superponer ambos |
| Uniforme | Barras de altura parecida | Ningún valor preferido, o clases demasiado anchas | Volver a dibujar con una amplitud menor |
| Atípicos o huecos | Barras aisladas lejos del resto, clases vacías entre ellas | Errores de medida o un subgrupo raro | Revisar esas observaciones antes de excluir ninguna |
La asimetría se nombra por la cola, no por el pico: un histograma asimétrico a la derecha tiene el pico a la izquierda. En una muestra asimétrica a la derecha la media queda a la derecha de la mediana, por eso conviene dar ambas en el pie de figura.
Histograma vs gráfico de barras
Un histograma agrupa en clases una medición continua para mostrar su distribución; un gráfico de barras da un valor a cada una de varias categorías separadas. El eje x los distingue: una escala numérica indica histograma, nombres de grupos indican gráfico de barras.
| Histograma | Gráfico de barras | Diagrama de caja | |
|---|---|---|---|
| Eje x | Una recta numérica dividida en clases | Nombres de categorías en cualquier orden | Nombres de grupos |
| Altura de la barra | Observaciones en la clase, o su densidad | Una media, un recuento o un porcentaje por categoría | Sin barras: mediana, cuartiles y bigotes |
| Espacio entre barras | Ninguno, las clases vecinas comparten límite | Huecos iguales entre categorías | Las cajas están separadas |
| ¿Se puede cambiar el orden? | No, las clases siguen la recta numérica | Sí, por tamaño o por nombre | Sí |
| Responde a | ¿Qué valores son frecuentes y cuánto se dispersan? | ¿Qué categoría es la mayor? | ¿Cómo se comparan grupos enteros? |
Para comparar una medición entre grupos, un histograma por grupo con clases comunes muestra cada forma completa; a partir de tres grupos, un diagrama de caja hace la misma comparación de forma más compacta.
Cuándo una figura de artículo necesita un histograma
Los histogramas aparecen siempre que un artículo debe mostrar cómo es una muestra, no solo su media.
Comprobar la distribución antes de una prueba
Los revisores preguntan si los datos cumplen el supuesto de normalidad de una prueba t o un ANOVA; un histograma de densidad con curva normal lo responde en un panel suplementario.
Residuos de regresión
Unos residuos estandarizados centrados en cero y sin cola larga respaldan un modelo lineal; unos residuos asimétricos o con dos picos apuntan a una variable que falta o a una transformación necesaria.
Control de calidad y calibración
Pesos de llenado, réplicas de ensayo o lecturas de instrumentos agrupados frente a sus límites de especificación muestran de un vistazo la deriva y la dispersión en artículos de métodos y validación.
Distribuciones de tamaños y tiempos
Diámetros de células y partículas, longitudes de mitocondrias, tiempos de reacción, edades al diagnóstico: variables asimétricas o multimodales cuya forma ocultaría una barra de media ± DE.
Preguntas sobre histogramas
¿Cuántas clases debe tener un histograma?
Normalmente de cinco a 15, más cuanto mayor es la muestra. La regla de Sturges da 7 clases para 50 valores, 8 para 100 y 11 para 1.000. Este generador parte de ahí y redondea la amplitud a un número limpio, así que el número final puede variar en una o dos; las muestras grandes o asimétricas suelen leerse mejor con la regla de Freedman-Diaconis.
¿Por qué se tocan las barras de un histograma?
Porque las clases son intervalos consecutivos de una misma recta numérica sin nada entre ellos. Un hueco sugeriría valores imposibles. Las barras solo quedan separadas cuando una clase está vacía, y eso se ve como un tramo de línea base sin barra.
¿Qué diferencia hay entre un histograma y un gráfico de barras?
Un histograma muestra la distribución de una variable numérica en clases; un gráfico de barras compara un valor entre categorías. El eje x del histograma es una escala continua con barras que se tocan, mientras que las categorías de un gráfico de barras están separadas y pueden ordenarse como se quiera.
¿Cómo elijo la amplitud de clase?
Parte de una regla y toma una amplitud redonda cercana: 2, 5 o 10 unidades en lugar de 3,7. Escribe «amplitud 5» para fijarla y «empezando en 40» para situar el primer límite. Demasiado ancha funde picos reales y demasiado estrecha hace que el ruido parezca estructura, así que compara dos amplitudes antes de decidir.
¿Cómo sé si un histograma es asimétrico?
Mira la cola: barras bajas que se alargan hacia la derecha indican asimetría a la derecha, hacia la izquierda, asimetría a la izquierda. La media se desplaza hacia la cola, así que una media bastante por encima de la mediana confirma la asimetría a la derecha. Los tiempos de reacción, los ingresos y los tamaños de partícula suelen ser asimétricos a la derecha.
¿Cuándo conviene usar clases en escala logarítmica?
Cuando todos los valores son positivos y los datos abarcan más de una o dos potencias de diez, como suele pasar con tamaños de partícula y concentraciones. Clases iguales en un eje logarítmico dan espacio a los valores pequeños y a menudo convierten una cola larga a la derecha en una forma simétrica. Escribe «clases logarítmicas» o «eje x en escala logarítmica».
¿Cómo se hace un histograma a mano?
Halla el rango, elige una amplitud, reparte los valores en las clases contándolos y dibuja barras contiguas tan altas como las frecuencias. Empieza la primera clase justo por debajo del valor más pequeño; con números enteros, límites acabados en ,5 (49,5, 59,5) evitan que un valor caiga sobre un límite. Los pasos son los mismos en un cuaderno que aquí.
¿El eje y debe mostrar frecuencia absoluta, frecuencia relativa o densidad?
Frecuencia absoluta para una sola muestra, frecuencia relativa para comparar muestras de distinto tamaño, densidad cuando se superpone una curva de probabilidad a las barras o las clases son desiguales. Con clases iguales, las tres dan la misma forma; solo cambia la escala del eje.
¿Cómo comparo dos grupos con histogramas?
Pon las dos muestras sobre los mismos límites de clase y los mismos ejes, superpuestas con rellenos transparentes o en paneles uno encima del otro. Clases distintas para cada grupo hacen imposible comparar las formas. Da a cada grupo su propia línea de valores con su nombre.
¿En qué clase cae un valor que está sobre un límite?
En la clase que empieza en ese límite. Cada clase incluye su límite izquierdo y excluye el derecho, salvo la última, que incluye ambos extremos para que el máximo siempre se cuente; la función histogram de NumPy usa la misma convención.
¿Puedo crear un histograma a partir de datos ya agrupados en clases?
Sí. Indica las clases con sus frecuencias, por ejemplo 40–49: 3, 50–59: 8, 60–69: 12, y se dibujan tal cual. Los límites se unen en las fronteras de clase para que las barras se toquen, y cuando las clases tienen amplitudes distintas las barras pasan a densidad de frecuencia para que sus áreas sigan siendo proporcionales a las frecuencias.
¿Qué debe indicar el pie de figura de un histograma?
El tamaño de la muestra, la amplitud de clase o la regla que la fijó, y qué mide el eje y. Sin la amplitud, un lector no puede juzgar una forma, y un eje de densidad necesita una frase para quien no sea de estadística.
Fuentes
- 1.3.3.14. Histogram — NIST, e-Handbook of Statistical Methods
- 2.2 Histograms, Frequency Polygons, and Time Series Graphs — OpenStax, Introductory Statistics 2e
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