Tipos de gráficos según el tipo de variable: una guía práctica para investigadores Naturópatas

1. Introducción: la imagen como aliada de la investigación

En el ámbito de la Naturopatía Basada en la Evidencia (NBE), la capacidad de sintetizar y comunicar datos de manera clara es una competencia fundamental. Un gráfico bien diseñado puede revelar patrones, tendencias o relaciones que pasarían desapercibidos en una tabla de números, convirtiéndose en una herramienta indispensable para la Metodología de Intervención Naturopática (MIN) y la Coordinación Praxiológica Naturopática (COPRANA).

La elección del gráfico adecuado no es un detalle estético, sino una decisión metodológica que impacta directamente en la validez de la interpretación. Cada tipo de gráfico responde a una lógica específica y, sobre todo, al tipo de variable que se desea representar. Un error en esta elección puede inducir a conclusiones erróneas, distorsionar la percepción del lector y, en última instancia, comprometer la credibilidad del estudio.

Este artículo ofrece una guía práctica y rigurosa para que los investigadores Naturópatas puedan seleccionar y construir gráficos estadísticos adecuados a cada situación, alineados con los principios de la NBE y adaptados a las necesidades de la investigación en salud natural.

2. Tipos de variables: el primer paso para elegir el gráfico

Antes de seleccionar un gráfico, es imprescindible clasificar correctamente las variables que se van a representar. Esta clasificación determina no solo el tipo de gráfico, sino también las medidas estadísticas apropiadas.

Las variables se dividen en dos grandes categorías: cualitativas y cuantitativas.

2.1. Variables cualitativas (o categóricas)

Se refieren a cualidades o modalidades que no pueden expresarse numéricamente. A su vez, se subdividen en:

• Ordinales: siguen un orden o secuencia (ej. el abecedario, los meses del año, la clasificación de la severidad de un síntoma en una escala de 1 a 5).
• Categóricas (nominales): no siguen ningún orden (ej. el tipo de intervención utilizada: fitoterapia, hidroterapia, acupuntura; el sexo de los participantes).

2.2. Variables cuantitativas (o numéricas)

Se refieren a cantidades o valores numéricos. Se subdividen en:

• Discretas: toman valores enteros (0, 1, 2, 3…). Ej. el número de sesiones de un Programa Personal de Salud (PPS), el número de hijos, el número de Salutantes en un estudio.
• Continuas: pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo (ej. la edad, el peso, la tensión arterial, el nivel de colesterol).

3. Tipos de gráficos según el tipo de variable

La siguiente tabla resume los principales tipos de gráficos, el tipo de variable para el que resultan más apropiados y su aplicación en la investigación Naturopática. A continuación, se desarrollan en detalle cada uno de ellos.

Gráfico	Tipo de variable más apropiado	Aplicación en la investigación Naturopática
Gráfico de barras	Cualitativa (nominal u ordinal) y cuantitativa discreta con pocos valores	Comparar frecuencias de valoraciones diasósticas, tipos de intervención, adherencia a un PPS, distribución de respuestas a un cuestionario.
Gráfico de sectores (tarta)	Cualitativa (nominal u ordinal) con pocas categorías (ideal ≤ 6)	Visualizar la proporción de Salutantes que presentan diferentes manifestaciones psicobiológicas o que utilizan diferentes agentes naturales de salud.
Histograma	Cuantitativa continua	Describir la distribución de parámetros como la edad, el IMC, la tensión arterial, los niveles de glucemia o marcadores inflamatorios al inicio de un estudio.
Gráfico de cajas y bigotes (boxplot)	Cuantitativa continua	Comparar la distribución (mediana, cuartiles, valores atípicos) de una variable (ej. estrés percibido) entre diferentes grupos (ej. grupos de intervención vs. control).
Gráfico de dispersión (scatter plot)	Dos variables cuantitativas continuas	Explorar la relación entre dos variables, como la correlación entre horas de ejercicio y niveles de cortisol, o entre consumo de polifenoles y marcadores de inflamación.
Gráfico de líneas	Cuantitativa continua (generalmente a lo largo del tiempo)	Representar la evolución temporal de una variable (ej. evolución de la puntuación en la escala de activación del Salutante – SAM – a lo largo de un PPS de 6 meses).

3.1. Gráfico de barras

¿Cuándo usarlo?
Es la herramienta gráfica por excelencia para representar la distribución de una variable cualitativa (nominal u ordinal) o de una variable cuantitativa discreta que toma pocos valores. Se caracteriza por presentar barras separadas, una para cada categoría, cuya altura es proporcional a la frecuencia (absoluta o relativa) de dicha categoría.

Ejemplo en investigación Naturopática:
Para describir la frecuencia con la que los Salutantes de un estudio presentan diferentes tipos de síntomas digestivos (distensión, dolor, diarrea, estreñimiento), un gráfico de barras permite comparar visualmente cuál es el síntoma más prevalente.

Precaución:
Cuando el número de categorías es muy elevado, las barras se vuelven demasiado finas y la lectura se dificulta. Es preferible seleccionar las categorías más relevantes.

3.2. Gráfico de sectores (o de tarta o circular)

¿Cuándo usarlo?
Similar al gráfico de barras, se utiliza para variables cualitativas con pocas categorías (idealmente no más de seis). El círculo se divide en sectores cuya área es proporcional a la frecuencia de cada categoría.

Ejemplo en investigación Naturopática:
Para representar la proporción de Salutantes que utilizan cada tipo de agente natural de salud (fitomoduladores, hidromoduladores, suplementos nutricionales) como parte de su PPS, un gráfico de sectores es muy efectivo.

Precaución:
Cuando hay muchas categorías, el gráfico de sectores se vuelve confuso y difícil de interpretar. En esos casos, el gráfico de barras es preferible.

3.3. Histograma

¿Cuándo usarlo?
Es el gráfico más adecuado para representar la distribución de una variable cuantitativa continua, como la edad, la tensión arterial, el peso o los niveles de colesterol.

A diferencia del gráfico de barras, el histograma agrupa los valores de la variable en intervalos o "bins" de igual amplitud. Cada intervalo se representa con una barra adyacente a la siguiente, sin espacios, y la altura de la barra es proporcional a la frecuencia de los datos en ese intervalo.

Ejemplo en investigación Naturopática:
Para describir la distribución de la edad de los Salutantes incluidos en un estudio sobre los efectos de una dieta desiinflamatoria, un histograma mostrará si la mayoría son jóvenes, de mediana edad o ancianos.

3.4. Gráfico de cajas y bigotes (boxplot)

¿Cuándo usarlo?
Es una herramienta gráfica muy potente para comparar la distribución de una variable cuantitativa continua entre dos o más grupos. Resume de forma visual cinco estadísticos clave: el mínimo, el primer cuartil (Q1), la mediana (Q2), el tercer cuartil (Q3) y el máximo. Además, permite identificar los valores atípicos (outliers).

Ejemplo en investigación Naturopática:
Para comparar la evolución de la fatiga (variable continua medida con una escala validada) entre un grupo de Salutantes que recibió un PPS basado en la MIN y un grupo control en lista de espera, los boxplots nos permitirían comparar las medianas, la dispersión y la presencia de valores extremos en cada grupo.

3.5. Gráfico de dispersión (scatter plot)

¿Cuándo usarlo?
Es el gráfico de elección para explorar la relación entre dos variables cuantitativas continuas. Cada punto representa un par de observaciones (X, Y).

Ejemplo en investigación Naturopática:
Para explorar la relación entre el número de horas semanales de ejercicio físico (X) y los niveles de proteína C reactiva (PCR) (Y), un gráfico de dispersión permite visualizar si existe una tendencia (negativa) y qué tipo de relación (lineal o no lineal).

3.6. Gráfico de líneas

¿Cuándo usarlo?
Es ideal para representar la evolución de una variable cuantitativa continua en el tiempo (series temporales). Los puntos de datos se conectan mediante líneas, lo que facilita la visualización de tendencias, subidas, bajadas y estacionalidad.

Ejemplo en investigación Naturopática:
Para representar la evolución de la puntuación media en la Escala de Activación del Salutante (SAM) a lo largo de un PPS de 6 meses (con mediciones al inicio, a los 3 meses y a los 6 meses), un gráfico de líneas mostraría claramente la tendencia de mejora.

4. Aspectos éticos y de rigor en la representación gráfica

Un gráfico mal construido puede tergiversar la realidad y llevar al lector a conclusiones erróneas. Los investigadores Naturópatas deben adherirse a los siguientes principios éticos:

• No inducir a error: la escala de los ejes debe empezar en cero cuando sea apropiado (especialmente en gráficos de barras). Cortar el eje para "amplificar" diferencias pequeñas es una práctica engañosa.
• Evitar la sobrecarga de información: un gráfico debe comunicar un mensaje claro. Si es demasiado complejo, es preferible dividirlo en varios gráficos más simples.
• Ser transparente en la selección: se debe explicar en la metodología por qué se ha elegido un determinado tipo de gráfico y cómo se han definido los intervalos (en el caso de los histogramas), ya que su elección afecta a la interpretación.
• Respetar la semiótica: se deben utilizar colores y formas de manera consistente y accesible para todos los lectores.

Como señala Roy-García et al. (2020), “los gráficos, al igual que las pruebas estadísticas, se seleccionan a partir del objetivo del estudio, de los tipos de variable y de los análisis estadísticos que se desee ilustrar”.

5. Conclusión: la imagen como herramienta de rigor y transparencia

La representación gráfica de los datos no es una etapa secundaria en la investigación, sino una fase metodológica crucial que exige un profundo conocimiento de los tipos de variables y de los gráficos a ellas asociados.

En el marco de la NBE, la elección del gráfico adecuado es una expresión más del compromiso del investigador con la transparencia, el rigor y la comunicación efectiva. Un gráfico bien diseñado no solo facilita la comprensión de los resultados, sino que también contribuye a la credibilidad y el impacto de la investigación Naturopática.

Para los investigadores Naturópatas, dominar esta herramienta es una competencia esencial para contribuir al Corpus Naturopáticum con publicaciones de calidad, tanto en el ámbito cuantitativo como en el cualitativo, siempre en el marco de la MIN y la COPRANA.

“Un buen gráfico puede ser el puente que conecte los datos con la comprensión del Salutante. Elija bien.”

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Referencias

• Roy-García, I., Pérez-Rodríguez, M., Moreno-Palacios, J., Moreno-Noguez, M., & Ureña-Wong, K. R. (2020). Pertinencia e impertinencia de los gráficos en la investigación clínica. Revista Alergia México, 67(4), 381-400.
• INE. (s.f.). Tipos de datos y gráficos estadísticos. Instituto Nacional de Estadística.
• Ortega Páez, E., Ochoa Sangrador, C., & Molina Arias, M. (2019). Representación gráfica de variables. Evidencias en Pediatría, 15, 13.
• Fisterra. (2001). Representación gráfica en el Análisis de Datos.
• RINA. (2026). Metodología de Intervención Naturopática (MIN). Naturopatía Digital.
• Grupo de Estudios para la Sistematización de la Naturopatía (GESNA). (2025). Fundamentos de Praxiología Naturopática.

Nota final: Este artículo ha sido redactado en el marco de la línea de investigación en Metodología de la Investigación de la Red de Investigación Naturopática RINA, en diálogo con las contribuciones de Naturopatía Digital. Su objetivo es proporcionar a los Profesionales Naturópatas una guía práctica y rigurosa para la representación gráfica de datos, contribuyendo así a la calidad y credibilidad de la investigación en el marco de la NBE, la MIN y la COPRANA. Naturopatía, ahora más que nunca.