Capítulo 21 Gráficos

21.1 Visualização efetiva de dados

21.1.1 Por que começar pela mensagem antes do gráfico?

• A figura deve responder a uma pergunta clara (comparação? tendência? composição?) e isso orienta a escolha do tipo de gráfico, dados e anotações. Esboce a mensagem e a pergunta antes de abrir o software.²³⁹

21.1.2 Como escolher a geometria e “mostrar os dados”?

• Prefira geometrias que revelem distribuição/variabilidade (pontos, boxplots, violinos) em vez de médias sozinhas. Sempre que possível, exiba os dados brutos (pontos com jitter) junto da estatística-resumo.²³⁹

Figura 21.1: Gráfico que mostra os dados brutos junto com um resumo estatístico (média e dispersão).

21.2 Gráficos

21.2.1 O que são gráficos?

• Gráficos são utilizados para apresentar dados (geralmente em grande quantidade) de modo mais intuitivo e fácil de compreender.²⁴⁰

21.2.2 O que torna um bom gráfico tão poderoso?

• “Não há ferramenta estatística tão poderosa quanto um gráfico bem escolhido”: gráficos ajudam a explorar dados, comunicar resultados e suportar decisões de forma clara e rápida.²⁴¹

21.2.3 Que elementos incluir em gráficos?

• Título, eixos horizontal e vertical com respectivas unidades, escalas em intervalos representativos das variáveis, legenda com símbolos, síntese descritiva dos valores e respectiva margem de erro, conforme necessário para adequada interpretação.²⁴⁰

21.2.4 Para que servem as barras de erro em gráficos?

• Barras de erro ajudam ao autor a apresentar as informações que descrevem os dados (por exemplo, em uma análise descritiva) ou sobre as inferências ou conclusões tomadas a partir de dados.^220,242

• Barras de erro mais longas representam mais imprecisão (maiores erros), enquanto barras mais curtas representam mais precisão na estimativa.²⁴²

• Barras de erro descritivas geralmente apresentam a amplitude (mínimo-máximo) ou desvio-padrão.²⁴²

• Barras de erro inferenciais geralmente apresentam o erro-padrão ou intervalo de confiança no nível de significância \(\alpha\) pré-estabelecido.^220,242

• Barras de erro com desvio-padrão são úteis para descrever a variabilidade dos dados, enquanto as barras de erro com erro padrão da média são úteis para descrever a precisão do parâmetro estimado (média) e sua relação com o tamanho da amostra.²²⁰

• Barras de erro com intervalo de confiança são úteis para fornecer uma estimativa da incerteza da estimativa do parâmetro populacional.²²⁰

• O comprimento das barras de erro sugere graficamente a imprecisão dos dados do estudo, uma vez que o valor verdadeiro da população pode estar em qualquer nível do intervalo da barra.²⁴²

• De modo contraintuitivo, um espaço entre as barras não garante significância, nem a sobreposição a descarta—depende do tipo de barra.²²⁰

• Para amostras pequenas é preferível apresentar os dados brutos, uma vez que as barras de erro não serão muito informativas.²²⁰

Figura 21.2: Exemplos de gráficos com barras de erro e dados brutos.

Figura 21.3: Exemplos de gráficos com barras de erro e dados brutos em diferentes cenários.

Os pacotes ggplot2²¹¹, plotly²⁴³ e corrplot²⁴⁴ fornecem diversas funções para construção de gráficos tais como ggplot, plot_ly e corrplot respectivamente.

21.2.5 Quais são os principais obstáculos para bons gráficos?

• Dificuldade técnica, negligência no ensino tradicional e o foco em “beleza” sem clareza podem levar a gráficos ruins, mesmo quando bem intencionados.²⁴¹

21.3 Tipos de gráficos

21.3.1 Quais são os tipos de gráficos para variáveis categóricas?

• Gráfico de barras: Mais usado para comparar frequências absolutas ou relativas entre categorias.^REF?

Figura 21.4: Gráfico de barras simples representando frequências por categoria.

• Gráfico de barras empilhadas: Útil para comparar proporções entre grupos em mais de uma variável categórica.^REF?

Figura 21.5: Gráfico de barras empilhadas representando frequências por categoria.

Figura 21.6: Gráficos de barras represetando médias, barras de erro e dados individuais.

21.3.2 Quais são os tipos de gráficos para variáveis numéricas?

• Histograma: Distribuição de frequência de uma variável contínua. Mostra a forma da distribuição (simétrica, assimétrica, bimodal).^REF?

Figura 21.7: Histograma.

• Gráfico de densidade: Similar ao histograma, mas mais suave. Útil para avaliar a distribuição.^REF?

Figura 21.8: Gráfico de densidade

• Diagrama de caixa (boxplot): Resume mediana, quartis e valores extremos. Excelente para comparar grupos.^REF?

Figura 21.9: Boxplot por grupo.

• Gráfico de violino: Combina boxplot e densidade, mostrando a distribuição da variável. Útil para comparar grupos.^REF?

Figura 21.10: Violin plot por grupo.

• Gráfico de pontos (dot plot): Mostra cada valor individualmente, útil para pequenas amostras e para visualizar a distribuição.^REF?

Figura 21.11: Gráfico de pontos.

21.3.3 Quais são os tipos de gráficos para relações entre variáveis?

• Gráfico de dispersão (scatter plot): Mostra a relação entre duas variáveis quantitativas. Ideal para investigar correlações.^REF?

Figura 21.12: Gráfico de dispersão representando a relação entre duas variáveis.

• Gráfico de bolhas (bubble chart): Expande o gráfico de dispersão adicionando uma terceira variável (tamanho da bolha).^REF?

Figura 21.13: Gráfico de bolhas representando a relação entre três variáveis.

• Gráfico Sankey: Visualiza fluxos entre categorias em diferentes etapas ou grupos. Útil para mostrar proporções e transições.²⁴⁵

Figura 21.14: Sankey plot representando fluxos entre categorias.

• Gráfico de categorias paralelas (parcats): Mostra relações entre múltiplas variáveis categóricas em paralelo. Útil para visualizar fluxos e proporções.^REF?

Figura 21.15: Gráfico de categorias paralelas (parcats) representando transições entre categorias ao longo do tempo.

• Gráfico de pares (pairs plot): Mostra relações entre múltiplas variáveis quantitativas por meio de uma matriz de dispersão.^REF?

Figura 21.16: Gráfico de pares representando correlações entre múltiplas variáveis.

21.3.4 Quais são os tipos de gráficos para dados longitudinais?

• Gráfico de spaghetti: Mostra trajetórias individuais ao longo do tempo, útil para dados longitudinais de variáveis contínuas.^245,246

Figura 21.17: Gráfico spaghetti representando dados longitudinais.

• Gráfico de lasagna: Mostra trajetórias individuais ao longo do tempo, útil para dados longitudinais de variáveis categóricas.^245,246

Figura 21.18: Gráfico de lasanha representando dados longitudinais categóricos.

• Gráfico nadador (swimmer plot): Representa a duração do acompanhamento individual de cada participante ao longo do tempo, destacando eventos clínicos importantes e pacientes ainda em seguimento.^REF?

Code

# reprodutibilidade
set.seed(123)

# 1. Criando dados simulados
n_patients <- 25

df <- data.frame(
  patient = paste0("P", sprintf("%02d", 1:n_patients)),
  # início do acompanhamento
  start_day = sample(0:40, n_patients, replace = TRUE),
  # duração total
  duration = sample(20:140, n_patients, replace = TRUE),
  # evento intermediário
  event_day = sample(10:120, n_patients, replace = TRUE),
  # paciente ainda em seguimento?
  ongoing = sample(c(TRUE, FALSE), n_patients, replace = TRUE)
)

# fim do acompanhamento
df$end_day <- df$start_day + df$duration

# ajustar evento para ficar dentro da linha
df$event_day <- pmin(
  df$start_day + df$event_day,
  df$end_day - 5
)

# ordenar pacientes pela duração
df <- df %>%
  dplyr::arrange(desc(duration)) %>%
  dplyr::mutate(patient = factor(patient, levels = patient))

# 2. Construção do Swimmer Plot
p <- ggplot2::ggplot(df) +
  # linha principal de cada paciente
  ggplot2::geom_segment(
    ggplot2::aes(
      x = start_day,
      xend = end_day,
      y = patient,
      yend = patient
    ),
    linewidth = 1
  ) +
  # ponto do evento clínico
  ggplot2::geom_point(
    ggplot2::aes(
      x = event_day,
      y = patient
    ),
    shape = 18,
    size = 3
  ) +
  # seta para pacientes ainda em seguimento
  ggplot2::geom_segment(
    data = subset(df, ongoing == TRUE),
    ggplot2::aes(
      x = end_day - 5,
      xend = end_day,
      y = patient,
      yend = patient
    ),
    arrow = ggplot2::arrow(length = grid::unit(0.15, "cm")),
    linewidth = 1
  ) +
  # tema
  ggplot2::theme_bw(base_size = 12) +
  ggplot2::labs(
    x = "Dias após início do tratamento",
    y = "Paciente"
  ) +
  ggplot2::theme(
    panel.grid.major.y = ggplot2::element_blank(),
    panel.grid.minor = ggplot2::element_blank()
  )

# 3. Exibir gráfico
print(p)

21.3.5 Quais são os tipos de gráficos para séries temporais?

• Gráfico de linhas: Mostra a evolução de uma variável ao longo do tempo, com pontos conectados por linhas.^REF?

Figura 21.19: Gráfico de linha representando uma série temporal.

21.3.6 Quais são os tipos de gráficos para avaliação de resposta longitudinal?

• Waterfall plot: Representa a melhor variação percentual individual em relação ao baseline, geralmente ordenada do pior ao melhor respondedor. Pode mascarar a dinâmica temporal e induzir interpretações equivocadas quando usado isoladamente.²⁴⁷

Figura 21.20: Gráfico waterfall representando a melhor variação percentual em relação ao baseline para cada paciente.

• Spider plot: Mostra a variação percentual de uma variável ao longo do tempo para cada indivíduo, permitindo visualizar a trajetória longitudinal da resposta. Ainda assim, o uso de percentual de mudança apresenta limitações estatísticas, incluindo assimetria e dependência do valor basal.²⁴⁷

Figura 21.21: Gráfico spider representando a variação percentual do SLD ao longo do tempo para cada paciente.

21.3.7 Quais são os tipos de gráficos para dados multivariados?

• Gráfico de dispersão: Representa a relação entre duas variáveis, com pontos e uma linha de tendência.^REF?

Figura 21.22: Gráfico de correlação entre duas variáveis com linha de tendência.

• Gráfico de matriz de dispersão: Mostra relações entre múltiplas variáveis quantitativas, útil para identificar padrões.^REF?

Figura 21.23: Matriz de dispersão representando relações entre múltiplas variáveis.

• Gráfico de calor (heatmap): Representa dados em uma matriz, com cores indicando intensidade ou frequência.^REF?

Figura 21.24: Mapa de calor da correlação entre variáveis.

• Gráfico de radar (ou gráfico de aranha): Representa várias variáveis em um único gráfico, útil para comparar perfis.^REF?

Figura 21.25: Gráfico radar representando múltiplas variáveis.

21.3.8 Quais são as melhores práticas na elaboração de gráficos?

• O tamanho da amostra total e subgrupos, se houver, deve estar descrito na figura ou na sua legenda.²⁴²

• Para análise inferencial de figuras, as barras de erro representadas por erro-padrão ou intervalo de confiança no nível de significância \(\alpha\) pré-estabelecido são preferíveis à amplitude ou desvio-padrão.^220,242

• Evite gráficos de barra e mostre a distribuição dos dados sempre que possível.²³⁷

• Exiba os pontos de dados em boxplots.²³⁷

• Use jitter simétrico em gráficos de pontos para permitir a visualização de todos os dados.²³⁷

• Prefira palhetas de cor adaptadas para daltônicos.²³⁷

• Uma boa legenda torna a figura autossuficiente: descreva amostra (n), geometrias, métricas de incerteza, escalas/unidades e mensagem principal. Se houver modelo, indique fórmula/ajustes em nota.²³⁹

• Evite gráficos de barras com médias para variáveis contínuas; prefira pontos/box/violino e, em amostras pequenas, exiba todos os dados.²³⁷

• Checklist: (1) Mensagem está explícita? (2) Geometria adequada e dados visíveis? (3) Incerteza correta e rotulada? (4) Cores informativas e acessíveis? (5) Escalas comparáveis? (6) Legenda autossuficiente? (7) Diferença clara entre dados e modelos? (8) Arquivo exportado na resolução/tamanho exigidos?²³⁹

O pacote ggsci²⁴⁸ fornece palhetas de cores tais como pal_lancet, pal_nejm e pal_npg inspiradas em publicações científicas para uso em gráficos.

O pacote grDevices²¹⁰ fornece a função dev.new para controlar diversos aspectos do gráfico, tais como tamanho e resolução.

O pacote tiff²⁴⁹ fornece a função writeTIFF para exportar gráficos em formato TIFF.

21.4 Fluxogramas

21.4.1 O que é um fluxograma?

• Fluxogramas são representações visuais que organizam etapas, decisões, relações ou processos por meio de símbolos e setas.²⁵⁰

• Fluxogramas auxiliam na compreensão de sequências de eventos e na comunicação de conceitos complexos de forma clara e rápida, sendo amplamente utilizados em ensino, pesquisa científica, apresentações e descrição de métodos experimentais.²⁵⁰

• Fluxogramas não são utilizados apenas para representar processos. Em muitos contextos, também funcionam como ferramentas de planejamento, documentação, comunicação e coordenação entre diferentes participantes de um projeto.²⁵¹

• Todo fluxograma representa uma simplificação da realidade. Seu objetivo não é reproduzir todos os detalhes de um processo, mas destacar os elementos mais importantes para compreensão, análise ou comunicação.²⁵¹

• Historicamente, os fluxogramas desempenharam não apenas um papel técnico, mas também organizacional, servindo como instrumentos de comunicação entre diferentes participantes do desenvolvimento de sistemas.²⁵¹

21.4.2 Por que utilizar fluxogramas em artigos científicos?

• Fluxogramas permitem resumir métodos, processos experimentais e fluxos de participantes de forma mais eficiente do que descrições exclusivamente textuais.²⁵⁰

• Diagramas bem construídos podem melhorar a aprendizagem, a retenção de informações e a comunicação entre pesquisadores de diferentes áreas e idiomas.²⁵⁰

• Em apresentações científicas, fluxogramas ajudam o público a acompanhar processos complexos e favorecem a compreensão das relações entre etapas de um estudo.²⁵⁰

21.4.3 Quando utilizar fluxogramas?

• Descrição de procedimentos laboratoriais.²⁵⁰

• Protocolos experimentais.²⁵⁰

• Sequências lineares de etapas.²⁵⁰

• Fluxo de participantes em estudos clínicos.²⁵⁰

• Processos decisórios.²⁵⁰

21.4.4 Quais são os elementos de um fluxograma?

• Fluxogramas podem incluir elementos textuais e gráficos.²⁵⁰

• Título: deve aparecer em posição de destaque e informar claramente a ideia principal do fluxograma.²⁵⁰

• Legenda da figura: explica o objetivo geral do diagrama, descreve elementos importantes e define abreviações quando necessário.²⁵⁰

• Rótulos identificadores: nomeiam componentes, etapas ou objetos representados.²⁵⁰

• Rótulos explicativos: descrevem o que está acontecendo em cada etapa do processo.²⁵⁰

• Marcadores de tempo: podem indicar a sequência temporal dos eventos quando o fluxograma representa processos cronológicos.²⁵⁰

• Setas: representam direção, sequência de eventos, fluxo de informação ou relações entre etapas.²⁵⁰

• Fluxos divergentes: indicam ramificações, caminhos alternativos ou eventos simultâneos.²⁵⁰

• Ciclos: são úteis para representar processos repetitivos ou fenômenos cíclicos.²⁵⁰

• Cores: podem destacar relações entre elementos, diferentes categorias ou estágios de um processo. O uso deve ser consistente ao longo da figura.²⁵⁰

• Símbolos e ilustrações: ajudam a identificar rapidamente objetos, estruturas ou entidades envolvidas no processo.²⁵⁰

• Ampliação ou redução de escala (zoom in e zoom out): permitem representar relações entre estruturas em diferentes níveis de detalhe.²⁵⁰

21.4.5 Quais são os princípios de um fluxograma?

• O fluxo de leitura deve seguir uma direção intuitiva, preferencialmente de cima para baixo ou da esquerda para a direita.²⁵⁰

• Elementos gráficos semelhantes devem representar conceitos semelhantes ao longo de toda a figura.²⁵⁰

• Cores, setas, símbolos e legendas devem ser utilizados de forma consistente para facilitar a interpretação.²⁵⁰

• Um fluxograma deve conter apenas as informações essenciais, evitando excesso de detalhes que possam prejudicar a compreensão.²⁵⁰

• Títulos, legendas e rótulos explicativos ajudam o leitor a compreender rapidamente o significado da figura.²⁵⁰

Figura 21.26: Fluxograma baseado no Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA).

Figura 21.27: Fluxograma baseado no Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT).

O pacote PRISMA2020²⁵² fornece a função PRISMA_flowdiagram para elaboração do fluxograma de revisões sistemáticas no formato padrão.

O pacote consort²⁵³ fornece a função consort_plot para elaboração do fluxograma de ensaios experimentais no formato padrão.

21.4.6 Como construir fluxogramas claros e eficientes?

• Utilize a mesma convenção gráfica para representar o mesmo conceito em toda a figura.²⁵⁰

• Evite excesso de elementos visuais que possam gerar sobrecarga cognitiva.²⁵⁰

• Garanta que o sentido de leitura seja intuitivo e claramente indicado pelas setas ou pela disposição dos elementos.²⁵⁰

• Explique abreviações, símbolos e cores na legenda sempre que necessário.²⁵⁰

• Priorize clareza e compreensão em vez de ornamentação visual.²⁵⁰

• Evite representar detalhes desnecessários. Um fluxograma excessivamente complexo pode comprometer sua principal função: facilitar a compreensão do processo representado.²⁵¹

Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,

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