Anatomia completa
Um gráfico estatístico bem construído é como uma frase bem escrita: cada elemento tem um propósito. Neste capítulo, vamos desmontar completamente a anatomia de um gráfico e entender o papel de cada componente na comunicação visual de dados. Essa compreensão é fundamental para criar visualizações que informam em vez de confundir.
Vamos começar com uma imagem clara e anotada de um gráfico real, usando dados de nossos pacientes. Cada elemento será etiquetado e explicado.
O título é o cartão de apresentação do seu gráfico. Deve ser:
Subtítulo: Fornece contexto adicional. Explique a população, o período de coleta, ou especificidades metodológicas.
# Exemplo com ggplot2
ggplot(pacientes, aes(x = peso, y = quadril)) +
geom_point() +
labs(
title = "Relação entre Peso e Perímetro de Quadril",
subtitle = "Pacientes ambulatoriais estratificados por sexo e idade"
) +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold", size = 16),
plot.subtitle = element_text(color = "gray40", size = 12)
)
Os eixos são o mapa de referência do seu gráfico. Cada eixo deve conter:
scale_x_continuous() e scale_y_continuous() para controlar intervalos
Geometrias são as formas usadas para representar dados: pontos, barras, linhas, áreas.
| Geometria | Função | Melhor para |
|---|---|---|
geom_point() |
Scatter plot | Relações entre duas contínuas |
geom_bar() / geom_col() |
Barras | Comparação de categorias |
geom_line() |
Linhas | Séries temporais |
geom_boxplot() |
Box plots | Distribuição por grupos |
geom_histogram() |
Histogramas | Distribuição de uma variável |
Cada geometria tem propriedades estéticas (cor, tamanho, forma) que podem ser mapeadas a variáveis:
# Exemplo: múltiplas estéticas mapeadas a variáveis
p1 <- pacientes |>
ggplot(aes(x = peso, y = quadril, color = sexo, size = idade)) +
geom_point(alpha = 0.6) +
scale_color_manual(values = paleta_sexo) +
labs(title = "Com cores e tamanhos mapeados") +
tema_graficos()
# Exemplo: estética constante
p2 <- pacientes |>
ggplot(aes(x = peso, y = quadril)) +
geom_point(color = cores$azul, size = 3, alpha = 0.6) +
labs(title = "Com cores e tamanhos constantes") +
tema_graficos()
p1 | p2
Legendas explicam as cores, tamanhos e formas mapeadas aos dados.
legend.position = "right" ou "bottom"color = "Sexo", size = "Idade (anos)"# Legenda customizada
ggplot(pacientes, aes(x = peso, y = quadril, color = sexo, size = idade)) +
geom_point(alpha = 0.6) +
scale_color_manual(
values = paleta_sexo,
name = "Sexo do Paciente"
) +
scale_size_continuous(
name = "Idade (anos)",
range = c(2, 8)
) +
theme(
legend.position = "right",
legend.background = element_rect(fill = "white", color = "gray80"),
legend.title = element_text(face = "bold")
)
Linhas de grade facilitam a leitura de valores no gráfico.
element_blank()) para limpeza visual
A caption fornece contexto crucial: fonte dos dados, tamanho da amostra, metodologia.
<ggplot2::labels> List of 1
$ caption: chr "Fonte: Base de dados de pacientes ambulatoriais (n=403, 2020-2024)\nNota: Valores faltantes não foram incluídos"| __truncated__Anotações são setas, retângulos e textos que destacam pontos importantes.
# Gráfico com anotações para destaque
pacientes |>
ggplot(aes(x = idade, y = glicose, color = sexo)) +
geom_point(size = 3, alpha = 0.6) +
scale_color_manual(values = paleta_sexo) +
# Anotação: seta indicando valor alto
annotate("segment",
x = 65, xend = 62,
y = 190, yend = 175,
arrow = arrow(length = unit(0.3, "cm")),
color = "red", size = 1) +
annotate("text",
x = 66, y = 192,
label = "Glicose\nelevada\n(pré-diabetes)",
color = "red", fontface = "bold",
size = 3.5, hjust = 0) +
# Anotação: retângulo destacando zona de risco
annotate("rect",
xmin = 50, xmax = 75,
ymin = 140, ymax = 200,
alpha = 0.1, fill = "red",
color = "red", linetype = "dashed") +
annotate("text",
x = 62.5, y = 145,
label = "Zona de\nRisco",
color = "red", fontface = "bold",
size = 3.5, hjust = 0.5) +
labs(
title = "Glicose de Jejum vs Idade",
x = "Idade (anos)",
y = "Glicose (mg/dL)",
color = "Sexo"
) +
tema_graficos()
Teste sua compreensão dos elementos de um gráfico:
Pergunta 1: Qual é o propósito principal de um título em um gráfico?
Pergunta 2: Quando você mapeia uma variável a uma estética (como cor ou tamanho), o que você precisa incluir?
Pergunta 3: Qual elemento do gráfico é ESSENCIAL para explicar de onde vieram os dados?
| Elemento | Função | Essencial? |
|---|---|---|
| Título | Comunicar o assunto | Sim |
| Subtítulo | Contexto adicional | Não |
| Rótulos de eixos | Identificar variáveis e unidades | Sim |
| Escala dos eixos | Permitir leitura de valores | Sim |
| Geometria | Representar os dados | Sim |
| Legenda | Explicar mapeamentos estéticos | Depende |
| Grid lines | Facilitar leitura | Não |
| Caption | Citar fonte e contexto | Sim |
| Anotações | Destacar insights | Não |