**Descripción:** El gráfico conjunto es una herramienta de visualización de datos que permite representar la relación entre dos variables, al mismo tiempo que muestra sus distribuciones marginales. Este tipo de gráfico combina un diagrama de dispersión, que ilustra cómo se relacionan las dos variables entre sí, con histogramas o gráficos de densidad en los márgenes, que representan la distribución de cada variable de forma independiente. Esta combinación proporciona una visión más completa de los datos, facilitando la identificación de patrones, tendencias y posibles correlaciones. Los gráficos conjuntos son especialmente útiles en el análisis exploratorio de datos, ya que permiten a los analistas y científicos de datos obtener una comprensión más profunda de las interacciones entre variables y de la naturaleza de los datos. Su diseño intuitivo y visualmente atractivo los convierte en una opción popular en diversas disciplinas, desde la estadística hasta la ciencia de datos y la investigación social.
**Historia:** El concepto de gráficos conjuntos se popularizó en la década de 1990 con el auge de la visualización de datos y el análisis estadístico. Aunque la representación de relaciones entre variables no es nueva, la formalización y el uso de gráficos conjuntos como una herramienta estándar en el análisis de datos se atribuye a la creciente disponibilidad de software estadístico y herramientas de visualización. En particular, la biblioteca Seaborn de Python, lanzada en 2012, facilitó la creación de gráficos conjuntos, lo que contribuyó a su adopción en la comunidad de análisis de datos.
**Usos:** Los gráficos conjuntos se utilizan principalmente en el análisis exploratorio de datos para identificar relaciones entre dos variables y comprender sus distribuciones. Son especialmente útiles en campos como la estadística, la ciencia de datos, la investigación social y la biología, donde se requiere analizar la interacción entre variables. Además, se utilizan en la presentación de resultados de investigaciones, ya que permiten comunicar de manera efectiva la complejidad de los datos a audiencias no técnicas.
**Ejemplos:** Un ejemplo de uso de gráficos conjuntos es en el análisis de datos de salud, donde se puede examinar la relación entre el índice de masa corporal (IMC) y la presión arterial, mostrando cómo se distribuyen ambos en la población. Otro caso es en estudios de mercado, donde se puede analizar la relación entre el ingreso y el gasto en productos de lujo, permitiendo a los analistas identificar patrones de consumo.
