Lagi

Bagaimana Anda memilih klasifikasi pada peta choropleth?

Bagaimana Anda memilih klasifikasi pada peta choropleth?


Saya menemukan diri saya semakin berjuang untuk menentukan break point ketika menampilkan peta choropleth (alias tematik) untuk dilihat oleh yang lain. Adakah yang punya referensi saran yang membantu memandu, baik cara memilih jenis skala yang digunakan? dan jumlah break point yang tepat? Khususnya untuk jumlah tempat sampah yang hanya pernah saya lihat argumen untuk jumlah yang membatasi (mis. Anda tidak boleh menggunakan lebih dari 5).


Untuk lebih spesifik tentang apa yang saya cari, sebagian besar referensi yang saya temui tentang subjek mirip dengan dokumen yang dirujuk oleh julien di posting ini, dan saya hanya mencari diskusi yang lebih mendalam tentang topik tersebut.

Beberapa kasus penggunaan khusus yang sering saya temui (sebagai contoh perjuangan saya);

  • Saat menampilkan data yang memiliki kemiringan ke kanan yang besar, saya biasanya ragu untuk menampilkan skala eksponensial. Saya khawatir (untuk audiens tempat saya biasanya menampilkan peta) ini akan menyebabkan beban kognitif yang lebih besar dalam membaca skala dan memetakan nilai atribut aktual ke warna. Apakah ketakutan saya salah? Juga untuk jenis distribusi ini saya merasa sulit untuk membenarkan jumlah tempat sampah tertentu.
  • Saat menampilkan banyak peta kelipatan kecil, bagaimana cara memilih skala yang sesuai yang memungkinkan seseorang untuk memvisualisasikan hubungan secara efektif baik di dalam maupun di antara kelipatan kecil? Standar de-facto saya ketika skala atribut sangat bervariasi adalah dengan menggunakan kuintil dalam setiap distribusi terpisah. Apakah kuintil terlalu banyak klasifikasi dan menciptakan beban kognitif yang terlalu besar untuk dibandingkan antar panel? Saya berasumsi orang memahami klasifikasi kuantil setara dengan peringkat (dan dengan demikian ketika digolongkan seperti itu membantu dalam menafsirkan antar panel), apakah asumsi ini benar?

Saya awalnya menulis sebuah paragraf yang mencoba menggambarkan tujuan dari peta seperti itu, tetapi saya menduga tujuan saya cukup khas sehingga tidak dibutuhkan. Satu-satunya hal yang harus diklarifikasi lagi adalah bahwa ini untuk dilihat oleh orang lain (seperti dalam laporan, publikasi) dan tidak benar-benar untuk analisis data eksplorasi saya sendiri (walaupun saya menduga saran yang baik harus diterjemahkan ke keduanya). Mungkin referensi yang baik dapat menjelaskan tujuan potensial dari peta tersebut, dan pertukaran yang terkait dengan penggunaan skema klasifikasi yang berbeda. Saya akan tertarik pada referensi khusus dan umum.


Sebuah referensi yang bagus, tidak cukup dikutip, adalah "Bagaimana Peta Bekerja" oleh Alan M. McEachren (The Guilford Press, 1995/2004). Ini bukan panduan cepat tetapi refleksi komprehensif tentang bagaimana peta dilihat dan dipahami, berdasarkan survei ilmiah yang sangat mengesankan dan pengetahuan para praktisi.


Saya baru saja membeli Kartografi dan Visualisasi Tematik (Slocum et al., 2005), dan hanya membaca sekilas tampaknya lebih dari cukup untuk permintaan saya untuk referensi umum tentang topik memilih tempat sampah. Ini pasti akan memberi saya banyak untuk membaca untuk beberapa waktu, dan itu bukan keputusan yang terlalu sulit untuk membeli (ada banyak salinan murah yang lebih tua beredar).

Catatan Saya tidak berpikir saya akan merekomendasikan MacEachren's Cara Kerja Peta untuk pertanyaan ini secara khusus. Buku ini begitu monolitik sehingga saya mungkin lupa, tetapi saya tidak ingat diskusi langsung tentang memilih jumlah tempat sampah (setidaknya tidak sesederhana bab yang dikhususkan untuk itu di buku teks Slocum). Jika ada yang saya pikir saya ingat dia menyebutkan topik ini agak berlebihan dan belum sampai pada kesimpulan nyata, tetapi saya pasti akan merekomendasikannya sebagai referensi umum untuk visualisasi data.

Ada banyak sekali literatur tentang topik ini, dan saya harus melakukan lebih banyak studi mandiri untuk melihat apakah saya dapat menemukan jawaban yang lebih memuaskan untuk mengklasifikasikan distribusi miring. Dan saya akan memposting kembali jika saya memiliki sesuatu yang lebih substantif untuk dikatakan.

Tetapi untuk pertanyaan kedua tentang memvisualisasikan beberapa peta kecil, saya baru-baru ini menemukan artikel oleh Cynthia Brewer dan Linda Pickle, Evaluasi Metode untuk Mengklasifikasikan Data Epidemiologi pada Peta Choropleth dalam Seri (PDF di sini), yaitu tepat ditujukan pada pertanyaan saya.

Singkatnya, eksperimen menyarankan kuantil adalah cara paling berguna untuk mewakili serangkaian peta kecil berganda, baik untuk kemudahan interpretasi (seperti yang saya sarankan dalam pertanyaan) dan fakta bahwa mereka menghasilkan peta area yang sama dalam hal pengisian ketika poligon ukurannya kurang lebih sama. Ini mungkin tidak jelas sampai Anda melihat contoh tandingan, di bawah ini saya telah menempelkan gambar beberapa peta kecil di mana klasifikasi dibatasi agar sama di seluruh rangkaian tingkat kanker yang berbeda (di halaman 674 dari artikel yang dikutip).

Karena insiden penyakit hati jauh lebih rendah daripada PPOK, semua kabupaten di peta teratas cenderung masuk dalam klasifikasi yang lebih rendah. Jika Anda tidak dapat membedakan pola dalam salah satu peta, kemungkinan besar Anda tidak akan dapat membedakan pola di antara peta! Tentu saja jika masuk akal seseorang harus membuat klasifikasinya konsisten, tetapi itu hanya masuk akal untuk beberapa peta perbandingan. Juga sejauh jumlah tempat sampah yang mereka pilih 7 dalam percobaan mereka.


lihat referensi ini. Mengoptimalkan Pemilihan Sejumlah Kelas Peta Choropleth

di dalam

T. Bandrova dkk. (eds.), Kartografi Tematik untuk Masyarakat, Catatan Kuliah di Geoinformasi dan Kartografi, DOI: 10.1007/978-3-319-08180-9_6, Springer International Publishing Switzerland 2014