Ефективне відображення демографічних даних на друкованій карті

Я хотів би побудувати наступні дані для кожної зони (всього 30 зон) на друкованій / неінтерактивній карті:

• Середній вік
• Середній дохід домогосподарств
• Кількість домогосподарств
• Густота населення
• Кількість людей
• Кількість робітників

Як би ви ефективно відображали вищевказані 6 шарів на одній карті?

Я б сказав, що ви не можете включати всі ці дані на одну карту, і це має сенс. Я рекомендую вам подумати за принципом Туфте про малі кратні, що мають кілька менших карт однієї області, кожна з яких використовує різну змінну. Приклад: http://www.juiceanalytics.com/writing/better-know-visualization-small-multiples/

Вже тоді у вас є проблема, що ви використовуєте купу різних одиниць, тому вам потрібна купа ключів. Іншим способом перегляду даних (але не на карті) є використання таблиці з усіма значеннями, кольоровими (тобто - різними кольорами для нижче середнього, середнього, вище середнього)

Також рекомендую ознайомитись з атласом перепису для отримання додаткових ідей на карті: http://www.census.gov/population/www/cen2000/censusatlas/

Може допомогти детальніше замислитись над тим, яке саме повідомлення ви намагаєтесь надати (не лише про те, які дані у вас є).

Неможливо ефективно показати так багато даних на одній карті. Дві можливості:

• Створіть 6 карт,

• Проаналізуйте свої дані, щоб класифікувати ваші регіони та відобразити результат класифікації. Аналіз основних компонентів може допомогти визначити найважливіші кореляції у вашій змінній. Цей метод був використаний для створення цієї синтетичної карти:

з цих:

Я погоджуюся, що малі множини - це, мабуть, хороший спосіб підійти до цієї проблеми. Щоб доповнити карту, я б також запропонував матрицю розсипу ваших змінних, яка б ідентифікувала двофазні кореляції. Поки ви втрачаєте географічний аспект своїх даних, набагато простіше візуалізувати зв’язки між змінними в розсіювальному апараті, ніж порівняти дві карти (навіть поряд з ними).

Якщо ви все ще хочете зафіксувати якісь просторові тенденції, ви можете включити просторову статистику (наприклад, локальний Іран Морана) між розподілами та / або вихідними змінними.

Редагувати: Нещодавно я наткнувся на деяку роботу з переглядом Моральної статистики, опублікованої Андре-Мішелем Геррі (спочатку в 1883 р.), Метою якої є візуалізація багатоваріантних відносин у просторі. Реалізація цих авторів дуже схожа на те, що було запропоновано в цій темі, невеликі множини, аналіз основних компонентів, матриць розсіювання сюжетів та в межах багатокутних діаграм. Додаємо кілька фотографій від А.-М. Моральна статистика Геррі Франції: виклики для багатовимірного просторового аналізу за: Майкл Дружні статистичні науки, Вип. 22, № 3. (серпень 2007 р.), С. 368-399 ( PDF безкоштовно). Також інша стаття ( Dray and Jombart, 2010 ) аналізує ті самі дані та має деякий вихідний код у R для створення зазначених сюжетів.

Одне зображення є матрицею розсіювання, інше - це те, що називається зірковою діаграмою (це просто інший спосіб представлення смужкових діаграм, як запропонував Пабло).

Ось чудовий приклад невеликих множин, розміщених у статті Ендрю Гельмана (та блогу компанії) Статистичне моделювання, причинно-наслідкові умови та соціальні науки . На карті передбачена підтримка виборцями шкільних ваучерів за державою, що залежить від доходу та різних категорій раси та релігій. Білим неєвангелістам дуже не подобаються шкільні ваучери! (Якщо ви переходите до власного блогу, хоча він відображається в даних опитування 2004 року, їхня підтримка шкільних ваучерів серед цієї групи).

Щоб вибрати між представленими тут рішеннями, ви можете надати дві ключові відомості:

• яке призначення карти? (Відкрити, викрити?)
• що призначена для публіки карта? (Ви, колеги-аналітики, містобудівник, громадськість?)

Пропоновані тут рішення можуть мати різну ефективність залежно від призначення та загальнодоступності.

Я хотів би узагальнити відповідь Жюльєна (одна синтетична карта за допомогою PCA), цитуючи техніку діагоналізації матриці, описану Дж. Бертіном. Його корисно, коли потрібно шукати синтез всієї інформації, а не повне представлення даних.

Коротше кажучи, вона полягає у поданні кожної змінної з гістограмою, сортування стека гістограм таким чином, щоб значення (зони карти) вирівнювались по діагоналі, щоб отримати типологію:

(Джерело: http://books.google.com/books?id=2tlQAAAAMAAJ&dq=bertin%20graphique%20information&hl=fr&source=gbs_s similarbooks )

Це багато інформації, і це факт, що одна карта, що поєднує їх усіх тематично, призведе до марної презентації через зорове забруднення. З іншого боку, існує 30 зон, тож багато карт для кожної зони також призведуть до забруднення.

Моє рішення: Виберіть, яка з них є найважливішою інформацією, скажімо, «дохід домогосподарств», а потім зону карти на деякі категорії доходів. І, нарешті, для кожного місця доходу побудуйте бал-чат з іншими 5 атрибутами.

З цією картою можна зробити порівняння на зразок, наприклад: "Області з високим рівнем доходу завжди показують велику кількість працівників і середній вік понад 21 рік".

Подивіться на приклад ...

Можливо, деякі з цих ідей можуть допомогти?

Якщо у вас є шість вимірів:

1: Хороплет : приклад доходів домогосподарств 0

2, 3 та 4: Символи : Представлення кількості людей у ​​вигляді крапок, що дозволяє вам бачити тло: приклад 1, приклад 2 із застосуванням градацій сірого для працівників / непрацівників та іншої кольорової гами для відображення віку

5: 3D : Використання щільності населення як місцевості, приклад 3

6: (Я не можу придумати шостий спосіб!)

Чи не є надмірним показ "Кількість домогосподарств", "Густота населення" та "Кількість людей"?

Я був би скептично настроєний, якби карта з такою складністю була зрозумілою для кожного, окрім вас. Якби я його презентував, я б спочатку показав кожен елемент окремо, а потім додав би його, щоб аудиторія змогла зрозуміти кроки.

Одним із альтернативних способів (якщо у вас немає місця для радіолокаційного графіка для кожної зони, можна створити "гліф", який представляє цю інформацію, приклад 4, рис. 10.28 . Я думаю, що це, як правило, важко зрозуміти, і їх непросто спроектувати. Очевидно, але пов'язаний приклад може бути використаний у цьому випадку.

Ще одна думка, яку я мав, - екструдувати багатокутники на однакову висоту для кожного багатокутника, а потім використовувати ділянку висоти для представлення цих параметрів. Подібно до виготовлення гістограми для кожної області, але там, де кожен розділ шарується вгорі через однакові проміжки часу. Це потрібно розглядати з 3D, що означатиме, що частина його буде затемнена.

Це складне завдання. Моя відповідь - перейти з багатовимірною картою. Перевірте цю карту . Карта буде виглядати зайнятою, якщо ви покажете всі змінні на одній карті. Переконайтесь, що ви вибрали відповідну кольорову гаму, якщо вирішите перейти з багатовимірною картою.

Одним ступенем спрощення було б виразити один елемент, наприклад, щільність населення, картограмою, тобто спотворити площу кожної одиниці так, щоб вона була пропорційною чисельності:

_{(джерело: amherst.edu )}

Основним недоліком є ​​те, що глядач повинен вміти розпізнавати спотворення зон від їх «звичних» форм.

Більше інформації тут: http://gis.amherstma.gov/data/SpringNearc2009/Session4Cartograms.pdf