인쇄 된지도에 인구 통계 학적 데이터를 효과적으로 표시

인쇄 가능 / 비 대화식 맵에 영역 당 다음 (영역 30 개) 데이터를 표시하고 싶습니다.

• 평균 연령
• 평균 가계 수입
• 세대수
• 인구 밀도
• 인원
• 근로자 수

위의 6 개의 레이어를 하나의 맵에 효과적으로 표시하려면 어떻게해야합니까?

하나의지도에 모든 데이터를 포함시킬 수는 없으며 의미가 있습니다. Tufte의 작은 배수의 원리에 따라 같은 지역에 대해 각각 다른 변수를 사용하는 여러 개의 작은지도를 가지고 있다고 생각하는 것이 좋습니다. 예 : http://www.juiceanalytics.com/writing/better-know-visualization-small-multiples/

그럼에도 불구하고 여러 유닛을 사용하고 있다는 문제가 있으므로 많은 키가 필요합니다. 데이터를 보는 또 다른 방법 (지도는 아님)은 모든 값이 표시된 표를 사용하는 것입니다 (예 : 평균 미만, 평균, 평균 이상에서는 다른 색상)

더 많은지도 아이디어는 센서스지도 책을 참조 하시기 바랍니다 : http://www.census.gov/population/www/cen2000/censusatlas/

의사 소통하려는 메시지가 무엇인지 (데이터 만있는 것이 아니라) 더 정확하게 반영하는 데 도움이 될 수 있습니다.

단일 맵에서 너무 많은 데이터를 효율적으로 표시 할 수 없습니다. 두 가지 가능성 :

• 6 개의 맵을 생성하고

• 데이터를 분석하여 지역을 분류하고 분류 결과를 표시하십시오. 주성분 분석은 당신의 변수 내에서 가장 중요한 상관 관계를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 방법은이 합성 맵을 생성하는 데 사용되었습니다.

이 것들에서 :

작은 배수가 아마도이 문제에 접근하는 좋은 방법이라는 데 동의합니다. 지도를 보완하기 위해 변수의 산점도 행렬을 제안하여 이변 량 상관을 식별합니다. 데이터의 지리적 측면을 잃어 버리는 동안 산점도에서 변수 간의 관계를 시각화하는 것이 두 맵을 나란히 비교하는 것보다 훨씬 간단합니다.

그래도 어떤 종류의 공간 추세를 캡처하려면 분포 및 / 또는 원래 변수 사이에 공간 통계 (예 : 로컬 모란 I)를 포함시킬 수 있습니다.

편집 : 나는 최근 우주에서 다변량 관계를 시각화하는 목표를 가진 Andre-Michel Guerry (원래 1883 년)가 출판 한 도덕 통계를 재검토하는 몇 가지 작업을 보았습니다. 이러한 저자의 구현은이 스레드, 작은 배수, 주성분 분석, 산점도 행렬 및 다각형 다이어그램에서 제안 된 것과 매우 유사합니다. A.-M의 사진이 첨부되어 있습니다. 프랑스의 Guerry 's Moral Statistics : 다 변수 공간 분석의 도전 과제 : Michael Friendly Statistical Science, Vol. 22, No. 3. (2007 년 8 월), pp. 368-399 ( PDF 는 무료입니다). 또 다른 기사 ( Dray and Jombart, 2010 )는 동일한 데이터를 분석하고 R에 소스 코드를 사용하여 해당 플롯을 만듭니다.

하나는 산점도 행렬이고, 다른 하나는 스타 다이어그램 (Pablo가 제안한 막대 차트를 나타내는 다른 방법 임)입니다.

다음은 Andrew Gelman (및 회사 블로그) 통계 모델링, 인과 추론 및 사회 과학에 게시 된 작은 배수 의 훌륭한 예입니다 . 이지도는 소득과 다양한 인종 및 종교 범주에 따라 주별로 학교 바우처에 대한 유권자 지원을 제공합니다. 백인 비 복음 주의자들은 학교 바우처를 정말로 좋아하지 않습니다! (2004 년 설문 조사 데이터에 나와 있지만 실제 블로그를 방문하면 해당 그룹의 학교 바우처에 대한 지원이 더 높아집니다).

여기에 제시된 솔루션 중에서 선택하기 위해 두 가지 주요 정보를 제공 할 수 있습니다.

• 지도의 목적은 무엇입니까? (발견, 노출?)
• 지도의 의도 된 대중은 무엇입니까? (당신, 동료 분석가, 도시 계획자, 공개?)

여기에 인용 된 솔루션은 목적 및 대중에 따라 다른 효율성을 가질 수 있습니다.

J. Bertin이 설명한 매트릭스 대각선 화 기술을 인용하여 Julien (PCA를 통한 하나의 합성 맵)의 대답을 일반화하고 싶습니다. 완전한 데이터 표현이 아닌 모든 정보의 종합을 추구 할 때 유용합니다.

간단히 말하면, 히스토그램으로 각 변수를 나타내는 것으로 구성되며, 값 (맵 영역)이 대각선으로 정렬되어 히스토그램을 정렬하여 유형을 얻을 수 있습니다.

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

그것은 많은 정보이며 그것들을 주제별로 결합한 단일 맵이 시각적 오염으로 인해 쓸모없는 프리젠 테이션을 초래한다는 사실입니다. 반면에 30 개의 구역이 있으므로 각 구역에 대한 많은지도가 공해를 초래할 수 있습니다.

내 해결책 : 가장 중요한 정보를 선택하고 '가계 소득'이라고 말한 다음 일부 소득 범주에서지도를 구역화하십시오. 그리고 마지막으로 각 수입 지점에 대해 다른 5 개의 속성과 바 채팅을 작성하십시오.

예를 들어 "고소득 지역은 항상 많은 수의 근로자와 평균 연령이 21 세를 초과합니다"와 같은 비교를 할 수 있습니다.

예를보세요 ...

아마도 이러한 아이디어 중 일부가 도움이 될 수 있습니까?

6 개의 차원이 있다고 가정합니다.

1 : Choropleth : 가계 소득 사례 0

2, 3 및 4 : 기호 : 사람 수를 점으로 표시하여 배경을 볼 수 있습니다. 예 1, 예 2 근로자 / 비 근로자에 ​​대해 회색조를 사용하고 연령을 표시하는 다른 색 구성표

5 : 3D : 지형 예 3 으로 인구 밀도 사용

6 : (나는 여섯 번째 방법을 생각할 수 없다!)

'세대 수', '인구 밀도'및 '인원 수'를 표시하는 것이 중복됩니까?

이 복잡한 맵이 당신을 제외하고 누구에게나 분명하다면 나는 회의적입니다. 내가 발표했다면 먼저 각 요소를 따로 표시 한 다음 추가하여 청중이 단계를 이해할 수 있도록합니다.

하나의 대안 방법 (각 영역에 레이더 그래프를위한 공간이없는 경우이 정보를 나타내는 '글리프 (glyph)'를 만들 수 있습니다. 예 4, 그림 10.28을 . 이 경우에는 연결된 예제를 사용할 수 있습니다.

내가 가진 또 다른 생각은 다각형을 각 다각형에 대해 동일한 높이로 돌출 한 다음 높이 섹션을 사용하여 이러한 매개 변수를 나타내는 것입니다. 각 영역에 대한 막대 차트를 만드는 것과 비슷하지만 각 섹션이 비슷한 간격으로 맨 위에 쌓입니다. 이것은 3D에서 볼 필요가 있으며, 이는 일부가 가려 질 수 있음을 의미합니다.

어려운 과제입니다. 내 대답은 다변량 맵을 사용하는 것입니다. 이 맵을 확인하십시오 . 하나의 맵에 모든 변수를 표시하면 맵이 바쁘게 보입니다. 다변량 맵과 함께 선택하면 적절한 색 구성표를 선택해야합니다.

단순화의 한 수준은지도 작성을 통해 인구 밀도와 같은 하나의 항목을 표현하는 것입니다. 즉, 인구에 비례하도록 각 단위의 영역을 왜곡합니다.

_{(출처 : amherst.edu )}

주요 단점은 시청자가 "일반적인"모양에서 영역의 왜곡을 인식 할 수 있어야한다는 것입니다.

자세한 정보는 여기 : http://gis.amherstma.gov/data/SpringNearc2009/Session4Cartograms.pdf