आप कोरोप्लेथ मैप्स पर वर्गीकरण कैसे चुनते हैं?

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जब मैं दूसरों को देखने के लिए कोरोप्लेथ (उर्फ विषयगत) मानचित्रों को प्रदर्शित करता हूं, तो मैं खुद को अधिक से अधिक संघर्ष विराम बिंदुओं पर पाता हूं । क्या किसी के पास कोई सुझाव दिया गया संदर्भ है जो मार्गदर्शिका की मदद करता है, दोनों कैसे उपयोग किए गए पैमाने के प्रकार और ब्रेक पॉइंट की उचित संख्या का चयन करें ? विशेष रूप से डिब्बे की संख्या के लिए मैंने केवल एक सीमित संख्या के लिए तर्क देखे हैं (जैसे कि आपको 5 से अधिक का उपयोग नहीं करना चाहिए)।

मैं जिस चीज की तलाश कर रहा हूं, उसके बारे में अधिक विशिष्ट होने के लिए, इस विषय में मेरे पास आए अधिकांश संदर्भ इस पोस्ट में जुलिएन द्वारा संदर्भित दस्तावेज के समान हैं , और मैं सिर्फ विषय के बारे में अधिक गहन चर्चा की तलाश में हूं।

कुछ विशिष्ट उपयोग के मामले जो मुझे अक्सर आते हैं (मेरे संघर्ष के उदाहरणों के लिए);

जब एक बड़ा दायां तिरछा डेटा प्रदर्शित होता है, तो मैं आमतौर पर एक घातीय पैमाने प्रदर्शित करने में संकोच करता हूं। मुझे डर है (दर्शकों के लिए मैं आमतौर पर नक्शे प्रदर्शित कर रहा हूं) यह बड़े पैमाने पर संज्ञानात्मक बोझ को पढ़ने और रंगों को वास्तविक विशेषता मानों को मैप करने का एक बड़ा कारण होगा। क्या मेरा डर गलत है? इस प्रकार के वितरणों के लिए मुझे किसी भी विशेष डिब्बे को सही ठहराना मुश्किल है।
कई छोटे कई मानचित्रों को प्रदर्शित करते समय, मैं एक उपयुक्त पैमाने का चयन कैसे करता हूं जो किसी को छोटे गुणकों के भीतर और दोनों के बीच संबंधों को प्रभावी ढंग से कल्पना करने की अनुमति देता है? जब विशेषता स्केल बहुत हद तक भिन्न होता है, तो मेरा डी-फैक्टो मानक प्रत्येक अलग वितरण के भीतर क्विंटलों का उपयोग होता है। क्या पंचक बहुत सारे वर्गीकरण हैं और पैनलों के बीच तुलना करने के लिए बहुत बड़ा संज्ञानात्मक बोझ बना रहे हैं? मुझे लगता है कि लोग समझते हैं कि मात्रात्मक वर्गीकरण रैंकिंग के बराबर हैं (और इस प्रकार जब उस तरह से वर्गीकृत किया जाता है जैसे पैनलों के बीच व्याख्या करना), क्या यह धारणा सही है?

मैंने शुरू में इस तरह के नक्शों के लक्ष्यों का वर्णन करने की कोशिश करते हुए एक पैराग्राफ लिखा था, लेकिन मुझे संदेह है कि मेरे लक्ष्य बहुत विशिष्ट हैं, इसलिए यह अनावश्यक था। फिर से स्पष्ट करने के लिए केवल यह है कि ये अन्य लोगों (जैसे रिपोर्ट, प्रकाशन) में देखने के लिए हैं और वास्तव में मेरे स्वयं के खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए नहीं हैं (हालांकि मुझे संदेह है कि अच्छी सलाह या तो अनुवाद करना चाहिए)। शायद एक अच्छा संदर्भ ऐसे मानचित्रों के संभावित लक्ष्यों और विभिन्न वर्गीकरण योजनाओं का उपयोग करने से जुड़े व्यापार-नापसंद का वर्णन कर सकता है। मुझे विशिष्ट और सामान्य दोनों संदर्भों में दिलचस्पी होगी।

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— एंडी डब्ल्यू
स्रोत

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जबकि जवाब नहीं, यह एक अवधारणा से अधिक है। मैंने अभी प्रस्तुतियों के लिए "5 सेकंड रूल" का हवाला देते हुए एक लेख पढ़ा, लेकिन यह मानचित्रों पर भी लागू होना चाहिए। "... एक स्क्रीन पर एक [मानचित्र] रखो, इसे पांच सेकंड के बाद हटा दें, और फिर दर्शक को [मानचित्र] का वर्णन करने के लिए कहें। एक घना [नक्शा] परीक्षण में विफल रहता है - और किसी भी दृश्य के मूल कार्य को प्रदान करने में विफल रहता है। : प्रस्तुति की सहायता के लिए। " forbes.com/sites/jerryweissman/2011/10/26/…

— RyanKDalton

@RyanDalton, विचार निश्चित रूप से चर्चा के लिए प्रासंगिक है, और मुझे संदेह है कि 5 दूसरा परीक्षण यह सब अलग नहीं है कि लोग सांख्यिकीय ग्राफिक्स की व्याख्या कैसे करते हैं, इस पर अलग-अलग प्रयोग करते हैं। मुझे उम्मीद है कि मुझे अपने वर्गीकरण योजनाओं को बनाने के लिए प्रयोगों का संचालन शुरू करने की ज़रूरत नहीं है! नोट मुझे यकीन नहीं है कि मैं अपने द्वारा प्रदर्शित किए जा रहे डेटा से पहले से ही परिचित होने के बाद अपने आप पर 5 सेकंड का परीक्षण कर सकता हूं।

— एंडी डब्ल्यू

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@ रेयान "5 सेकंड का नियम" यह समझाने में मदद करता है कि इतनी सारी प्रस्तुतियाँ इतनी गूंगी और ढीठ क्यों लगती हैं। यह मूल रूप से कह रहा है, "ऐसा कुछ भी दिखाने की हिम्मत न करें जो पर्याप्त रूप से समृद्ध और दिलचस्प हो कि यह वास्तव में दर्शकों का ध्यान आकर्षित कर सके और उन्हें संलग्न कर सके।" वास्तव में, सुंदर मैप्स थ्रेड में हर एक उदाहरण इस परीक्षण को "विफल" कर देगा। मानचित्र को अच्छी तरह से निर्मित और समझाया गया है, शायद इस परीक्षा में असफल होना अच्छी बात है!

— whuber

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एक महान संदर्भ, जिसे पर्याप्त रूप से उद्धृत नहीं किया गया है, एलन एम। मैकएरेन (द गुइलफोर्ड प्रेस, 1995/2004) द्वारा "हाउ मैप्स वर्क्स" है। यह वास्तव में प्रभावशाली वैज्ञानिक सर्वेक्षण और चिकित्सकों के ज्ञान के आधार पर मानचित्रों को देखने और समझने के बारे में एक त्वरित मार्गदर्शिका नहीं है, बल्कि एक व्यापक विचार-विमर्श है।

— लॉरेंट जेगौ
स्रोत

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अच्छी तरह से काम करता है जैसे मैंने कल रात इसे पढ़ना शुरू किया था! मैं हाल ही में ColorBrewer ऑनलाइन ऐप के लिए इस पेपर (हैरोवर और ब्रेवर, 2003) में आया था , जो वर्गीकरण की संख्या चुनने के लिए मैकएचरेन पुस्तक का सुझाव देता है। इसके अलावा मैंने पाया है कि कैसे मानचित्रों के साथ झूठ बोलने के लिए मोनोमियर ने अतार्किक संख्या / रंग योजनाओं की चर्चा की है। एक विस्तृत तर्क के रूप में जैसा कि मैं वहां चाह रहा था, लेकिन जितना मैंने पाया था उससे कहीं अधिक विस्तृत। मैं McEachren में संबंधित वर्गों को देखने के लिए स्किम करूंगा कि क्या यह मेरी जिज्ञासा को संतुष्ट करता है।

— एंडी डब्ल्यू

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आप टीए स्लोकम (प्रेंटिस हॉल, 1999) द्वारा "थमैटिक कार्टोग्राफी एंड विज़ुअलाइज़ेशन" में भी देख सकते हैं। यह थोड़ा बड़ा है, लेकिन वह GF जेनक्स का छात्र था और मुझे पुस्तक बहुत सुलभ और सीधे उपयोगी लगी। इसमें वर्गीकरण पर एक पूरा अध्याय और McEachren मानचित्र जटिलता सूचकांकों का चित्रण है।

— लॉरेंट जेगौ

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मैंने हाल ही में थमैटिक कार्टोग्राफी और विज़ुअलाइज़ेशन ( स्लोकुम एट अल।, 2005 ) खरीदा है , और केवल स्किमिंग यह चुनने के विषय पर सामान्य संदर्भों के लिए मेरे अनुरोध के लिए पर्याप्त से अधिक प्रतीत होता है। यह निश्चित रूप से मुझे काफी कुछ समय के लिए पढ़ने के लिए बहुत कुछ देगा, और इसे खरीदने का निर्णय बहुत कठिन नहीं था (कई पुरानी सस्ती प्रतियां हैं जो चारों ओर तैर रही हैं)।

नोट मुझे नहीं लगता कि मैं विशेष रूप से इस प्रश्न के लिए MacEachren के हाउ मैप्स वर्क की सिफारिश करूंगा । पुस्तक इतनी अखंड है कि मैं निश्चित रूप से भूल गया था, लेकिन मुझे डिब्बे की संख्या को चुनने के बारे में कोई सीधी चर्चा याद नहीं है (कम से कम उतनी सीधी नहीं है जितना कि स्लोकम पाठ्यपुस्तक में समर्पित है)। अगर मुझे लगता है कि मुझे लगता है कि वह विषय का उल्लेख करते हुए कुछ याद कर रहा है, तो वह कुछ हद तक सही है और किसी भी वास्तविक निष्कर्ष पर नहीं आया है, लेकिन मैं निश्चित रूप से इसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक सामान्य संदर्भ के रूप में सुझाऊँगा।

विषय पर साहित्य की एक पागल राशि है, और मुझे यह देखने के लिए कुछ अधिक आत्म-अध्ययन करना होगा कि क्या मैं तिरछे वितरण को वर्गीकृत करने के लिए अधिक संतोषजनक उत्तर दे सकता हूं। और अगर मेरे पास कहने के लिए कुछ और है तो मैं वापस पोस्ट करूंगा।

लेकिन हाल ही में Cynthia Brewer और Linda Pickle के एक लेख के माध्यम से आए कई छोटे-छोटे नक्शों की कल्पना करने के बारे में दूसरे प्रश्न के लिए, मैं यहाँ श्रृंखला (PDF में ) में Chopopleth Maps पर महामारी विज्ञान के डेटा को वर्गीकृत करने के लिए तरीकों का मूल्यांकन कर रहा हूँ , यह बिल्कुल मेरे प्रश्न के उद्देश्य से है।

संक्षेप में, प्रयोगों से पता चलता है कि क्वांटाइल्स छोटे-छोटे कई मानचित्रों की एक श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करने का सबसे उपयोगी तरीका है, दोनों व्याख्या में आसानी के लिए (जैसा कि मैंने प्रश्न में सुझाव दिया है) और तथ्य यह है कि वे पॉलीगॉन होने पर भरने के संदर्भ में समान क्षेत्र के नक्शे का उत्पादन करते हैं। लगभग एक ही आकार के हैं। यह शायद स्पष्ट नहीं है जब तक कि आप एक काउंटर उदाहरण नहीं देखते हैं, नीचे मैंने कुछ छोटे कई नक्शों की एक तस्वीर को चिपकाया है जिसमें वर्गीकरण को कैंसर की विभिन्न दरों की श्रृंखला के बराबर होने के लिए विवश किया गया है (उद्धृत लेख के पृष्ठ 674 पर)।

यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

क्योंकि यकृत रोग की घटना सीओपीडी की तुलना में बहुत कम है, शीर्ष मानचित्रों में सभी काउंटियां निचले वर्गीकरणों में आती हैं। यदि आप किसी एक नक्शे के भीतर प्रतिमानों में भेदभाव नहीं कर सकते हैं, तो आप मानचित्रों के बीच के पैटर्न को बदलने की संभावना नहीं रखेंगे! बेशक, यदि उचित वर्गीकरण को सुसंगत बनाना चाहिए, लेकिन यह केवल कुछ तुलना मानचित्रों के लिए उचित है। साथ ही जितने भी डिब्बे थे उन्होंने अपने प्रयोगों में 7 को चुना।

— एंडी डब्ल्यू
स्रोत

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यह रेफरी देखें। कई कोरलोपथ मानचित्र कक्षाओं के चयन का अनुकूलन

में

टी। बंड्रोवा एट अल। (एड।), सोसाइटी के लिए विषयगत कार्टोग्राफी, जियोइन्फॉर्मेशन और कार्टोग्राफी में व्याख्यान नोट्स, डीओआई: 10.1007 / 978-3-319-08180-9_6, स्प्रिंगर इंटरनेशनल पब्लिशिंग स्विट्जरलैंड 2014

— अली अल-गामड़ी
स्रोत

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यह संदर्भ अच्छी तरह से प्रासंगिक हो सकता है लेकिन क्या आप कम से कम एक पैराग्राफ लिख सकते हैं, जिससे इसकी सामग्री को संक्षेप में पढ़कर किसी को भी यह जानने में मदद मिल सके कि यह पता लगाने की कोशिश कर रहा है या नहीं?

— PolyGeo