Raporları tahmin ederken her zaman hata payını eklemelisiniz. Tablo, metin veya grafikte hata payını bildirmenin geleneksel yolları vardır. Ancak, bir haritada görüntülenen veriler için hata payını nasıl bildirirsiniz?
Yanıtlar:
Karşılaştığım bir rencent dergisi makalesi, @Aksel'in başka bir cevapta tam olarak ne olduğunu tartışıyor ( Sun ve Wong, 2010 ) ( Burada ücretsiz çevrimiçi olarak mevcuttur , ancak bu bağlantı, haritaların resimlerini anlayabildiğim kadarıyla geçersizdir). Esasen, küçük çoklu yaklaşımın aksine bindirme yaklaşımını tercih etmelerini önermektedirler (yani biri tahmin ve diğeri belirsizlik gösteren iki harita yapmak).
Bu forumda belirtildiği gibi alfa haritalarına göre değer, çizgileri (daha sezgisel bulduğum) kaplamasından daha fazla belirsizliği temsil etmenin alternatif bir yoludur.
(Soruyu doğrudan cevaplamasalar da) ilgi çekici olabilecek diğer okuduğum çalışmalar;
Andy beyazlığı ile belirtildiği gibi bulanıklaştırma bir seçenektir. Farklı bir seçenek bir çeşit sunum filtresi kullanmaktır: yalnızca belirli bir eşikten daha kesin olan sonuçları gösterirsiniz. Farklı eşiklere sahip farklı haritalar sağlayabilirsiniz.
En düşük eşik, tüm popülasyonun standart sapması (veya verilerinize bağlı olarak çok basit bir model) olabilir. Yüksek bir belirsizlikle karmaşık bir harita prosedürü kullanılırsa, geniş alanların bu standart sapmadan daha yüksek belirsizlikleri olabilir. (elbette değişkeninize bağlıdır: Topraktaki organik karbon için bu ifade doğrudur, örneğin eşiğin hiç mantıklı olmadığı bir yükseklik haritasındaki hatayı görselleştirmek için). Bazı utanmaz öz tanıtım: böyle bir tekniği kullanan bir kağıt: bu yazı
Nokta seviyesi verileri için, Jay Fowler tezi 'nokta seviyesi belirsizlik kartografik iletişim' (bağlantısını alıntı , tam metni , afiş ; aracılığıyla bulunan CartoNews ) yöntemlerin mükemmel bakış sağlar:
Daha görsel örnekler.
@Ako'nun önerdiği gibi, önemi temsil etmek için noktalı kaplama kullanılabilir. Nagy, C., vd. (2014). Macaristan'da alkolik karaciğer hastalığına bağlı erken ölümlerin hiyerarşik uzay-zaman çizelgelemesi, 2005-2010. Avrupa Halk Sağlığı Dergisi , 24 (5), 827-33 ( bağlantı , ödeme duvarı ):
Daha düşük öneme sahip alanları bulanıklaştıran bir şekilde zıt yöntem, Kuzey Avrupa Kanser Atlası'nda bulunabilir :
Daha sonraki NORDCAN atlas haritaları daha agresif gölgelemeye dönüşüyor gibi görünüyor:
(Bu teknikle ilgili daha fazla ayrıntı (ödeme duvarının arkasında) şurada bulunabilir: Patama T, Pukkala E (2016) 'Kanser risk haritalaması için küçük alan tabanlı düzeltme yöntemi' Mekansal ve Mekansal-geçici Epidemiyoloji , http: //dx.doi. kuruluş / 10.1016 / j.sste.2016.05.003 )
Utanmaz fişim için özür dilerim, işte Bayesian mekansal modelinden sonuçlar sunarken yer aldığım bir yayın haritası . Model tarafından tahmin edilen alan belirsizlik (posta kodu) seviye olasılık oranları (karelerin tonları ile gösterilir), arka plan choropleth haritası olarak dahil edilmiştir.
