Podczas wyświetlania map choropleth (aka tematycznych) coraz trudniej mi zdefiniować punkty przerwania, aby inni mogli je zobaczyć . Czy ktoś ma jakieś sugerowane referencje, które pomagają w prowadzeniu, zarówno jak wybrać rodzaj zastosowanej skali i odpowiednią liczbę punktów przerwania? W szczególności dla liczby pojemników widziałem tylko argumenty za liczbą ograniczającą (np. Nie powinieneś używać więcej niż 5).
Aby być bardziej szczegółowym na temat tego, czego szukam, większość odniesień do których natknąłem się na ten temat jest podobny do dokumentu, do którego odwołuje się julien w tym poście , i szukam bardziej szczegółowej dyskusji na ten temat.
Kilka konkretnych przypadków użycia, z którymi często się spotykam (na przykład moich zmagań);
- Podczas wyświetlania danych, które mają duże pochylenie w prawo, zwykle waham się przed wyświetleniem skali wykładniczej. Obawiam się (dla odbiorców, do których zazwyczaj wyświetlam mapy) spowodowałoby to większe obciążenie poznawcze podczas czytania skali i odwzorowywania rzeczywistych wartości atrybutów na kolory. Czy moje obawy są nieprawidłowe? Również dla tego rodzaju dystrybucji trudno jest uzasadnić określoną liczbę pojemników.
- Jak wyświetlać wiele małych, wielu map, jak wybrać odpowiednią skalę, która pozwala skutecznie wizualizować relacje zarówno w obrębie małych wielokrotności, jak i między nimi? Moim de facto standardem, gdy skale atrybutów różnią się w znacznym stopniu, jest stosowanie kwintylów w każdym oddzielnym rozkładzie. Czy kwintyle to zbyt wiele klasyfikacji i zbyt duże obciążenie poznawcze, aby można je było porównać między panelami? Zakładam, że ludzie rozumieją, że klasyfikacje kwantylowe są równoważne rankingom (a zatem sklasyfikowanie ich w ten sposób pomaga w interpretacji między panelami), czy to założenie jest prawidłowe?
Początkowo napisałem akapit, próbując opisać cele takich map, ale podejrzewam, że moje cele są dość typowe, więc było niepotrzebne. Jedyną rzeczą do wyjaśnienia ponownie jest to, że są one do oglądania przez inne osoby (jak w raportach, publikacjach) i nie są tak naprawdę do mojej własnej analizy danych eksploracyjnych (chociaż podejrzewam, że dobra rada powinna się tłumaczyć na którąkolwiek). Być może dobre referencje mogą opisać potencjalne cele takich map oraz kompromisy związane z użyciem różnych schematów klasyfikacji. Byłbym zainteresowany zarówno szczegółowymi, jak i ogólnymi odniesieniami.
