Los esquemas de clasificación muy empleados en la
geografía cuantitativa se definen mediante el número de clases y el método fijado para obtener los valores límites de cada clase (rango de clase). En este artículo nos vamos a centrar en los métodos de asignación de rangos a cada clase.El rango de una clase determina no solo la clasificación de cada entidad geográfica sino la apariencia del mapa y su mensaje.
La elección efectuada por el cartógrafo es vital ya que se pueden crear mapas de aspecto y mensaje muy distintos: se puede enfatizar una idea o disminuir la importancia de otra, revelar aspectos claves del paisaje o bien obviar aspectos trascendentes.
Lamento no conocer ninguna varita mágica del método a elegir para su dato.
En la próxima nota desarrollaremos un ejemplo práctico de simbología para lo que utilizaremos los datos del estado de la Investigación científica en España.
Las distintas posibilidades de representación que nos ofrecen los Sistemas de Información geográfica a la hora de realizar mapas se basan en los denominados
esquemas o métodos de clasificación.
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Consiste en fijar los límites de los intervalos de forma manual.
Su campo de aplicación se centra en la búsqueda de entidades geográficas que cumplan un determinado criterio.
Su utilidad es amplia y depende del origen de estos umbrales, desde valores normativos recogidos por distinta legislación, valores destacados desde el punto de vista científico, valores significativos estadísticamente, o simplemente valores a enfatizar o asilar. (Ej riesgos de catástrofes)
II.- CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA
Su campo de aplicación se centra en destacar cambios en los valores extremos donde normalmente suele haber poco valores. Esta generalmente vinculado al análisis de dispersión de las variables.
Es útil cuando la escala y variable de medida es conocida por el usuario del mapa (ejemplo temperaturas o porcentajes)
A2.- Por las observaciones (Cuantiles)
Su campo de aplicación se centra en destacar cambios en las clases centrales ya que los extremos suelen ser clases de amplio rango ya que normalmente hay pocas entidades en ellas. Esta vinculado con las medidas de centralidad de las variables (principalmente la mediana) y la búsqueda de outliers (
Es útil para analizar el comportamiento de variables promedio. (Ejemplo, variables de recursos naturales, materiales, socioeconómicos, humanos, o niveles de servicios públicos)
B.- INTERVALOS GEOMETRICOS
Consiste en la formación de clases cuyos límites son obtenidos mediante las series aritméticas (razón de progresión constante) o series geométricas. (razón de progresión es variable)
Se utiliza para variables continuas que tiene un gran recorrido en sus datos. De manera que las clases mayores son cada vez mas amplias.
C.- INTERVALOS IRREGULARES
C1.- Análisis cluster
Miden la similitud entre ellos Una vez medida la similitud se agrupan en: grupos homogéneos internamente y diferentes entre sí.
C2.- Puntos de ruptura natural (Jenk)
Es el método más incorporado por las aplicaciones SIG en sus asistentes. Las clases se construyen mediante un algoritmo que agrupa valores similares y maximiza las diferencias entre clases. Los límites de clase se sitúan donde hay saltos grandes en los valores de los datos.
Su campo de aplicación es significar patrones con comportamiento de la serie no visibles a simple vista, sobre todo cuando tenemos series irregulares o alejadas de la normalidad.
Es útil cuando desconocemos la ley de frecuencias de los datos , para un análisis exploratorio inicial de las variable previo al ajuste a alguna función de distribución de densidad.
C3.- Funciones de distribución estadística
Estrictamente no se puede considerar un método de clasificación por intervalos ya que no se clasifica la variable original sino la frecuencia teórica obtenida partir de la frecuencia de las observaciones. Tras este análisis de frecuencias se acudirá a algunos de los métodos anteriores. Sin embargo es un procedimiento de suma utilidad para construir clases ya que nos ofrece una óptica probabilística a los fenómenos observados sobre las entidades geográficas.
Requiere de series temporales sobre las que se realza un ajuste a las funciones de distribución, algunas de las mas empeladas son la ley normal (valores observados), gumbel (valores extremos) o de Goodrich (valores promedio). Para determinar la bondad del análisis es necesario realizar algún test de contraste (chi cuadrado, Kolmogorov)
Permite obtener variables de interés comparables con otros fenómenos de distinta naturaleza, origen, o ubicación espacial y temporal como períodos de retorno (cada cuanto sucede una cosa o clases de riesgo y garantía de umbrales).
PARA APRENDER MÁS
http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/rmc/documentos/cluster.PDF
http://nivel.euitto.upm.es/~mab/apuntesalumnos/2.2_Cuantit.pdf
EJEMPLO
Cap 0. La introduccion
Cap 1. Construyendo indicadores
Cap 2. Gasto por habitante
Cap 3. Numero de investigadores
Cap 4. Comparar indices
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