Geo-visualisatie/Deel B: Geo-visualisatie: verschil tussen versies
Verwijderde inhoud Toegevoegde inhoud
kGeen bewerkingssamenvatting |
Geen bewerkingssamenvatting |
||
Regel 587:
[[Afbeelding:Leer meer.png|20px]] '''SAMENVATTING:''' Er zijn verscheidene methoden om gegevens te visualiseren indien het om geaggregeerde data gaat. Het kan met figuratieve kaarten, choropleten, stippenkaarten en isolijnenkaarten. Ze kunnen echter in de praktijk niet zonder door elkaar worden gebruikt. De ene situatie kan beter met een choropleet worden weergegeven, de andere met een isolijnenkaart, de volgende juist weer niet, enzovoorts. Dit hangt van het te karteren fenomeen af; is het homogeen of heterogeen verdeeld over de geaggregeerde gebieden.
</div>
Een ander voorbeeld laat de noodzaak tot normaliseren zien wanneer we voor een choropleet zouden willen kiezen. Hieronder een fictief voorbeeld van een aantal gemeenten in de Zumbeispiel-regio. Het aantal stergevallen aan Aids over de periode van 1980 tot 2000 is hier vier keer weergegeven. In de bovenste twee gevallen zijn de absolute aantallen weergegeven, in de onderste twee gevallen zijn de aantallen per 10.000 inwoners weergegeven.
{| class="prettytable"
|-
| ''Sterfgevallen Aids, weergegeven met''
| een [[Geo-visualisatie/Inleiding_Cartografie#Figuratieve_kaart|figuratieve kaart]]
| een [[Geo-visualisatie/Inleiding_Cartografie#Choropleet|choropleet]]
|-
| absolute aantallen:
| [[Afbeelding:Aantal sterfgevallen aan Aids per gemeente.PNG|300px]]
| [[Afbeelding:Aantal sterfgevallen aan Aids per gemeente per 10000inw.PNG|300px]]
|-
| relatieve aantallen:
| [[Afbeelding:Aantal sterfgevallen aan Aids per gemeente choropleet.PNG|300px]]
| [[Afbeelding:Aantal sterfgevallen aan Aids per gemeente choropleet per 10000inw.PNG|300px]]
|}
Duidelijk is dat de linker twee kaarten een geheel ander beeld geven dan de twee rechter kaarten. De twee linker figuren laten de absolute aantallen zien. Dat lijkt heel objectief, maar het blijkt gelijktijdig een erg 'klinische kaart'. Aangezien er in grote steden meer mensen wonen, zullen daar ook meer sterfgevallen te verwachten zijn. Wil je eerlijk zien in welke steden of in welke plattelandsgemeenten relatief nu veel Aids slachtoffers vallen, dan zal je eerder kiezen voor de twee rechter kaarten.
BEZIG!!
<div style="padding: 0.2em 0.1em 0.2em 0.5em; width: 100%; background-color: cornsilk; border: 1px solid #777777; -moz-border-radius-topleft: 8px; -moz-border-radius-bottomleft: 8px; -moz-border-radius-topright: 8px; -moz-border-radius-bottomright: 8px;">
'''Intermezzo: Normaliseren per oppervlak of normaliseren per aantal inwoners'''<br />
Je moet '''normaliseren per oppervlak''' wanneer het om een fysiek aantal objecten in een gebied gaat, wanneer dat onafhankelijk is van het aantal inwoners. Denk aan het aantal gesignaleerde dassen of zeearenden per provincie. Wanneer het echter gaat om aantallen objecten of gebeurtenissen die afhankelijk zijn van het aantal inwoners, dan zal je het aantal moeten delen door de inwoners. Je bent dan aan het normaliseren op het aantal inwoners. Denk aan het aantal cafés per stad. Wanneer je wilt ontdekken dat er in Utrecht en Groningen ''relatief'' wel erg veel cafe's zijn, dan zal een kaartje van het aantal cafés in Nederland (per stad) je niet veel helpen. Amsterdam, Rotterdam, Heerlen en alle andere grote steden komen misschien nog wel hoger uit dan Groningen en Utrecht. Ga je het aantal cafés delen door het aantal inwoners, dan komt er een (klein) getal uit dat een maat is voor hoeveel mensen 'één café moeten delen'. Je kan overigens op nog veel andere data normaliseren dan alleen oppervalk en aantal inwoners. Deze laatste twee zijn echter wel de gebruikelijkste twee bij het maken van kaarten..
</div>
==Het juiste verschijnsel karteren==
| |||