تجمع أداة حساب المؤشر المركب بين متغيرات رقمية متعددة لإنشاء مؤشر واحد.
التعرف على المزيد حول كيفية عمل أداة حساب المؤشر المركب
أمثلة
تتضمن أمثلة السيناريوهات لاستخدام هذه الأداة ما يلي:
- يرغب أعضاء قسم حماية البيئة في إنشاء مؤشر لجودة الهواء لإعلام السياسة العامة والجمهور بشأن التلوث. تقوم الإدارة بجمع البيانات من محطات الرصد المطابقة لمعايير الملوثات. يمكن للمحلل بعد ذلك تشغيل أداة حساب المؤشر المركب لدمج مؤشرات الملوثات الفردية في مؤشر واحد لجودة الهواء.
- تريد إحدى الولايات التقدم بطلب للحصول على منحة البنية التحتية. للتأهل للحصول على المنحة، يجب أن تثبت أن الموارد ستذهب إلى المجتمعات المحرومة. ويمكن إنشاء فهرس يجمع بين البنية التحتية والمتغيرات الديموغرافية لتحديد المناطق الأكثر حرمانًا.
ملاحظة الاستخدام
تتضمن أداة حساب المؤشر المركب تكوينات للمدخلات وإعدادات المؤشر والطبقة الناتجة.
مدخلات
تتضمن مجموعة المدخلات المعلمات التالية:
- معالم الإدخال أو الجدول هو الجدول أو المعالم التي تحتوي على المتغيرات التي سيتم دمجها في المؤشر.
بالنسبة لمدخلات المعالم، يتم عرض عدد المعالم أسفل اسم الطبقة. يتضمن العدد جميع المعالم الموجودة في الطبقة، باستثناء المعالم التي تمت إزالتها باستخدام عامل التصفية. لا تنعكس إعدادات البيئة، مثل نطاق المعالجة، في عدد المعالم.
- متغيرات الإدخال هي المتغيرات التي سيتم دمجها لإنشاء المؤشر. قم بتوفير متغيرين على الأقل. لكل متغير، حدد ما يلي:
- الحقل هو الحقل الرقمي من قيمة المعالم المدخلة أو الجدول التي تحتوي على المتغير. لن يتضمن التحليل أي سجلات في الحقل بها قيم مفقودة.
- يحدد عكس الاتجاه ما إذا كان سيتم عكس قيم المتغير أم لا. عند تحديده، فإن المعلم أو السجل الذي كان له في أعلى قيمة الأصل ستكون له أقل قيمة، والعكس صحيح. سيتم عكس القيم بعد التحجيم. لإنشاء مؤشر، يجب أن تكون المتغيرات على مقياس متوافق؛ قد يكون من الضروري عكس بعض المتغيرات للتأكد من اتساق معنى القيم المنخفضة والعالية في كل متغير.
- الترجيح هو التأثير النسبي للمتغير على المؤشر. كل ترجيح له قيمة افتراضية قدرها 1، لذلك يكون لكل متغير مساهمة متساوية. قم بزيادة أو تقليل الترجيح ليعكس الأهمية النسبية للمتغير. على سبيل المثال، إذا كان المتغير أهم مرتين من متغير آخر، استخدم قيمة ترجيح 2.
إعدادات المؤشر
تتضمن مجموعة إعدادات المؤشر المعلمات التالية:
- تحتوي طريقة تحجيم المتغيرات ودمجها على الطرق التي سيتم استخدامها لتحجيم متغيرات الإدخال ودمج المتغيرات المقاسة لإنشاء المؤشر. التحجيم هو نوع من المعالجة المسبقة التي تضمن أن تكون المتغيرات على مقياس متوافق قبل دمجها. يتم بعد ذلك دمج هذه المتغيرات المقاسة لإنشاء قيمة مؤشر واحدة. تتوفر الخيارات التالية:
- تؤدي طريقة دمج القيم المقاسة (متوسط القيم المقاسة) إلى إنشاء المؤشر عن طريق تحجيم متغيرات الإدخال بين 0 و1 (الحد الأدنى للتحجيم) وحساب متوسط القيم المقاسة. هذه الطريقة مفيدة لإنشاء مؤشر يسهل تفسيره. سيؤثر شكل التوزيع والقيم المتطرفة في متغيرات الإدخال على المؤشر.
- يؤدي خيار دمج الرتب (متوسط النسب المئوية) إلى إنشاء المؤشر عن طريق تحجيم رتب متغيرات الإدخال بين 0 و1 (التحجيم حسب النسبة المئوية) وحساب متوسط الرتب التي تم قياسها. يكون هذا الخيار مفيدًا عندما تكون تصنيفات القيم المتغيرة أكثر أهمية من الاختلافات بين القيم. لن يؤثر شكل التوزيع والقيم المتطرفة في متغيرات الإدخال على المؤشر.
- يؤدي خيار دمج القيم الأولية (متوسط القيم الأولية) إلى إنشاء المؤشر عن طريق حساب متوسط متغيرات الإدخال الأولية. يكون هذا الخيار مفيدًا عندما تكون المتغيرات على مقياس متوافق بالفعل.
- يُنشئ خيار القيم المُقاسة المركبة (المتوسط الهندسي للقيم المُقاسة) المؤشر عن طريق قياس متغيرات الإدخال بين 0 و1 (الحد الأدنى - الحد الأقصى للتحجيم) وحساب المتوسط الهندسي للقيم المُقاسة. لن تؤدي القيم العالية إلى إلغاء القيم المنخفضة، لذا يكون هذا الخيار مفيدًا لإنشاء مؤشر حيث ستظهر قيم المؤشر الأعلى فقط عندما تكون هناك قيم عالية في متغيرات متعددة.
- يُنشئ خيار الرتب المركبة (المتوسط الهندسي للنسب المئوية) المؤشر عن طريق تحجيم صفوف متغيرات الإدخال بين 0 و1 (التحجيم حسب النسبة المئوية) وحساب المتوسط الهندسي للرتب التي تم قياسها. يكون هذا الخيار مفيدًا عندما تكون تصنيفات القيم المتغيرة أكثر أهمية من الاختلافات بين القيم وعندما لا ينبغي لقيم المتغيرات المرتفعة أن تلغي قيم المتغيرات المنخفضة.
- يقوم خيار القيم الأولية المركبة (المتوسط الهندسي للقيم الأولية) بإنشاء المؤشر عن طريق حساب المتوسط الهندسي لمتغيرات الإدخال الأولية. يكون هذا الخيار مفيدًا عندما تكون المتغيرات موجودة بالفعل على مقياس متوافق وعندما لا ينبغي لقيم المتغيرات العالية أن تلغي قيم المتغيرات المنخفضة.
- يؤدي تمييز الحدود القصوى (عدد القيم فوق المئين التسعين) إلى إنشاء الفهرس عن طريق حساب عدد متغيرات الإدخال ذات القيم الأكبر من أو تساوي المئين التسعين. هذه الطريقة مفيدة لتحديد المواقع التي يمكن اعتبارها الأكثر تطرفًا أو الأكثر احتياجًا.
- يحدد خيار عكس قيم المؤشر ما إذا كانت قيم المؤشر الناتج سيتم عكس اتجاهها. عند تحديد الخيار، سيتم التعامل مع قيم المؤشر المرتفعة كقيم مؤشر منخفضة والعكس صحيح. يتم تطبيق العكس بعد الجمع بين المتغيرات المقاسة.
- قيم الحد الأدنى والحد الأقصى للمؤشر هي الحد الأدنى والحد الأقصى لقيم المؤشر الناتج. سيؤدي تحديد قيمة الحد الأدنى والحد الأقصى إلى تطبيق الحد الأدنى والحد الأقصى للتحجيم على المتغيرات المجمعة.
طبقة النتيجة
تتضمن مجموعة طبقة النتيجة المعلمات التالية:
- يحدد الاسم الناتج اسم الطبقة التي تم إنشاؤها وعرضها. يجب أن يكون الاسم فريدًا. إذا كانت هناك طبقة بنفس الاسم موجودة بالفعل في مؤسستك ، فستفشل الأداة وستتم مطالبتك باستخدام اسم مختلف.
- تُحدد أداة حفظ في مجلد اسم المجلد في المحتوى الخاص بي الذي يتم حفظ النتيجة فيه.
بيئات
إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة التحليل الخاصة بالأداة من مجموعة معلمات إعدادات البيئة.
تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل التالية:
- النظام الإحداثي الناتج
- معالجة المدى
ملاحظة:
نطاق المعالجة الافتراضي هو النطاق الكامل. يختلف هذا الإعداد الافتراضي عن Map Viewer Classic والذي يتم فيه تمكين استخدام نطاق الخريطة الحالي افتراضيًا.
الاعتمادات
تستهلك هذه الأداة الاعتمادات.
استخدم تقدير الاعتمادات لحساب عدد الاعتمادات المطلوبة لتشغيل الأداة. للحصول على مزيد من المعلومات، راجع التعرف على الاعتمادات الخاصة بالتحليل المكاني.
قيود
يعتمد إنشاء مؤشر مركب مناسب على دراسة متأنية للسؤال الذي يحاول المؤشر الإجابة عليه، واختيار المتغير، والطرق المطبقة.
المخرجات
تتضمن مخرجات الأداة طبقة تحتوي على نتائج المؤشر. تشتمل الطبقة على حقول تحتوي على متغيرات الإدخال بعد المعالجة المسبقة (العكس والتحجيم)، والمؤشر الأولي قبل العكس وتحجيم الحد الأدنى والحد الأقصى، وقيمة المؤشر، ورتبة المؤشر، والنسبة المئوية للمؤشر. يتضمن أيضًا الحقول التي تحتوي على قيمة فهرس معاد تصنيفها إلى تصنيفات مجموعة أعداد متساوية وتصنيفات فواصل زمنية متساوية وتصنيفات الانحراف المعياري. في Map Viewer، يمكنك تطبيق الأنماط وتكوين المخططات باستخدام هذه الحقول لاستكشاف الأنماط المكانية وتوزيعات النتائج.
التعرف على المزيد حول تفسير النتائج
لعرض تفاصيل إضافية حول التحليل، افتح جزء السجل وابحث عن تشغيل الأداة الناجحة وانقر فوقها. ستُفتح تفاصيل التحليل على علامة تبويب النتائج. تتضمن علامة التبويب النتائج تفاصيل إضافية حول التحليل. يمكنك أيضًا عرض التفاصيل الإضافية في صفحة عنصر الطبقة. انقر فوق زر الخيارات بجوار الطبقة الناتجة، وانقر فوق عرض التفاصيل.
متطلبات الترخيص
تتطلب هذه الأداة نوع المستخدم والتكوينات التالية:
- نوع المستخدم Creator أو Professional أو Professional Plus
- دور الناشر أو الميسر أو المسؤول أو دور مخصص مكافئ
موارد
استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد: