Crear y utilizar un mapa de coropletas

Los mapas de coropletas usan el tipo de símbolo de representación cartográfica inteligente Recuentos y cantidades (color) para mostrar datos normalizados como puntos sombreados, líneas o áreas. Los mapas de coropletas ayudan a responder preguntas sobre los datos, por ejemplo: ¿cómo se comparan los índices o porcentajes por entidad geográfica?

Ejemplo

Un analista de delitos está investigando las frecuencias de los delitos en la ciudad y la correlación entre los delitos y otros problemas sociales, como una tasa de desempleo elevada. Las autoridades municipales utilizarán los resultados para implementar nuevos programas sociales en la ciudad en un intento de reducir los crímenes. Se puede utilizar un mapa de coropletas para visualizar las tasas de desempleo en los distritos policiales de la ciudad y compararlas con las tasas de criminalidad.

Las áreas más oscuras del mapa anterior indican altos niveles de desempleo, mientras que las áreas más claras indican bajos niveles de desempleo.

Crea un mapa de coropletas

Se crea automáticamente un mapa de coropletas cuando se usa un campo de índice/ratio para crear un mapa. También se puede usar un campo numérico para crear un mapa de coropletas cambiando el Tipo de símbolo de Recuentos y cantidades (tamaño) a Recuentos y cantidades (color). A continuación, los datos numéricos deben normalizarse utilizando el parámetro Dividir por cuando se usa para crear un mapa de coropletas.

Para crear un mapa de coropletas con un índice, un ratio o una proporción, siga los siguientes pasos:

1. Expanda un dataset en el panel de datos de forma que los campos sean visibles.
2. Seleccione un campo de índice/ratio .

   Sugerencia:

   Si tiene valores de índice/ratio en un campo numérico , puede cambiar el tipo de campo haciendo clic en el icono de campo y eligiendo Índice/Ratio.

   Puede buscar campos en la barra de búsqueda del panel de datos.

3. Arrastre el campo a la página y a la zona de colocación de Mapa. Se creará un mapa de coropletas usando Recuentos y cantidades (color) como la configuración de Tipo de símbolo.

   Nota:

   También puede crear un mapa seleccionando un campo y haciendo clic en el botón Mapa situado sobre el panel de datos.

   Se aplica el tipo de símbolo de representación cartográfica inteligente de Recuentos y cantidades (color) de forma predeterminada cuando se crea un mapa usando un campo de índice/ratio. También puede aplicar Recuentos y cantidades (color) a los mapas creados usando un campo numérico.

Para crear un mapa de coropletas usando la normalización, siga estos pasos:

1. Expanda un dataset en el panel de datos de forma que los campos sean visibles.
2. Seleccione un campo numérico . El número debería ser un total, por ejemplo, el número de crímenes o el total de ventas.

   Sugerencia:

   Puede buscar campos en la barra de búsqueda del panel de datos.

3. Arrastre el campo a la página y a la zona de colocación de Mapa. Se crea un mapa de símbolo graduado.

   Nota:

   También puede crear un mapa seleccionando un campo y haciendo clic en el botón Mapa situado sobre el panel de datos.

4. Expanda la leyenda para mostrar el panel Opciones de capa.
5. Vaya a la pestaña Simbología .
6. Cambie el Tipo de símbolo a Recuentos y cantidades (color).
7. Elija un campo numérico para el parámetro Dividir por. El campo debería tener un número que se pueda usar para crear una proporción desde el primer campo numérico, por ejemplo, población total.

Notas de uso

Se puede acceder al panel Opciones de capa haciendo clic en la flecha situada junto al nombre de la capa e incluye las siguientes opciones de configuración:

• Utilice la pestaña Leyenda para ver los valores de clasificación y los recuentos de cada clase, y para hacer selecciones basadas en clases.
• Use la pestaña Simbología para hacer lo siguiente:
  • Cambiar el campo que se muestra en el mapa o cambiar a otro tipo de mapa.
  • Cambiar las estadísticas del campo de visualización. Esta opción solo está disponible si la ubicación estaba habilitada en el dataset con entidades agregadas o si el dataset se creó mediante agregación espacial. Para obtener más información, consulte Habilitar ubicación y Agregación espacial.
  • Cambie el tipo de clasificación y el número de clases.
  • Cambie, agregue o elimine el campo Dividir por.
• Utilice la pestaña Anotación para configurar los elementos emergente de la capa y habilitar las etiquetas.
• Use la pestaña Apariencia para lo siguiente:
  • Símbolos: cambie las propiedades de estilo del símbolo, por ejemplo, la paleta de color, el tamaño, el grosor y el color del contorno y la transparencia de la capa.
  • Efectos de capa: habilite los efectos de eclosión o sombreado.
• Use la pestaña Atributos para visualizar los detalles de las entidades seleccionadas en el mapa.

Utilice el botón Girar tarjeta para girar la tarjeta de mapa. El reverso de la tarjeta incluye estadísticas y un cuadro de texto para una descripción del mapa.

Funcionamiento de los mapas de coropletas

En un proceso denominado clasificación de datos, los valores numéricos graduados se agrupan en rangos y cada rango de clasificación está representado con un tono o color en la rampa de color. Los valores deberían ser proporciones para reducir el sesgo de las áreas de diferentes tamaños.

Clasificación de datos

Están disponibles las siguientes opciones de clasificación para mapas de coropletas:

Método de clasificación	Descripción	Ejemplo
Cortes naturales	Las clases de cortes naturales se basan en las agrupaciones naturales inherentes a los datos. Este es el método de clasificación predeterminado. Debería utilizar el método por cortes naturales cuando desee resaltar las agrupaciones naturales propias de sus datos. Los cortes naturales no se deberían usar para comparar mapas creados con datos diferentes.	Use cortes naturales para comparar las tasas de criminalidad de los vecindarios de una ciudad. Las tasas de criminalidad se agruparán de forma que los vecindarios con tasas de criminalidad similares se simbolicen con el mismo color.
Intervalo equivalente	Divide el rango de valores de atributo en subrangos de igual tamaño. La clasificación de intervalos equivalentes resalta la cantidad de un atributo relativo a otros valores y se debería utilizar para datos que presentan rangos familiares.	Use intervalos equivalentes para comparar el porcentaje de árboles con escarabajos invasores en los parques de un condado. Los porcentajes van del 0 al 100. Si elige usar cuatro bins, las clases se basarán en intervalos del 25 %.
Cuantil	Divide los atributos en bins con el mismo número de entidades. La clasificación de cuantiles puede distorsionar el aspecto de su mapa colocando valores similares en clases diferentes. Por tanto, este método de clasificación se debería usar en datos que sean relativamente uniformes. También puede usar la clasificación de cuantiles como un método de clasificación visual.	Use los intervalos de cuantiles para comparar las tasas de desempleo de los diferentes estados de los Estados Unidos. Si aplica cinco bins a los 50 estados y al Distrito de Columbia, habrá aproximadamente 10 estados por bin. Los resultados se pueden usar para ver las tasas de desempleo clasificadas en grupos de 10.
Desviación estándar	Clasifica una entidad basándose en cuánto varían los atributos de la entidad con respeto al valor medio. El método de desviación estándar funciona mejor en datasets que están distribuidos normalmente y para análisis en los que el valor medio o la distancia desde la media es importante. Sugerencia: Pruebe a emparejar la clasificación de la desviación estándar con una rampa de color divergente. Las rampas de color divergentes aplican tonos oscuros a los extremos superior e inferior y un color neutro al valor medio.	Use la desviación estándar y una rampa de color divergente para comparar la esperanza de vida media de diferentes países. Los países con la esperanza de vida más alta y más baja se mostrarán en diferentes tonos oscuros. Los colores se volverán más claros a medida que las clases se acerquen al valor medio de esperanza de vida global.
Sin clasificar	Los datos numéricos se muestran en una escala continua y no en clases discretas. Debería usar el método sin clasificar cuando desee ver cambios graduales en sus datos.	Use una rampa de color sin clasificar para distinguir las mediciones de temperatura promedias para un intervalo de tiempo específico tomado en estaciones meteorológicas colocadas de manera uniforme. Los puntos mostrarán cambios graduales en la temperatura en el área de estudio.
Manual	Agregue manualmente los cortes de clase que sean apropiados para sus datos. Se debería usar el método manual cuando existan rangos conocidos que se deben aplicar a sus datos, por ejemplo, cuando desea crear varios mapas con los mismos bins.	Use una clasificación manual para comparar los ingresos promedios por hogar en los vecindarios de una ciudad a lo largo del tiempo. Se puede utilizar la clasificación manual para aplicar los mismos bins a ambos mapas, de forma que se pueden crear patrones y realizar comparaciones sin hacer suposiciones erróneas que se deban a las diferencias de la clasificación.

Normalización y datos proporcionales

Aplicar colores degradados a su mapa, como en un mapa de coropletas, puede dar lugar a interpretaciones visuales erróneas, especialmente cuando las entidades del mapa son áreas de varios tamaños o poblaciones. En esos casos, las áreas más grandes llamarán su atención de forma natural, especialmente si se les aplican colores más oscuros. Puede contrarrestar el sesgo creado por áreas de tamaños diferentes en mapas de coropletas aplicando estilo a los mapas con promedios, proporciones, índices y ratios en vez de recuentos o totales. Cuando los datos que se muestran en un mapa son valores proporcionales, se están teniendo en cuenta las diferencias entre las entidades, ya sea en población, área u otro factor.

(Izquierda) El número total de restaurantes en cada condado. Este mapa muestra totales, por lo que no debería usar colores degradados. (Derecha) El número de restaurantes per cápita en cada condado. Este mapa muestra datos proporcionales, por lo que un mapa de coropletas es adecuado.

Los dos mapas anteriores usan colores para mostrar el número de restaurantes por condado. Sin embargo, el mapa de la izquierda muestra el número total de restaurantes y el mapa de la derecha muestra el número de restaurantes per cápita. Los condados presentan alguna variación en el área, pero la variación más grande está en la población. La combinación de áreas grandes y un gran número de restaurantes resalta entidades, por ejemplo, Long Island y el área de Boston, incluso sobre los condados más pequeños de la ciudad de Nueva York que tengan el mismo color. Sin embargo, cuando se tiene en cuenta la población de cada condado, como en el mapa de la derecha, se puede observar que los condados alrededor de Cape Cod y los del interior desde la costa tienen un mayor número de restaurantes per cápita y la mayoría del resto de condados tiene un número promedio de restaurantes per cápita. El mapa per cápita es un mapa de coropletas correcto.

Nota:

Si desea crear un mapa de recuentos o totales como, por ejemplo, el número total de restaurantes por condado, puede crear un mapa de símbolo graduado.

Si desea crear un mapa de coropletas, pero no tiene datos proporcionales, puede crear proporciones usando un proceso denominado normalización. Cuando normaliza sus datos, toma un número como, por ejemplo, crímenes totales, y lo divide por otro número como, por ejemplo, población total, para crear un valor proporcional. La normalización se puede realizar cuando crea un mapa de coropletas usando el parámetro Dividir por de la pestaña Simbología . En el ejemplo anterior, el número total de restaurantes de cada condado se normalizó usando la población total del condado.

Recursos

Utilice los recursos siguientes para más información:

• Crear un mapa
• Opciones de capa del mapa
• Ver elementos emergentes