Comment la marge d'erreur est-elle signalée sur une carte?

Lorsque vous communiquez des estimations, vous devez toujours inclure la marge d'erreur. Il existe des moyens conventionnels de signaler la marge d'erreur dans un tableau, un texte ou un graphique. Mais, comment signalez-vous la marge d'erreur pour les données visualisées sur une carte?

Un article de revue récent que j'ai rencontré discute exactement de ce que @Aksel dans une autre réponse ( Sun et Wong, 2010 ) (Il est disponible ici gratuitement en ligne, mais ce lien est vide d'images des cartes pour autant que je sache). Essentiellement, ils suggèrent qu'ils préfèrent l'approche par superposition plutôt que la petite approche multiple (c.-à-d. Faire deux cartes, l'une montrant l'estimation et l'autre montrant l'incertitude).

Les cartes de valeur par alpha comme cela a été mentionné sur ce forum sont une manière alternative de représenter l'incertitude que la superposition des lignes de tiret (que je trouve plus intuitive).

D'autres ouvrages que j'ai lus et qui peuvent être intéressants (bien qu'ils ne répondent pas directement à la question) le sont;

• Cartographie des résultats de la régression pondérée géographiquement ( Mennis, 2006 ) PDF ici
• Toutes les cartes d'estimation des paramètres sont trompeuses ( Gelman, 1999 ) PDF ici
• L'article original que j'ai cité est Intégration des informations sur la qualité des données dans la cartographie des données des enquêtes de la communauté américaine (Sun et Wong, 2010)

Je l'ai vu faire sur un choroplèth avec la coloration montrant l'estimation, et une superposition pointillée / hachée représentant des coefficients de variation. Mais je n'ai pas vu de norme pour cela.

Comme l'a souligné Andy, le flou de la blancheur est une option. Une autre option consiste à utiliser une sorte de filtre de présentation: vous n'affichez que les résultats qui sont plus certains qu'un certain seuil. Vous pouvez fournir différentes cartes avec différents seuils.

Le seuil le plus bas pourrait être l'écart-type de l'ensemble de la population (ou un modèle très simple, selon vos données). Si une procédure de carte complexe est utilisée avec une incertitude élevée, de grandes zones peuvent présenter des incertitudes supérieures à cet écart-type. (dépend bien sûr de votre variable: pour le carbone organique dans un sol, cette affirmation est vraie, pour visualiser par exemple l'erreur sur une carte d'élévation, ce seuil n'a aucun sens). Une auto-promotion éhontée: un papier qui utilise une telle technique est: ce papier

Pour les données au niveau des points, la thèse de Jay Fowler «Communication cartographique de l'incertitude au niveau des points» (lien vers la citation , le texte intégral , l' affiche ; trouvée via CartoNews ) fournit un excellent aperçu des méthodes:

Quelques exemples plus visuels.

Comme l'a suggéré @ako, une superposition en pointillés peut être utilisée pour représenter l'importance. Exemple de Nagy, C., et al. (2014). Cartographie spatio-temporelle hiérarchique de la mortalité prématurée due à une maladie hépatique alcoolique en Hongrie, 2005-2010. European Journal of Public Health , 24 (5), 827–33 ( lien , paywall):

Une méthode quelque peu opposée, qui brouille les zones de moindre importance, peut être trouvée dans Cancer Atlas of Northern Europe :

Les cartes ultérieures de l'atlas NORDCAN semblent passer à un ombrage plus agressif:

(Plus de détails sur cette technique peuvent être trouvés (derrière le mur payant) dans: Patama T, Pukkala E (2016) `` Small-area based lissage method for cancer risk mapping '' Spatial and Spatio-temporal Epidemiology , http: //dx.doi. org / 10.1016 / j.sste.2016.05.003 )

Je m'excuse pour ma prise sans vergogne, voici une carte de la publication à laquelle j'ai participé pour présenter les résultats du modèle spatial bayésien. L'incertitude des rapports de cotes au niveau de la zone (code postal) estimés par le modèle (qui sont présentés par les teintes des carrés) a été incorporée en tant que carte choroplèthe d'arrière-plan.