Ciao Claudia,
ma se è solamente un problema di rappresentazione grafica, perché non
scegli semplicemente una palette di colori ampia e ti crei manualmente
delle classi di valori (e colori) che riescano a rappresentare
adeguatamente i due set di dati e le loro differenze?
Potresti magari calcolarti i quantili dei due dataset indipendentemente
e poi usare quelle classi di valori, ma una palette di colori comune.
Non so se puoi condividere un estratto dei tuoi darti, in modo da poter
fare un esempio...
Ale
On 05/08/19 17:37, Claudia de Bari wrote:
Ciao Sergio,
grazie per la tua risposta. Hai centrato perfettamente il problema,
infatti avevo già provato a normalizzare i dati in un dataset tra 0 ed
1 ed il risultato era prevedibile. Nessuna variabilità visualizzabile
del dataset con valori più piccoli.
Non so quindi come aggirare il problema. Se uso la medesima vestizione
dovrò necessariamente classificarli con parametri diversi altrimenti
uno sarebbe invisibile o viceversa enorme…Vorrei che visivamente fosse
evidente che si tratta del medesimo fenomeno, degli stessi elementi ma
con valori completamente diversi.
Sarebbe magari efficace una vestizione puntuale, nel senso di creare
tanti punti in base alla quantità da evidenziare. Anche in questo
caso, ho provato con filled ma non essendo georeferenziati i puntini
finiscono a casaccio ed il risultato é comunque confuso. La mia
sorgente di dati é un database che ho collegato ad uno shp.
Se avessi un’idea te ne sarei molto grata.
Grazie ancora
Claudia
Il giorno 3 ago 2019, alle ore 08:51, Sergio Gollino
<gollinoser...@gmail.com <mailto:gollinoser...@gmail.com>> ha scritto:
Ciao Claudia,
spero di aver capito il problema. Tu vuoi usare la stessa vestizione
per due layer diversi con dati diversi. Non è un problema geografico
questo ma del dato. Quello che posso consigliarti è di portare
entrambi i dataset in un intervallo da 0 a 1. Creare una vestizione
per classi (quante classi devi deciderlo tu) e applicare la
vestizione ad entrambi i dataset.
Da un punto di vista pratico credo sia una soluzione valida.
Non mi pare un ragionamento corretto da un punto di vista teorico. Se
due fenomeni hanno un andamento diverso per essere analizzati
correttamente (in un grafico come in una mappa) hanno bisogno di una
vestizione diversa. Anche perchè se tu hai una misura che varia fra 0
e 1 ma il grosso dei dati è nel primo percentile, mentre l'altra
misura varia sempre da 0 a 1 ma ha una distribuzione normale, ti
ritrovi una mappa con un dataset di colore tutto uguale mentre
l'altro varia in maniera più uniforme. In pratica nella
visualizzazione perderesti la rappresentazione di tutta quella che è
la variabilità del primo dataset (che è comunque presente solo con
una diversa distribuzione). L'ho fatta breve ma spero di essermi
spiegato.
Saluti
Sergio
Il giorno gio 1 ago 2019 alle ore 18:22 Claudia de Bari
<claudiadeb...@hotmail.com <mailto:claudiadeb...@hotmail.com>> ha
scritto:
Buongiorno a tutti,
sono una neoiscritta nonché neoutilizzatrice di QGis come sistema
informativo geografico.
Spero qualcuno possa darmi delle indicazioni in merito alla
classificazione dei dati. Il problema é questo: ho due set di
dati, che esprimono valori quantitativi della stessa sostanza,
unica unità di misura ma misurata in ambienti diversi.
Il range dei dati di ciascun set si differenzia però
sostanzialmente. I valori di uno sono mooolto più piccoli dell’altro.
Faccio un esempio:
I set - x : ( 1; 2; 3,;4…)
II set - y : ( 20.000; 30.000; 40.000…)
Ho bisogno di visualizzare questi due campioni di dati
utilizzando una scala comune, per confrontarli spazialmente e
fin’ora non sono riuscita a classificarli correttamente. Ho anche
provato a normalizzarli, attraverso media e st.dev
<http://st.dev/> ma il risultato é sempre falsato. Non so come
trovare una classificazione comune che possa includere il range
completo di dati dei due set mostrandone realmente la
discrepanza. Ho trasformato i dati in vettoriale centroid, quindi
vorrei semplicemente esprimere la differenza visiva
classificandoli attraverso un graduated size.
Spero di essere stata chiara, non é facile spiegare ste cose.
Comunque grazie in anticipo,
Claudia
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