¿Cómo se informa el margen de error en un mapa?

Al informar estimaciones, siempre debe incluir el margen de error. Existen formas convencionales de informar el margen de error en una tabla, texto o gráfico. Pero, ¿cómo informa el margen de error para los datos visualizados en un mapa?

Un artículo de revista reciente que encontré habla exactamente de lo que @Aksel en otra respuesta ( Sun y Wong, 2010 ) (está disponible aquí gratis en línea, pero ese enlace carece de imágenes de los mapas por lo que puedo decir). Esencialmente, sugieren que prefieren el enfoque de superposición en lugar del enfoque múltiple pequeño (es decir, hacer dos mapas, uno que muestra la estimación y otro que muestra incertidumbre).

El valor de los mapas alfa, como se mencionó en este foro, es una forma alternativa de representar la incertidumbre que la superposición de las líneas de trazos (lo que me parece más intuitivo).

Otros trabajos que he leído que pueden ser de interés (aunque no responden directamente a la pregunta) son;

• Mapeo de los resultados de la regresión ponderada geográficamente ( Mennis, 2006 ) PDF aquí
• Todos los mapas de estimaciones de parámetros son engañosos ( Gelman, 1999 ) PDF aquí
• El artículo original que cité es Incorporando información de calidad de datos en el mapeo de datos de encuestas de la comunidad estadounidense (Sun and Wong, 2010)

Lo he visto hecho en una coropleta con el color que muestra la estimación, y una superposición punteada / hash que representa los coeficientes de variación. Pero no he visto un estándar para esto.

Como señaló Andy, la blancura borrosa es una opción. Una opción diferente es usar algún tipo de filtro de presentación: solo muestra los resultados que son más seguros que un cierto umbral. Puede proporcionar diferentes mapas con diferentes umbrales.

El umbral más bajo podría ser la desviación estándar de toda la población (o algún modelo muy simple, según sus datos). Si se utiliza un procedimiento de mapa complejo con una alta incertidumbre, grandes áreas pueden tener incertidumbres más altas que esta desviación estándar. (depende, por supuesto, de su variable: para el carbono orgánico en un suelo, esa afirmación es verdadera, para visualizar, por ejemplo, el error en un mapa de elevación de ese umbral no tiene ningún sentido). Una autopromoción desvergonzada: un documento que utiliza tal técnica es: este documento

Para los datos de nivel de punto, la tesis de Jay Fowler 'Comunicación cartográfica de la incertidumbre de nivel de punto' (enlace a la cita , texto completo , póster ; encontrado a través de CartoNews ) proporciona una excelente visión general de los métodos:

Algunos ejemplos más visuales.

Como sugirió @ako, la superposición de puntos podría usarse para representar la importancia. Ejemplo de Nagy, C., et al. (2014) Mapeo espacio-temporal jerárquico de la mortalidad prematura por enfermedad hepática alcohólica en Hungría, 2005-2010. European Journal of Public Health , 24 (5), 827–33 ( enlace , muro de pago):

De alguna manera, el método opuesto, que difumina áreas de menor importancia, se puede encontrar en Cancer Atlas of Northern Europe :

Los mapas posteriores del atlas NORDCAN parecen cambiar a un sombreado más agresivo:

(Se pueden encontrar más detalles sobre esta técnica (detrás de paywall) en: Patama T, Pukkala E (2016) 'Método de suavizado basado en áreas pequeñas para mapeo de riesgo de cáncer' Epidemiología espacial y espacio-temporal , http: //dx.doi. org / 10.1016 / j.sste.2016.05.003 )

Disculpándome por mi descarado complemento, aquí hay un mapa de la publicación en la que participé en la presentación de resultados del modelo espacial bayesiano. La incertidumbre de las proporciones de probabilidades de nivel de área (código postal) estimadas por el modelo (que se presentan por tonos de los cuadrados) se incorporó como un mapa coroplésico de fondo.