Mapas de Coropletas Bivariantes: Una Guía Completa

¿Qué es un Mapa Bivariado?

Un mapa bivariado es una herramienta poderosa utilizada para visualizar datos organizados dentro de una estructura matricial. Este tipo de mapa permite a los usuarios comparar dos atributos diferentes, visualizar sus interacciones y analizar cómo se relacionan en una base espacial.

Tipos de Mapas Bivariados

Los mapas bivariados vienen en una variedad de formatos adaptados para diferentes aplicaciones:

1. Prioridad: Útil para la gestión de tareas, estos mapas priorizan tareas por importancia, ayudando a los equipos a optimizar flujos de trabajo y enfocarse primero en las tareas de alto impacto.

2. Causa-Efecto: Estos están diseñados para mapear causas y efectos de problemas específicos, identificando posibles causas raíz y sus impactos.

3. Análisis SWOT: Este bivariado evalúa los fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas de un proyecto u organización, ofreciendo perspectivas estratégicas y ayudando en la toma de decisiones.

4. Gestión de Riesgos: Ideal para identificar y mitigar riesgos, estos mapas ayudan a crear estrategias y planificar posibles obstáculos, minimizando el impacto del riesgo.

Cuándo Usar un Mapa Bivariado

Los mapas bivariados son especialmente útiles al comparar dos características opuestas o correlacionadas, como la demografía de la población (por ejemplo, Republicanos vs. Demócratas) o atributos de nuevos edificios, como el número de apartamentos frente a la densidad poblacional. 

Por ejemplo, un mapa bivariado podría representar la proporción de Republicanos y Demócratas en diferentes estados, con diferentes tonos indicando porcentajes variados de cada grupo. 

Alternativamente, un mapa bivariado podría comparar el número de apartamentos en nuevos edificios con la densidad poblacional, proporcionando percepciones espaciales sobre las necesidades de vivienda.

Cómo Funcionan los Mapas Bivariados en GISCARTA

En GISCARTA, el estilo de mapa bivariado está disponible para todos los tipos de geometría, con aplicaciones primarias en datos poligonales. Este método de estilo implica seleccionar dos atributos numéricos, cada uno de los cuales puede dividirse en tres intervalos, creando un bivariado 3x3 con una mezcla de nueve colores. Cada color representa una combinación única de valores, permitiendo una fácil visualización de la interacción entre los dos atributos seleccionados.

Ventajas de Usar un Mapa Bivariado

El estilo de mapa bivariado resalta la relación entre dos indicadores, ayudando a visualizar dependencias y tendencias directamente en el mapa. Este enfoque mejora el análisis de datos, ya que revela conexiones entre diferentes elementos y permite la identificación de patrones, lo que en última instancia conduce a decisiones más informadas.

Cómo Usar el Estilo Bivariado en GISCARTA

Paso 1: Acceder a la Configuración de la Capa
Para comenzar, abre las propiedades de la capa haciendo clic en los tres puntos al lado del nombre de la capa.

Paso 2: Selecciona el Estilo de Mapa Bivariado
Dentro de la configuración de la capa, navega a la pestaña Estilo y elige Mapa Bivariado.

Paso 3: Configura el Mapa Bivariado

Hay tres secciones disponibles para personalización:

1. Atributos

• Seleccionar Campos para Ejes X e Y: Elige los campos de la tabla de atributos que deseas mostrar a lo largo de los ejes X e Y.
  
  

  

• Destacar Intervalos: Selecciona un método para clasificar tus datos dentro de cada atributo:
  
  

  

Intervalos Iguales: Este método de agrupamiento divide todo el rango de datos en segmentos de tamaño igual. Es más adecuado para datos con una distribución bastante consistente en un rango limitado, ya que asegura que cada intervalo abarque una porción igual del rango de valores.

Cantidad Igual (Cuantil): La agrupación por cuantil divide los datos en grupos de tamaño igual por porcentaje. Este método es ideal para conjuntos de datos con distribución desigual, ya que crea grupos con características similares al asegurar un número igual de puntos de datos por intervalo. Sin embargo, se debe tener cuidado con el tamaño y la cantidad del grupo para evitar interpretaciones engañosas.

Cortes Naturales (según Jenkins): Este método identifica límites óptimos para la agrupación de datos basados en los patrones de distribución natural dentro del conjunto de datos. Las clases se establecen donde existen grandes diferencias entre los valores, haciendo que esta técnica sea especialmente efectiva para revelar agrupaciones y valores atípicos en los datos.

Cada método de agrupación tiene sus propias fortalezas, así que selecciona uno basado en la distribución de tus datos y los objetivos de tu análisis.

2. Etiquetas

Personaliza los nombres que se muestran en los ejes X e Y. Por defecto, estas etiquetas son los nombres de los campos elegidos, pero pueden modificarse según sea necesario para mayor claridad.

3. Bordes

Selecciona dos colores contrastantes para representar los dos valores extremos de tu bivariado, ubicados en la parte superior izquierda y en la parte inferior derecha de la cuadrícula bivariada. Elegir colores opuestos mejora la legibilidad y permite una rápida interpretación de los datos.

Conclusiones Clave

Los mapas bivariados proporcionan una forma única de representar dos atributos relacionados en una sola capa de mapa, mostrando cómo una variable se correlaciona con otra. En GISCARTA, el estilo de mapa bivariado permite a los usuarios mostrar relaciones complejas entre puntos de datos, añadiendo profundidad y dimensión a las visualizaciones del proyecto. Esta característica no solo enriquece el valor analítico de los mapas, sino que también aporta una capa profesional de detalle a las presentaciones de datos espaciales. Con los mapas bivariados, los usuarios de GISCARTA pueden crear mapas ricos en datos que son visualmente atractivos y perspicaces.