Métodos de clasificación de datos para mapas de coropletas: cómo mostrar correctamente datos espaciales

Un mapa de coropletas es uno de los métodos más comunes para visualizar datos espaciales. Estos mapas se utilizan para mostrar indicadores estadísticos de unidades administrativas: regiones, distritos, municipios o países. Por ejemplo, los mapas de coropletas se pueden usar para mostrar la densidad de población, la tasa de desempleo, el ingreso promedio, la incidencia de enfermedades o la precipitación.

Sin embargo, la apariencia de un mapa de coropletas depende de algo más que la paleta de colores elegida. Igualmente importante es el método de clasificación de datos: la forma en que los valores se distribuyen a través de los intervalos de color. El mismo conjunto de datos se puede presentar de diferentes maneras, y cada una resaltará los patrones espaciales a su manera.

¿Qué es la clasificación de datos?

La mayoría de los indicadores estadísticos representan valores numéricos continuos. Por ejemplo, la densidad de población puede variar de 5 a 15,000 personas por kilómetro cuadrado. Asignar un color separado a cada valor haría que el mapa fuera prácticamente ilegible.

Para que un cartograma sea comprensible, el rango de valores se divide en varias clases (generalmente de 4 a 7). Cada clase corresponde a un tono de color específico.

El objetivo principal de la clasificación es agrupar los datos para que el mapa refleje con mayor precisión las diferencias espaciales reales.

Es importante entender que el mismo conjunto de datos puede parecer completamente diferente según el método de clasificación elegido. Es por eso que los cartógrafos profesionales siempre seleccionan un método basado en la naturaleza de la distribución de los datos y los objetivos del estudio.

Intervalos Iguales (Equal Interval)

El método de intervalos iguales se considera el más simple. Todo el rango de valores se divide en intervalos de igual amplitud.

Por ejemplo, si el valor mínimo es 0 y el máximo es 100, con cinco clases, los intervalos serían los siguientes:

0–20
20–40
40–60
60–80
80–100

La ventaja de este método es su simplicidad. El usuario comprende fácilmente cómo se forman los intervalos y la comparación de valores se vuelve intuitiva.

Sin embargo, este método solo funciona bien con una distribución de datos relativamente uniforme. Si la mayoría de las características se concentran en un rango estrecho, una parte significativa del mapa puede aparecer coloreada casi de manera uniforme, y las diferencias entre áreas serán poco visibles.

El método de intervalos iguales se utiliza a menudo para mostrar parámetros climáticos, altitud, temperatura o precipitación.

Cuantil (Quantiles)

El método de cuantiles se construye bajo un principio diferente. Aquí, cada clase contiene el mismo número de objetos, independientemente del rango de valores. Por ejemplo, si hay 100 distritos y se utilizan cinco clases, cada clase contendrá 20 distritos.

La principal ventaja de este método es la distribución uniforme de los objetos entre los colores. Esto da como resultado un mapa equilibrado y permite comparaciones sencillas entre distritos.

La desventaja es que valores muy similares pueden terminar en clases diferentes, mientras que valores significativamente diferentes pueden terminar en la misma clase. Esto a veces conduce a una exageración visual de las diferencias.

El método es especialmente útil al comparar indicadores socioeconómicos: niveles de ingresos, densidad de población, clasificaciones o índices de desarrollo.

Cortes Naturales (Natural Breaks - Jenks)

Cortes Naturales, o el método de Jenks, es uno de los métodos de clasificación más populares en los SIG modernos. El algoritmo analiza automáticamente la distribución de los datos y encuentra límites de clase que minimizan las diferencias dentro de cada clase y maximizan las diferencias entre clases. En otras palabras, el método intenta agrupar valores similares y separar grupos con diferencias significativas.

La ventaja de Jenks es que el mapa refleja la estructura natural de los datos y, por lo general, es el más informativo.

Sin embargo, los intervalos variarán para cada nuevo conjunto de datos, lo que dificulta la comparación de mapas creados por separado.

Los Cortes Naturales se utilizan a menudo para mostrar valores de propiedades, tasas de criminalidad, indicadores demográficos y otras estadísticas distribuidas de manera desigual.

Desviación Estándar

Este método se basa en el concepto estadístico de desviación estándar. En lugar de intervalos fijos, las clases se construyen en relación con la media. Algunas áreas caen en grupos con valores por encima de la media, mientras que otras caen en grupos con valores por debajo.

Este enfoque permite identificar rápidamente las áreas que se desvían significativamente del panorama general.

Por ejemplo, se pueden identificar áreas con concentraciones anormalmente altas de contaminación del aire, niveles de ingresos extremadamente altos o una densidad de población inusualmente alta.

Una desventaja de este método es que es más difícil de entender para usuarios no entrenados, ya que requiere comprender la media y la desviación estándar.

Intervalo Geométrico

El método de intervalo geométrico está diseñado para datos con rangos de valores muy amplios.

Combina los beneficios de la distribución uniforme y de los cortes naturales, intentando reducir la influencia de valores extremadamente grandes o pequeños.

Este enfoque es especialmente útil cuando se trabaja con indicadores económicos, tamaño de población de grandes ciudades, volúmenes de producción y otros datos donde los valores varían decenas o cientos de veces.

Aunque este método se utiliza con menos frecuencia que otros, en muchos casos produce el cartograma más equilibrado.

Clasificación Manual

A veces, los algoritmos automáticos no son adecuados para resolver un problema. En este caso, el cartógrafo define manualmente los límites de los intervalos. Este enfoque se utiliza cuando existen normas oficiales o rangos de valores predefinidos.

Por ejemplo:

nivel de riesgo;
categorías de calidad del agua;
normas ambientales;
tasas impositivas;
clasificaciones administrativas.

La principal ventaja de la clasificación manual es el control total sobre la visualización de los datos. Sin embargo, ante la falta de criterios objetivos, existe el riesgo de una selección subjetiva de intervalos, lo que puede distorsionar la percepción del mapa.

Cómo elegir el método adecuado

No existe un método de clasificación universal. La elección depende tanto de la estructura de los datos como del propósito del estudio.

Si se necesita mostrar la distribución natural de los indicadores estadísticos, lo más común es elegir Cortes Naturales (Jenks).

El método de Cuantiles es una buena opción para comparar áreas.

Si es importante mantener un rango de valores constante para cada clase, use Intervalos Iguales.

Para detectar anomalías y desviaciones, la Desviación Estándar es el método más informativo.

Cuando trabaje con datos que tengan un amplio rango de valores, considere el Intervalo Geométrico, y si dispone de umbrales oficiales, utilice la Clasificación Manual.

Antes de elegir un método, es útil trazar un histograma de la distribución de los datos. Esto le ayudará a comprender qué tan uniformemente están distribuidos los valores y qué método de clasificación resaltará mejor los patrones espaciales.

¿Cómo funciona esto en GISCARTA?

Los siguientes tipos de clasificación de mapas de coropletas están disponibles en la plataforma GISCARTA:

Intervalos iguales
Igual cantidad (Cuantil)
Cortes naturales (Jenks)
Configurado manualmente

Un ejemplo de visualización de coropletas con diferentes métodos de clasificación.

Preguntas frecuentes

¿Qué método de clasificación debo elegir?
Depende de sus datos y objetivos de análisis. Jenks es una buena opción de uso general, mientras que Cuantil es ideal para comparar áreas.

¿Por qué los mismos datos se ven diferentes en distintos mapas?
Los diferentes métodos de clasificación crean diferentes límites de clase, cambiando la forma en que se muestran los patrones espaciales.