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分级统计分析

【问题】所有的数据都已经做出来了，区域内每个点都有了数据，怎么可视化表现呢？
【难点】哪个可视化结果是最好的？凭借什么方法来判断？

【分级】分级是对数据进行加工处理的一种重要方法，通过分级可以把数据划分成不同的级别，进行专题制图

分级统计图法

【名称】分区分级统计图法或平均值统计图法

1. 表示一定区域单位范围内某种制图现象平均密度的方法。一般通过不同色级或不同疏密的晕线，反映各区现象的集中程度和发展水平的分布差别，并只能显示不同区域单位的差别，同一区域内局部差异得不到反映
2. 故该法采用的统计单位愈大，反映的现象分布愈概略。一般使用相对数量指标
3. 指标的分级愈多，反映制图现象愈详细，但分级过多，会造成界线混乱，使现象差别显示不清

【常用的分级方法】

1. 等差分级法
2. 等比分级法
3. 逐渐增大分级
4. 任意分级法

【注意】应注意各级所包括的区域单位个数大致相等，并特别表示相对指标特别高的区域单元，以较好地反映制图对象的数量分布特征

数据分级及其目的

【数据分级】

1. 根据一定的方法或标准把数据分成不同的级别，也就是把一个数据集划分成不同的子集。在此过程中，还可设置分级精度和分级数目等。
2. 数据分级之后，仅使原来的数据重新归类，数据的属性没有发生改变，研究人员可以根据分级后的数据进行下一步的应用分析。

【目的】数据分级的根本目的在于区分数据集中个体的差别，分级统计的过程就是区别个体性质的过程。

1. 为了分级后，制图效果好，有利于用户理解
2. 用不同的分级方法来突出显示区域中的差异

分级的原则

1. 科学性
2. 完整性
3. 适用性
4. 美观性

分级统计的方法

1. 按使用分级方法的多少可分为单一分级法和复合分级法
2. 按级差是否相等可分为等值分级法和不等值分级法
3. 按确定级差的方法可分为自定义分级法和模式分级法

自定义分级

自定义分级即对一个数据集，根据自己的应用目的设定各个级别的数值范围来实现分级的方法。这种方法适用于研究者对该数据集比较了解，能够找到合适的分级临界点

模式分级

模式分级就是指按固定模式进行分级，在固定模式中，级差由特定的算法自动设定

等距离分级

1. 等间距方法原理简单、易操作，但当数据集中在某一小范围内时，各分级之间数据个数的差别太大会造成图面配置不均衡，影响了制图效果。
2. 当数据具有均匀变化的分布特征时，等间距分级法就简明实用；若数据分布差异过大，将会以响制图与对统计结果的分析。

分位数分级

分位数分级是把数列划分为相等个数的分段，根据实际需要选择四分位、五分位、六分位……十分位。为此，要先将数列按大小排列，从一端开始计算其分位数，把处于分位数上的那个值作为分级值。

分位数分级可以使每一级别的数据个数接近一致，往往能产生较好的制图效果。

等面积分级

• 等面积方法使得每一级在图上占据的面积相等或大致相等。这种方法的特点是在图面上只反映各级占有相同的面积，制图效果好，但是没有充分利用图面表示级间的差异。
• 对于规则栅格数据而言，一定区域内的面积可由该区域内的栅格个数乘以栅格分辨率得到，所以按等面积分级只需考虑栅格个数即可。

标准差分级

• 标准差可以反映各数据间的离散程度，按标准差分级，首先要保证数据的分布具有正态分布的规律，才可计算平均值和标准差，然后根据数据波动情况划分等级。

• 以算术平均值作为中间级别的一个分界点，以一倍或1/2倍标准差作为分界点。

• 分级数目是由数据本身所决定的，且对于同一数据集，采用一倍标准差时，分级数目最少， 采用1/4倍标准差时，分级数目最多。

自然裂点法分级

• 任何统计数列都存在着一些自然转折点、特征点，用这些点可以把研究的对象分成性质相似的群组，因此，裂点本身就是分级的良好界限。
• 将统计数据制成频率直方图、坡度曲线图、积累频率直方图，有助于找出数据的自然裂点。如果频率最低点与峰值构成一个近似正态分布曲线，可以把任意两个正态分布曲线交点作为分级界线
• 自然裂点法是基于让各级别中的变异总和达到最小的原则来选择分级断点的。