Ciao Alessandro,

questo é un estratto dei dati. Come vedi L#ordine di grandezza é all'incirca 
tre volte superiore. Ho provato a scegliere io la classificazione ma credo che 
l’algoritmo del software sia molto più preciso di me, e comunque in ogni caso 
il problema sussiste. Tutti i campioni del primo dataset rientrano in una 
classe sola del secondo dataset, perché sia valida, qualsiasi classificazione 
io scelga.

Ovviamente ho sempre scelto una vestizione comune ad entrambe. Essendo però 
delle quantità, sarebbe più intuitivo se fossero delle forme geometriche di 
dimensione differente. Usando i colori la percezione della differenza dovrei 
esprimerla in ciascuno dei poligoni perché sia comprensibile. e come si fa?

Clau




Il giorno 5 ago 2019, alle ore 17:54, Alessandro Sarretta 
<alessandro.sarre...@gmail.com<mailto:alessandro.sarre...@gmail.com>> ha 
scritto:


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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