数据可视化系列文章

统计地图

　　下表是年全国各省（市、自治区）的人均GDP和两周每千人就诊人数资料。两周每千人就诊人数是反映卫生服务需求的指标，在一定程度上与当地的经济状况相关。

　　应用四分位数计算人均GDP的割点，按P25、P50、P75的顺序从小到大将其对应的地区分为四组。通过秩和检验发现不同的地区之间“两周每千人就诊人数”差异有统计学意义（P＜0.）。同时，计算“人均GDP”与“两周每千人就诊人数”之间的相关系数（r=0.75，P＜0.）。

图1年中国各省人均GDP与两周每千人就诊人数的关系图

图注：1a为散点图，图1b为柱状折线组合图

散点图（图1a）很好地反映了年我国各省份人均GDP与两周每千人就诊人数之间存在的正相关关系，但没有对应各个省份的地理信息和空间信息，很难想象并理解年的医疗卫生现状。柱状折线组合图（图1b）与散点图相比，增加了对应各个省份的地理信息，但仍然缺少地理的空间信息。

采用统计地图的可视化方式，不仅让人感受到“人均GDP”与“两周每千人就诊人数”二者存在正相关，而且直观和形象地看到两组数据的地理和空间信息的相关规律，如北京、天津、江苏、上海、浙江、广东等经济发达省份对应的就诊人数也高。

小青果

直观，漂亮！能不能说说是怎么画出来的啊？

第一步

　　设置地理字段。下拉菜单可见经度、纬度、X坐标、Y坐标、省、市、国家等。本例数据PowerMap已经自动识别为“省/市/自治区”这个类别。

　　选择可视化图形。PowerMap提供的可视化图形有五类：堆积柱形图、簇状柱形图、气泡图、热度图和区域图（2a）。其中，柱形图以柱形的高低来体现数值大小，气泡图以圆形的大小来体现数值的大小，通常比较适合较为分散的地理位置点或区域，例如不同城市间的数据对比；热度图是通过色阶的冷暖来体现数值的大小，特别适合密度、频率、温度这类数值，例如城市交通状况、气温或降水分布情况的对比等；区域图则是以区域整体（需要使用省份、国家或地区之类的地理信息）的色阶冷暖来体现数值大小。笔者选择区域图表现人均GDP（2b）和两周每千人就诊人数（2c）。

第三步

图3年中国各省人均GDP与两周每千人就诊人数的叠加效果图

图注：台湾、南海诸岛暂无相关数据，未在地图中体现，上图同。

　　通过对比2b和2c的区域可以相对容易地看到人均GDP与两周每千人就诊人数空间信息的灰阶分布趋势大致相同，但分别看二张图显得不够直观。因此，将两周每千人就诊人数呈现方式改为热力图，与人均GDP区域图叠加。

　　显而易见，如果本例数据还是按照方案一（传统统计图）的展示形式，不免枯燥、乏味，难以形象传达医疗卫生现状在全国范围的内在地域特征和规律。而方案二（地图可视化）更能考虑卫生与健康的地理空间和背景信息，研究结果更加真实、科学。

　通过地图可视化展示，不难看出我国年卫生服务水平呈现聚集空间分布，同时叠加对比各省的人均GDP水平发现，与卫生服务地域相关的聚集因素可能是当地的经济水平，如北京、天津、江苏、上海、浙江、广东等经济发达省份对应的就诊人数也高，并且呈现逐年提高趋势。

原创人员：刘志臻