Suite

Comment spécifier une ligne d'unités de carte plus large que 100000 unités


Désolé si c'est une question très débutante, mais je n'arrive pas à trouver de réponse en ligne en cherchant.

Existe-t-il un moyen d'augmenter la taille du "unités de carte"?


J'essaie de dessiner des lignes attachées à ma carte de sorte que lorsque je la mets à l'échelle, les lignes changent de taille par rapport à la carte sous-jacente. Dans le dialogue des styles, je sélectionneunités de carte, mais la ligne n'apparaît même pas jusqu'à ce que je la définisse sur 10000 - et même alors, elle est trop fine pour ce dont j'ai besoin.

Existe-t-il un moyen de modifier l'échelle de ces "unités" afin que je puisse les rendre plus utiles pour la carte que j'essaie de créer ? j'ai essayé de changerPropriétés du projet > Général > Unités de canevasaux milles marins, mais cela ne faisait aucune différence. J'ai aussi essayé de changer mon CRS (sans effet), mais j'aimerais rester avecEPSG : 3857si possible.


Éditer:

Il semble que si j'utiliseEPSG : 4326la ligne fonctionne exactement comme prévu, mais comme j'ai plusieurs éléments plus compliqués tels que des rasters géoréférencés et 47 autres couches, j'ai besoin d'utiliser le système de coordonnées Google (également pour que OpenLayers fonctionne. N'y a-t-il aucun moyen de tracer des lignes sur un OpenLayers carte?


Voici quelques captures d'écran de mes paramètres :

Changer leSCRici, dans les paramètres de style, la ligne disparaît complètement :


Edit : il me semble que j'ai mal compris la question. Laisser cette réponse si quelqu'un la trouve utile pour autre chose.

Sous Style, le paramètre "Unités de la carte" est généralement en mètres (ou en degrés si vous êtes dans un système de coordonnées non projeté comme WGS84) et vous l'utilisez lorsque vous voulez que la ligne ait exactement la même taille par rapport à la géographie, peu importe du niveau de zoom (une ligne de 10 mètres de large sera très large si vous zoomez à fond et ne sera même pas visible à un niveau de zoom très bas.)

Changez l'unité sous Style en millimètres, de cette façon, elle sera cohérente quel que soit votre niveau de zoom.


Il semble qu'il serait plus pratique de créer un polygone si vous avez besoin d'un "ruban" très large et géographiquement cohérent.

Je vous suggère de tamponner votre ligne d'origine et de le styler à la place. Si vous jouez avec les styles, vous devriez pouvoir cacher le fait qu'il s'agit d'un polygone plutôt que d'une ligne.


A.3. Exemples de projection cartographique

Les exemples de la section suivante sont basés sur des données cartographiques globales stockées dans le système de coordonnées géographiques. Chaque exemple est une projection à une échelle appropriée. Cette section est destinée à présenter quelques-uns des types de projections cartographiques les plus courants et à donner une image de leur apparence. Une brève description est fournie, mais d'autres livres et documents sont recommandés pour en savoir plus sur ces projections.

Les paramètres de projection spécifiques de MapServer sont inclus à titre de référence. Tant que toutes vos couches ont un jeu de projection valide pour elles, ces exemples de paramètres de projection peuvent être utilisés pour modifier la projection cartographique en sortie.

Un fichier de formes de grille de carte mondiale a été utilisé comme couche pour les figures de la carte dans cette section. Ce fichier de formes a été utilisé à la place du générateur de graticules interne de MapServer (le LA GRILLE objet). le LA GRILLE object produit des lignes très simples qui ne peuvent pas être correctement transformées par de nombreuses projections.

Un script Python appelé mkgraticule.py est inclus dans le pymod dossier du package FWTools. Cela a créé la grille de la carte pour ces cartes.

Pour plus d'informations sur FWTools, consultez http://fwtools.maptools.org/.

A.3.1. Projection cylindrique simple

La figure A-6 montre la carte du monde la plus basique. Les coordonnées globales, les latitudes et les longitudes sont affichées sur une grille rectangulaire. Chaque rectangle a la même taille sur les plans x et y. Il s'agit de la projection par défaut utilisée avec MapServer lorsque vous spécifiez la projection latlong. Elle est communément connue sous le nom de projection cylindrique simple, plus techniquement connue sous le nom de plaque carrée. Il appartient à la famille des projections cylindriques équidistantes. Voir les autres références répertoriées à la fin de ce chapitre pour plus d'informations sur ces types de projections.

Cette projection est plus utile près de l'équateur car les caractéristiques sont déformées lorsque vous vous éloignez de l'équateur. Les caractéristiques de l'Antarctique sur la figure A-6 sont un bon exemple de la façon dont il peut être déformé.

Figure A-6. Carte globale utilisant une projection cylindrique simple
A.3.1.1 Syntaxe de MapServer

Il est facile de spécifier cette projection. Tout ce que vous devez définir est le nom et l'ellipsoïde de la projection :

Les étendues de cette carte sont définies sur :

A.3.2. Projection orthographique

La figure A-7 montre un exemple de la projection orthographique mentionnée précédemment. Cette projection a un certain attrait populaire car elle fait ressembler la carte à un globe.

Figure A-7. Carte de l'hémisphère oriental utilisant la projection orthographique
A.3.2.1 Syntaxe de MapServer

Le nom de la projection est abrégé en ortho. Spécifiez un lat_0 et lon_0 pour centrer la carte sur une latitude et une longitude particulières, respectivement.

Les étendues de cette carte sont définies en unités de mètre :

Les étendues sont définies pour être plus larges que la terre (les étendues font 17 420 km de large) afin que vous puissiez voir la courbure de la sphère. Ils ne sont pas plus hauts que la terre, donc les parties nord et sud sont coupées.

Bien que les projections orthographiques aient l'air soignées, elles ne sont pas sans problèmes. Certaines limitations de MapServer les rendent difficiles à utiliser. Les caractéristiques au pôle ou proches des extrêmes (par exemple, près de 180 ou -180 longitudes) peuvent ne pas apparaître correctement ou présenter des lacunes. De plus, si vos entités n'ont que quelques points le long d'une ligne, certaines lignes peuvent ne pas s'afficher du tout. Ces bugs sont connus et pourraient bientôt être corrigés.

A.3.3. Projection de Mercator

La figure A-8 montre un exemple de la projection de Mercator qui peut sembler commune à beaucoup. Il est plus utile près de l'équateur. Comme vous pouvez le voir, la grille n'est pas régulière et il n'est pas possible de cartographier avec précision les extrêmes nord.

Figure A-8. Exemple de carte montrant les latitudes septentrionales en projection Mercator
A.3.3.1 Syntaxe de MapServer

Le nom de la projection est abrégé en mercenaire:

Les étendues de cette carte sont définies en unités de mètre :

A.3.4. Projection de Mercator transverse

La figure A-9 montre un exemple de projection de Mercator transverse. Comme la projection de Mercator, elle est plus utile près de la latitude d'origine, dans ce cas 10° nord.

Figure A-9. Carte de l'Afrique et de l'Asie du Sud en projection Mercator transverse
A.3.4.1 Syntaxe de MapServer

Le nom de la projection est abrégé en tmerc:

Les étendues de cette carte sont définies en unités de mètre :

A.3.5. Projection à surface égale d'Albers

La figure A-10 montre un exemple de la projection d'aires égales d'Albers, conçue pour préserver les aires relatives des différentes parties du globe.

Figure A-10. Carte de l'Europe en projection à surface égale d'Albers
A.3.5.1 Syntaxe de MapServer

Le nom de la projection est abrégé en aea. Un premier et un deuxième parallèles sont également spécifiés, ce qui fournit des détails plus précis entre ces parallèles. Le méridien central, lon_0, est également défini.

Les étendues de cette carte sont définies en unités de mètre :

A.3.6. Projection stéréographique

La figure A-11 montre un exemple de projection stéréographique.

Figure A-11. Carte du pôle Nord en projection stéréographique
A.3.6.1 Syntaxe de MapServer

Le nom de la projection est abrégé en stère. Le méridien central est défini par défaut sur 0°, mais le premier parallèle est défini sur 80° nord.

Les étendues de cette carte sont définies en unités de mètre :

A.3.7. Projection de Mercator transverse universelle

La projection Universal Transverse Mercator (UTM) est peut-être la projection cartographique la plus populaire. Il utilise un système global de 60 zones prédéfinies de 6° de large et 90° de haut, de l'équateur aux pôles. Le numéro de zone commence à -180 & 176 ouest et s'incrémente vers l'est. Les désignations nord et sud sont définies par l'équateur. Il y a les zones 1N et 1S (nord/sud de l'équateur).

Les zones UTM sont une grille régulière, mais il y a quelques irrégularités sur la grille en Europe du Nord. Le méridien central se situe au milieu de la zone et croise le premier parallèle, l'équateur, au centre de la zone. Plutôt que des longitudes et des latitudes, les axes sont appelés ordonnées et abscisses , étant relatifs au point central de la zone : 0,0.

La projection UTM est conçue pour les cartes à l'échelle régionale ou locale. Ils ne peuvent pas être utilisés à l'échelle mondiale, pour les grands pays ou même les grandes provinces (par exemple, les provinces de l'ouest du Canada). En théorie, si les entités se situent dans plusieurs zones UTM, vous ne devez pas utiliser la projection UTM.

La figure A-12 montre une carte des grilles de zone UTM régulières. Cette carte n'inclut pas les irrégularités de l'Europe du Nord du système actuel, mais est destinée à donner une idée générale du concept de zone UTM.

Figure A-12. Carte des zones UTM montrant, approximativement, l'emplacement des zones

La Figure A-13 montre Cuba, en utilisant la projection UTM Zone 18N. Les longitudes sont indiquées à titre de référence, représentant la largeur de la zone UTM. Parce que Cuba traverse plus d'une zone UTM, l'utilisation d'une projection UTM n'est probablement pas le meilleur choix.


Il n'y a pas de valeur plus élevée dans Bootstrap, mais vous pouvez créer vos propres classes. La documentation dit "Vous pouvez ajouter plus de tailles en ajoutant des entrées à la variable de carte $spacers Sass", mais si vous ne voulez pas recompiler le SASS, vous pouvez créer votre propre classe comme ceci :

Les classes Bootstrap utilisent déjà rem pour les classes de marge, il est donc préférable de rester avec la même unité. Les classes existantes utilisent ces valeurs (cela pourrait vous aider à décider ce que vous voulez utiliser pour votre valeur) :

  • .mt-5 est défini sur 3rem, il s'agit donc d'une unité supérieure de 1rem.
  • .mt-4 est 1.5rem (vous pouvez donc utiliser 1.5rem plus haut pour votre classe)
  • .mt-3 vaut 1rem
  • .mt-2 est 0.5rem
  • .mt-1 vaut 0.25rem

Si vous l'utilisez systématiquement en haut de tous les éléments de la ligne, cela n'affectera pas la réactivité. Mais si vous l'utilisez également à gauche ou à droite, cela peut affecter la réactivité car cela affecte la largeur.


Votre <input> n'est pas trop large, votre <select> est trop étroit !

Le vrai problème est que l'élément <select> ne fait pas se comportent comme la plupart des éléments. Il utilise un

où largeur est la largeur de l'élément après le rembourrage et les bordures sont appliqués en se comportant comme s'ils étaient seuls dans "bizarreries" mode.

Cela va à l'encontre de tous les autres éléments html en mode standard, qui utilisent :

Pour résoudre ce problème, modifiez le <select> pour utiliser le même modèle de boîte que le reste du code HTML :

OU modifiez le <input> pour utiliser le même modèle de boîte que le select :

L'élément d'entrée se comporte comme la plupart des éléments, en utilisant un modèle de zone de contenu, où la largeur est la largeur de l'élément avant l'application du remplissage et des bordures.

Il y a un rembourrage et des bordures par défaut définis par votre navigateur, il est donc plus grand que vous ne le souhaitez et/ou ne vous attendez. J'utilise toujours un "CSS reset" en haut de mes feuilles de style, comme ceci :

Cela garantira qu'il n'y a pas de rembourrage ou de marges par défaut sur aucun élément.

L'élément select est cependant un cas différent, où il se comporte plus comme un élément avec un dimensionnement de boîte : border-box activé, où il prend en compte les bordures et le remplissage dans sa spécification de largeur.

Si vous ajoutez box-sizing: border-box à votre élément d'entrée, il se comportera exactement comme vous l'attendez/voulez.

EDIT : en gras la partie qui peut vous intéresser. Une autre solution consiste à réduire la largeur spécifiée de l'élément d'entrée de quelques pixels, afin qu'elle corresponde à la largeur de la zone de sélection.


4 réponses 4

Un pixel est un pixel d'écran physique dans la mesure où n'importe quelle page Web peut raisonnablement se concerner.

La mention « pixel CSS » fait référence à un pixel tel que défini dans CSS 2

le nombre entier de pixels de l'appareil qui se rapproche le mieux du pixel de référence. Il est recommandé que le pixel de référence soit l'angle visuel d'un pixel sur un appareil avec une densité de pixels de 96 dpi et une distance du lecteur d'une longueur de bras. Pour une longueur de bras nominale de 28 pouces, l'angle visuel est donc d'environ 0,0213 degrés.

Ce que cela veut dire, c'est qu'un pixel CSS est un pixel de périphérique pour les cas d'écran normaux et simples. Cependant, pour les écrans spécialisés à très haute résolution où le système d'exploitation augmente ses dimensions normales de deux, un pixel CSS peut avoir une largeur de deux pixels de périphérique.

Nous avons maintenant également une fonction de « zoom » dans la plupart des navigateurs, qui modifiera naturellement la taille du pixel CSS (ainsi que toutes les autres unités) afin qu'il ne corresponde pas à un pixel de l'appareil.

Comme vous le savez certainement, CSS fournit un certain nombre d'unités différentes pour représenter la longueur. Certains sont basés sur des mesures physiques réelles (pouces, millimètres, points) tandis que d'autres sont relatifs à autre chose (largeur des em, pourcentage).

Mais les pixels ne sont ni l'un ni l'autre. À l'origine, ils n'étaient (comme vous l'avez supposé) que le plus petit point adressable sur l'écran d'un utilisateur. Cependant, cela pose problème pour plusieurs raisons :

  • Le moteur de rendu peut en fait utiliser le positionnement sous-pixel pour éviter les erreurs d'arrondi.
  • Le périphérique de sortie peut ne pas avoir pixels - il est peu probable qu'une police à dix points sur une imprimante 600 dpi reflète ce que le concepteur voulait réellement.
  • Comme pour l'impression, les pages conçues pour les écrans courants à basse résolution (72-96 ppp) peuvent être illisibles sur les écrans à haute résolution.
  • Les navigateurs modernes offrent des outils puissants pour mettre à l'échelle/agrandir les pages.

Et donc les pixels CSS sont une abstraction utile : ils ont des relations bien définies avec d'autres mesures (au moins, dans un navigateur donné. ) et ainsi les concepteurs de pages peuvent se fier aux résultats qui semblent raisonnablement proches de leurs conceptions même lorsque le navigateur doit changer le relation avec les pixels réels de l'appareil.

Pour répondre à votre deuxième question, vous ne pas convertir entre les pixels physiques et CSS. Cela irait à l'encontre du but en détruisant une abstraction dont le moteur de rendu a besoin pour fonctionner correctement. Gecko fournit un moyen de déterminer la relation, mais uniquement avec les scripts Chrome - les pages Web normales devraient rester parfaitement inconscientes.


Vous avez besoin d'un ensemble de concepts plus nuancés que ceux requis pour la manipulation de texte très simple, comme enseigné dans les cours d'introduction à la programmation.

  • octet
  • unité de code
  • point de code
  • caractère abstrait
  • Caractère perçu par l'utilisateur

Un octet est la plus petite unité de mémoire adressable. Généralement 8 bits aujourd'hui, capable de stocker jusqu'à 256 valeurs différentes. Par définition, un caractère est un octet.

Une unité de code est la plus petite unité de données de taille fixe utilisée pour stocker du texte. Lorsque vous ne vous souciez pas vraiment du contenu du texte et que vous souhaitez simplement le copier quelque part ou calculer la quantité de mémoire utilisée par le texte, vous vous souciez des unités de code. Sinon, les unités de code ne sont pas très utiles.

Un point de code représente un membre distinct d'un jeu de caractères. Quels que soient les « caractères » contenus dans un jeu de caractères, un numéro unique leur est attribué, et chaque fois que vous voyez un numéro particulier codé, vous savez à quel membre du jeu de caractères vous avez affaire.

Un caractère abstrait est une entité ayant une signification dans un système linguistique et est distinct de sa représentation ou de tout point de code attribué à cette signification.

Les caractères perçus par l'utilisateur sont ce qu'ils sonnent comme ce que l'utilisateur considère comme un personnage dans le système linguistique qu'il utilise.

Autrefois, char représentait toutes ces choses : un char est par définition un octet, dans les chaînes char* les unités de code sont char s, les jeux de caractères étaient petits donc les 256 valeurs représentables par char étaient suffisantes pour représenter chaque membre, et les systèmes linguistiques pris en charge étaient simples, de sorte que les membres des jeux de caractères représentaient principalement les caractères que les utilisateurs voulaient utiliser directement.

Mais ce système simple avec char représentant à peu près tout n'était pas suffisant pour prendre en charge des systèmes plus complexes.

Le premier problème rencontré était que certaines langues utilisent bien plus de 256 caractères. Des caractères "larges" ont donc été introduits. Les caractères larges utilisaient toujours un seul type pour représenter quatre des concepts ci-dessus, des unités de code, des points de code, des caractères abstraits et des caractères perçus par l'utilisateur. Cependant, les caractères larges ne sont plus des octets simples. On pensait que c'était la méthode la plus simple pour prendre en charge de grands jeux de caractères.

Le code pourrait être essentiellement le même, sauf qu'il traiterait des caractères larges au lieu de char .

Cependant, il s'avère que de nombreux systèmes linguistiques ne sont pas si simples. Dans certains systèmes, il est logique que chaque caractère perçu par l'utilisateur ne soit pas nécessairement représenté par un seul caractère abstrait dans le jeu de caractères. Par conséquent, le texte utilisant le jeu de caractères Unicode représente parfois des caractères perçus par l'utilisateur à l'aide de plusieurs caractères abstraits, ou utilise un seul caractère abstrait pour représenter plusieurs caractères perçus par l'utilisateur.

Les caractères larges ont un autre problème. Comme ils augmentent la taille de l'unité de code, ils augmentent l'espace utilisé pour chaque caractère. Si l'on souhaite traiter du texte qui pourrait être représenté de manière adéquate par des unités de code à octet unique, mais doit utiliser un système de caractères larges, alors la quantité de mémoire utilisée est plus élevée que ce ne serait le cas pour les unités de code à octet unique. En tant que tel, il était souhaité que les caractères larges ne soient pas trop larges. Dans le même temps, les caractères larges doivent être suffisamment larges pour fournir une valeur unique à chaque membre du jeu de caractères.

Unicode contient actuellement environ 100 000 caractères abstraits. Cela s'avère nécessiter des caractères larges qui sont plus larges que ce que la plupart des gens veulent utiliser. En conséquence, un système de caractères larges où des unités de code supérieures à un octet sont utilisées pour stocker directement des valeurs de point de code s'avère indésirable.

Donc, pour résumer, à l'origine, il n'était pas nécessaire de faire la distinction entre les octets, les unités de code, les points de code, les caractères abstraits et les caractères perçus par l'utilisateur. Au fil du temps, cependant, il est devenu nécessaire de distinguer chacun de ces concepts.


Comment envelopper dynamiquement l'étiquette de facette à l'aide de ggplot2

Je cherche un moyen d'envelopper dynamiquement le texte de l'étiquette de bande dans un appel facet_wrap ou facet_grid. J'ai trouvé un moyen d'y parvenir en utilisant strwrap , mais je dois spécifier une largeur pour que la sortie fonctionne comme souhaité. Souvent, le nombre de facettes n'est pas connu à l'avance, cette méthode m'oblige donc à ajuster de manière itérative le paramètre de largeur en fonction de l'ensemble de données et de la taille du tracé. Est-il possible de spécifier dynamiquement une largeur pour la fonction wrap, ou existe-t-il une autre option pour étiqueter les facettes qui fonctionnerait mieux ?

MISE À JOUR : Sur la base des conseils fournis par @baptiste et @thunk, j'ai proposé l'option ci-dessous. Actuellement, cela ne fonctionne que pour une famille et une taille de police spécifiées, mais idéalement, on devrait également pouvoir utiliser les paramètres de thème par défaut. Peut-être que quelqu'un avec plus d'expérience avec ggplot2 a quelques suggestions d'amélioration.


Le système d'arpentage public des États-Unis

La cession de vastes étendues de terres à l'ouest du fleuve Mississippi aux États-Unis par les Britanniques après la guerre d'indépendance a entraîné une demande pour un plan de partage qui pourrait organiser la colonisation euro-américaine et la propriété privée. le Ordonnance foncière de 1785 établi les États-Unis Système d'arpentage public qui a fourni une méthodologie d'enquête pour identifier clairement colis de terre.

Le PLSS s'articule autour d'un ensemble de points initiaux, dont 35 au total ont finalement été choisis dans l'ouest et le sud des États-Unis :

  • Lorsque les géomètres ont commencé à travailler dans une région, ils ont choisi un point initial à un endroit arbitraire, mais mémorable
  • Une ligne de latitude est et ouest de ce point a été arpentée pour former un ligne de base pour cette région
  • Un méridien au nord et au sud de la ligne de base a été levé pour créer un méridien principal pour cette région
  • Les arpenteurs ont sondé d'autres méridiens à des intervalles de six milles à l'est et à l'ouest du point initial pour créer lignes de portée
  • Les arpenteurs ont arpenté des parallèles à des intervalles de six milles au nord et au sud du point initial pour créer lignes de canton
  • Parce que les méridiens diffèrent en largeur de distance selon la latitude, comme les arpenteurs ont travaillé au nord et au sud sur les lignes de canton, ils créeraient lignes de correction comme des parallèles tous les 24 milles et des lignes de portée de nouveau levé à cette latitude
  • L'intersection des lignes de rang et des lignes de canton crée une grille de zones de six milles sur six milles appelées cantons, qu'il ne faut pas confondre avec les juridictions gouvernementales également appelées cantons dans de nombreuses régions du pays
  • Les cantons ont été subdivisés en 36 carrés d'un mille sections, qui pourrait ensuite être subdivisé en quartiers, qui pourraient ensuite être subdivisés au besoin

Une parcelle spécifique est alors spécifiée avec la convention suivante DANS L'ORDRE INVERSE :

  • Le numéro du méridien principal
  • Le numéro de la plage : la lettre « R », le numéro de la ligne de la plage et la direction (« E » ou « W ») à partir du méridien principal
  • Le numéro de canton : La lettre 'T', le numéro de la ligne de canton et la direction ('N' ou 'S') à partir de la ligne de base
  • Le numéro de section (1 - 36) de la section dans un canton
  • Directions et subdivisions fractionnaires de la section

Bien qu'archaïque et chargé d'idiosyncrasies qui reflètent à la fois les limites techniques et politiques de son époque, le PLSS est toujours la base des registres de propriété dans certaines parties de l'ouest des États-Unis. Des systèmes d'arpentage similaires persistent également dans les registres de propriété, même dans des endroits non couverts par le PLSS. Par conséquent, le PLSS reste encore important deux siècles et demi après sa création.


Distorsion

La transformation (projection) de la réalité tridimensionnelle en une représentation bidimensionnelle implique toujours Distorsion d'au moins trois des quatre propriétés de la réalité :

Le but ultime d'une visualisation particulière (carte) détermine laquelle de ces propriétés conserver :

  • Surface égale ou alors équiréel les projections préservent la zone. Ceci est principalement important pour les cartes d'intérêt général où la taille des zones (comme les pays) est utilisée pour juger de leur importance relative
  • Équidistant les projections préservent la distance et sont utiles pour des situations telles que le transport ou les limites de propriété
  • Conforme les projections préservent les angles (et, par conséquent, la forme ou la direction) et sont utiles pour la navigation. Notez que les cartes conformes déforment la distance, donc même si elles peuvent être utilisées pour vous orienter dans la bonne direction, ce n'est peut-être pas le chemin le plus court, en particulier sur de longues distances
  • Faire des compromis les projections tentent d'équilibrer la distorsion des quatre propriétés d'une manière qui rend les cartes utiles à des fins spécifiques

Pour observer les distorsions associées à une projection particulière, Indicatrice de Tissot est une carte de cercles régulièrement espacés sur la surface de la zone couverte par une carte. Cela permet d'observer les différents types de distorsion à différents endroits sur la carte. L'Indicatrix de Tissot est utilisée dans les exemples de projection ci-dessous.

ArcPy


Leçon 4 : Affichage des données de santé publique

&ldquoLes graphiques&hellip doivent remplir certains objectifs de base : ils doivent être : (1) des représentations exactes des faits, (2) claires, faciles à lire et à comprendre, et (3) conçues et construites de manière à attirer et retenir l'attention.

Un graphique (utilisé ici indifféremment avec chart) affiche des données numériques sous forme visuelle. Il peut afficher des modèles, des tendances, des aberrations, des similitudes et des différences dans les données qui peuvent ne pas être évidentes dans les tableaux. En tant que tel, un graphique peut être un outil essentiel pour analyser et essayer de donner un sens aux données. De plus, un graphique est souvent un moyen efficace de présenter des données à d'autres personnes moins familiarisées avec les données.

Lors de la conception de graphiques, les directives de catégorisation des données pour les tableaux s'appliquent également. En outre, certaines bonnes pratiques pour les graphiques incluent :

  • Assurez-vous qu'un graphique peut être autonome grâce à un étiquetage clair du titre, de la source, des axes, des échelles et des légendes
  • Identifiez clairement les variables représentées (légendes ou clés), y compris les unités de mesure
  • Minimiser le nombre de lignes sur un graphique
  • Généralement, dépeignez la fréquence sur l'échelle verticale, en commençant à zéro, et la variable de classification sur l'échelle horizontale
  • S'assurer que les échelles de chaque axe sont appropriées pour les données présentées
  • Définissez les abréviations ou symboles et
  • Spécifiez les données exclues.

En épidémiologie, la plupart des graphiques ont deux échelles ou axes, un horizontal et un vertical, qui se coupent à angle droit. L'axe horizontal est connu sous le nom d'axe des x et montre généralement les valeurs de la variable indépendante (ou x), comme le temps ou le groupe d'âge. L'axe vertical est l'axe des y et montre la variable dépendante (ou y) qui, en épidémiologie, est généralement une mesure de fréquence telle que le nombre de cas ou le taux de maladie. Chaque axe doit être étiqueté pour montrer ce qu'il représente (à la fois le nom de la variable et les unités dans lesquelles elle est mesurée) et marqué par une échelle de mesure le long de la ligne.

&ldquoFaire ressortir les données. Évitez le superflu.&rdquo(13)

Lors de la construction d'un graphique utile, les directives de catégorisation des données des tableaux par types de données s'appliquent également. Par exemple, le nombre de cas de rougeole déclarés par année de déclaration est techniquement une variable nominale, mais en raison du grand nombre de cas agrégés aux États-Unis, nous pouvons traiter cette variable comme une variable continue. En tant que tel, un graphique linéaire est approprié pour afficher ces données.

Essayez-le : tracer un graphique

Scénario: Le tableau 4.14 montre le nombre de cas de rougeole par année de notification de 1950 à 2003. Le nombre de cas de rougeole des années 1950 à 1954 a été représenté sur la figure 4.1 ci-dessous. La variable indépendante, les années, est indiquée sur l'axe horizontal. La variable dépendante, le nombre de cas, est indiquée sur l'axe vertical. Une grille est incluse dans la figure 4.1 pour illustrer la façon dont les points sont tracés. Par exemple, pour tracer le point sur le graphique pour le nombre de cas en 1953, tracez une ligne à partir de 1953, puis tracez une ligne à partir de 449 cas vers la droite. Le point d'intersection de ces lignes est le point de 1953 sur le graphique.

À ton tour: Utilisez les données du tableau 4.14 pour tracer les points de 1955 à 1959 et complétez le graphique de la figure 4.1.

Figure 4.1 Graphique partiel de la rougeole par année de déclaration &mdash États-Unis, 1950&ndash1959

Tableau 4.14 Nombre de cas de rougeole signalés, par année de déclaration &mdash États-Unis, 1950&ndash2003

An Cas
1950 319,000
1951 530,000
1952 683,000
1953 449,000
1954 683,000
1955 555,000
1956 612,000
1957 487,000
1958 763,000
1959 406,000
1960 442,000
1961 424,000
1962 482,000
1963 385,000
1964 458,000
1965 262,000
1966 204,000
1967 62,705
1968 22,231
1969 25,826
An Cas
1970 47,351
1971 75,290
1972 32,275
1973 26,690
1974 22,094
1975 24,374
1976 41,126
1977 57,345
1978 26,871
1979 13,597
1980 13,506
1981 3,124
1982 1,714
1983 1,497
1984 2,587
1985 2,822
1986 6,282
1987 3,655
1988 3,396
1989 18,193
An Cas
1990 27,786
1991 9,643
1992 2,237
1993 312
1994 963
1995 309
1996 508
1997 138
1998 100
1999 100
2000 86
2001 116
2002 44
2003 56

Sources de données : Centres de contrôle et de prévention des maladies. Résumé des maladies à déclaration obligatoire&ndashÉtats-Unis, 1989. MMWR 198938 (No. 54).
Centres pour le Contrôle et la Prévention des catastrophes. Résumé des maladies à déclaration obligatoire&ndashÉtats-Unis, 2002. MMWR 200251 (No. 53)
Centres pour le Contrôle et la Prévention des catastrophes. Résumé des maladies à déclaration obligatoire&ndashÉtats-Unis, 2003. MMWR 200552(No. 54)

Graphiques linéaires à l'échelle arithmétique

Un graphique linéaire à l'échelle arithmétique (comme la figure 4.1) montre des modèles ou des tendances sur une variable, souvent dans le temps. En épidémiologie, ce type de graphique permet de montrer de longues séries de données et de comparer plusieurs séries. C'est la méthode de choix pour tracer les taux dans le temps.

Dans un graphique linéaire à l'échelle arithmétique, une distance définie le long de n'importe quel axe représente la même quantité n'importe où sur cet axe. Dans la figure 4.2, par exemple, l'espace entre les graduations le long de l'axe des y (axe vertical) représente une augmentation de 10 000 (10 & fois 1 000) cas n'importe où le long de l'axe &mdash une variable continue.

De plus, la distance entre deux coches quelconques sur l'axe des x (axe horizontal) représente une période d'un an. Ceci représente un exemple de variable discrète. Ainsi, un graphique linéaire à l'échelle arithmétique est un graphique dans lequel des distances égales le long de l'axe des x ou des y représentent des valeurs égales.

Les graphiques linéaires à échelle arithmétique peuvent afficher des nombres, des taux, des proportions ou d'autres mesures quantitatives sur l'axe des y. En règle générale, l'axe des abscisses de ces graphiques est utilisé pour représenter la période d'occurrence, de collecte ou de rapport des données (par exemple, jours, semaines, mois ou années). Ainsi, ces graphiques sont principalement utilisés pour représenter une tendance globale au fil du temps, plutôt qu'une analyse d'observations particulières (points de données uniques). Par exemple, la figure 4.2 montre la prévalence (des anomalies du tube neural) pour 100 000 naissances.

Figure 4.2 Tendances des anomalies du tube neural (anencéphalie et spina bifida) parmi toutes les naissances, 45 États et district de Columbia, 1990 et 1999

Source : Honein MA, Paulozzi LJ, Mathews TJ, Erickson JD, Wong L-Y. Impact de l'enrichissement en acide folique de l'approvisionnement alimentaire américain sur l'apparition d'anomalies du tube neural. JAMA 2001285:2981&ndash6.

La figure 4.3 montre un autre exemple de graphique linéaire à échelle arithmétique. Ici, l'axe des y est une variable calculée, l'âge médian au décès des personnes nées avec le syndrome de Down de 1983 à 1997. Ici aussi, nous voyons l'intérêt de montrer deux séries de données sur un même graphique, nous pouvons comparer le risque de mortalité pour les hommes et les femmes.

Figure 4.3 Âge médian au décès des personnes atteintes du syndrome de Down par sexe &mdash États-Unis, 1983&ndash1997

Source : Yang Q, Rasmussen A, Friedman JM. Mortalité associée au syndrome de Down aux États-Unis de 1983 à 1997 : une étude basée sur la population. Lancet 2002359:1019&ndash25.

En savoir plus sur l'axe X et l'axe Y

Lorsque vous créez un graphique linéaire à échelle arithmétique, vous devez sélectionner une échelle pour les axes x et y. L'échelle doit refléter à la fois les données et le point du graphique. Par exemple, si vous utilisez les données du tableau 4.14 pour représenter graphiquement le nombre de cas de rougeole par année de 1990 à 2002, alors l'échelle de l'axe des x sera très probablement l'année du rapport, car c'est ainsi que les données sont disponible. Considérez, cependant, si vous aviez des données répertoriées par ligne avec les dates réelles d'apparition ou un rapport qui s'étendait sur plusieurs années. Vous préférerez peut-être tracer ces données par semaine, mois, trimestre ou même année, selon le point que vous souhaitez faire valoir.

Les étapes suivantes sont recommandées pour créer une échelle pour l'axe des y.

  • Faites en sorte que la longueur de l'axe des y soit plus courte que l'axe des x afin que votre graphique soit horizontal ou &ldquolandscape.&rdquo Un rapport de 5:3 est souvent recommandé pour la longueur de l'axe des x à l'axe des y.
  • Commencez toujours l'axe des y par 0. Bien que cette recommandation ne soit pas suivie dans tous les domaines, il s'agit de la pratique standard en épidémiologie.
  • Déterminez la plage de valeurs que vous devez afficher sur l'axe des y en identifiant la plus grande valeur que vous devez représenter graphiquement sur l'axe des y et en arrondissant ce chiffre à un nombre légèrement plus grand. Par exemple, la plus grande valeur y de la figure 4.3 est de 49 ans en 1997, donc l'échelle sur l'axe des y monte jusqu'à 50. Si l'âge médian continue d'augmenter et dépasse 50 ans dans les années à venir, un futur graphique devra s'étendre l'échelle sur l'axe des y à 60 ans.
  • Espacez les coches et leurs étiquettes pour décrire les données de manière suffisamment détaillée pour vos besoins. Dans la figure 4.3, cinq intervalles de 10 ans chacun ont été jugés adéquats pour donner au lecteur une bonne idée des points de données et du modèle.

Exercice 4.3

En utilisant les données sur les taux de rougeole (pour 100 000) de 1955 à 2002 dans le tableau 4.15 :

  1. Construisez un graphique linéaire à l'échelle arithmétique du taux par année. Utilisez des intervalles sur l'axe des y qui sont appropriés pour la plage de données que vous représentez graphiquement.
  2. Construisez un graphique linéaire distinct à l'échelle arithmétique des taux de rougeole de 1985 à 2002. Utilisez des intervalles sur l'axe des y qui sont appropriés pour la plage de données que vous représentez graphiquement.

Tableau 4.15 Taux (pour 100 000 habitants) de cas de rougeole signalés par année de déclaration &mdash États-Unis, 1955&ndash2002

An Tarif par
100,000
1955 336.3
1956 364.1
1957 283.4
1958 438.2
1959 229.3
1960 246.3
1961 231.6
1962 259.0
1963 204.2
1964 239.4
1965 135.1
1966 104.2
1967 31.7
1968 11.1
1969 12.8
1970 23.2
An Tarif par
100,000
1971 36.5
1972 15.5
1973 12.7
1974 10.5
1975 11.4
1976 19.2
1977 26.5
1978 12.3
1979 6.2
1980 6.0
1981 1.4
1982 0.7
1983 0.6
1984 1.1
1985 1.2
1986 2.6
An Tarif par
100,000
1987 1.5
1988 1.4
1989 7.3
1990 11.2
1991 3.8
1992 0.9
1993 0.1
1994 0.4
1995 0.1
1996 0.2
1997 0.06
1998 0.04
1999 0.04
2000 0.03
2001 0.04
2002 0.02

Sources de données : Centers for Disease Control. Résumé des maladies à déclaration obligatoire&ndashÉtats-Unis, 1989. MMWR 198938 (No. 54).
Centres pour le Contrôle et la Prévention des catastrophes. Résumé des maladies à déclaration obligatoire&ndashÉtats-Unis, 2002. Publié le 30 avril 2004 pour le MMWR 200251 (n° 53).

Graphiques linéaires à échelle semilogarithmique

Dans certains cas, la gamme de données observées peut être si grande que la construction correcte d'un graphique à l'échelle arithmétique est problématique. Par exemple, aux États-Unis, les politiques de vaccination ont considérablement réduit l'incidence des oreillons, cependant, des épidémies peuvent encore se produire dans les populations non vaccinées. To portray these competing forces, an arithmetic graph is insufficient without an inset amplifying the problem years (Figure 4.4).

Figure 4.4 Mumps by Year &mdash United States, 1978&ndash2003

Source: Centers for Disease Control and Prevention. Summary of notifiable diseases&ndashUnited States, 2003. Published April 22, 2005, for MMWR 200352(No. 54):54.

An alternative approach to this problem of incompatible scales is to use a logarithmic transformation for the y-axis. Termed a &ldquosemi-log&rdquo graph, this technique is useful for displaying a variable with a wide range of values (as illustrated in Figure 4.5). The x-axis uses the usual arithmetic-scale, but the y-axis is measured on a logarithmic rather than an arithmetic scale. As a result, the distance from 1 to 10 on the y- axis is the same as the distance from 10 to 100 or 100 to 1,000.

Cycle = order of magnitude

That is, from 1 to 10 is one cycle from 10 to 100 is another cycle.

Another use for the semi-log graph is when you are interested in portraying the relative rate of change of several series, rather than the absolute value. Figure 4.5 shows this application. Note several aspects of this graph:

  • The y-axis includes four cycles of the order of magnitude, each a multiple of ten (e.g., 0.1 to 1, 1 to 10, etc.) &mdash each a constant multiple.
  • Within a cycle, the ten tick-marks are spaced so that spaces become smaller as the value increases. Notice that the absolute distance from 1.0 to 2.0 is wider than the distance from 2.0 to 3.0, which is, in turn, wider than the distance from 8.0 to 9.0. This results from the fact that we are graphing the logarithmic transformation of numbers, which, in fact, shrinks them as they become larger. We can still compare series, however, since the shrinking process preserves the relative change between series.

Figure 4.5 Age-adjusted Death Rates for 5 of the 15 Leading Causes of Death &mdash United States, 1958&ndash2002

Adapted from: Kochanek KD, Murphy SL, Anderson RN, Scott C. Deaths: final data for 2002. National vital statistics report vol 53, no 5. Hyattsville, Maryland: National Center for Health Statistics, 2004. p. 9.

Consider the data shown in Table 4.16. Two hypothetical countries begin with a population of 1,000,000. The population of Country A grows by 100,000 persons each year. The population of Country B grows by 10% each year. Figure 4.6 displays data from Country A on the left, and Country B on the right. Arithmetic-scale line graphs are above semilog-scale line graphs of the same data. Look at the left side of the figure. Because the population of Country A grows by a constant number of persons each year, the data on the arithmetic-scale line graph fall on a straight line. However, because the percentage growth in Country A declines each year, the curve on the semilog-scale line graph flattens. On the right side of the figure the population of Country B curves upward on the arithmetic-scale line graph but is a straight line on the semilog graph. In summary, a straight line on an arithmetic-scale line graph represents a constant change in the number or amount. A straight line on a semilog-scale line graph represents a constant percent change from a constant rate.

Table 4.16 Hypothetical Population Growth in Two Countries

COUNTRY A
(Constant Growth by 100,000)
COUNTRY B
(Constant Growth by 10%)
An Population Growth Rate Population Growth Rate
0 1,000,000 1,000,000
1 1,100,000 10.0% 1,100,000 10.0%
2 1,200,000 9.1% 1,210,000 10.0%
3 1,300,000 8.3% 1,331,000 10.0%
4 1,400,000 7.7% 1,464,100 10.0%
5 1,500,000 7.1% 1,610,510 10.0%
6 1,600,000 6.7% 1,771,561 10.0%
7 1,700,000 6.3% 1,948,717 10.0%
8 1,800,000 5.9% 2,143,589 10.0%
9 1,900,000 5.6% 2,357,948 10.0%
10 2,000,000 5.3% 2,593,742 10.0%
11 2,100,000 5.0% 2,853,117 10.0%
12 2,200,000 4.8% 3,138,428 10.0%
13 2,300,000 4.4% 3,452,271 10.0%
14 2,400,000 4.3% 3,797,498 10.0%
15 2,500,000 4.2% 4,177,248 10.0%
16 2,600,000 4.0% 4,594,973 10.0%
17 2,700,000 3.8% 5,054,470 10.0%
18 2,800,000 3.7% 5,559,917 10.0%
19 2,900,000 3.6% 6,115,909 10.0%
20 3,000,000 3.4% 6,727,500 10.0%

To create a semilogarithmic graph from a data set in Analysis Module:

To calculate data for plotting, you must define a new variable. For example, if you want a semilog plot for annual measles surveillance data in a variable called MEASLES, under the VARIABLES section of the Analysis commands:

  • Select Define.
  • Taper logmeasles into the Variable Name box.
  • Since your new variable is not used by other programs, the Scope devrait être Standard.
  • Cliquer sur d'accord to define the new variable. Noter que logmeasles now appears in the pull-down list of Variables.
  • Under the Variables section of the Analysis commands, select Assign.

Types of variables and class intervals are discussed in Lesson 2.

Figure 4.6 Comparison of Arithmetic-scale Line Graph and Semilogarithmic-scale Line Graph for Hypothetical Country A (Constant Increase in Number of People) and Country B (Constant Increase in Rate of Growth)

Consequently, a semilog-scale line graph has the following features:

  • The slope of the line indicates the rate of increase or decrease.
  • A straight line indicates a constant rate (not amount) of increase or decrease in the values.
  • A horizontal line indicates no change.
  • Two or more lines following parallel paths show identical rates of change.

Semilog graph paper is available commercially, and most include at least three cycles.

Histograms

A histogram is a graph of the frequency distribution of a continuous variable, based on class intervals. It uses adjoining columns to represent the number of observations for each class interval in the distribution. The area of each column is proportional to the number of observations in that interval. Figures 4.7a and 4.7b show two versions of a histogram of frequency distributions with equal class intervals. Since all class intervals are equal in this histogram, the eight of each column is in proportion to the number of observations it depicts.

Figures 4.7a, 4.7b, and 4.7c are examples of a particular type of histogram that is commonly used in field epidemiology &mdash the epidemic curve. An epidemic curve is a histogram that displays the number of cases of disease during an outbreak or epidemic by times of onset. The y-axis represents the number of cases the x-axis represents date and/or time of onset of illness. Figure 4.7a is a perfectly acceptable epidemic curve, but some epidemiologists prefer drawing the histogram as stacks of squares, with each square representing one case (Figure 4.7b). Additional information may be added to the histogram. The rendition of the epidemic curve shown in Figure 4.7c shades the individual boxes in each time period to denote which cases have been confirmed with culture results. Other information such as gender or presence of a related risk factor could be portrayed in this fashion.

Conventionally, the numbers on the x-axis are centered between the tick marks of the appropriate interval. The interval of time should be appropriate for the disease in question, the duration of the outbreak, and the purpose of the graph. If the purpose is to show the temporal relationship between time of exposure and onset of disease, then a widely accepted rule of thumb is to use intervals approximately one-fourth (or between one-eighth and one-third) of the incubation period of the disease shown. The incubation period for salmonellosis is usually 12&ndash36 hours, so the x-axis of this epidemic curve has 12-hour intervals.

Figure 4.7a Number of Cases of Salmonelle Enteriditis Among Party Attendees by Date and Time of Onset &mdash Chicago, Illinois, February 2000

Source: Cortese M, Gerber S, Jones E, Fernandez J. A Salmonella Enteriditis outbreak in Chicago. Presented at the Eastern Regional Epidemic Intelligence Service Conference, March 23, 2000, Boston, Massachusetts.

Figure 4.7b Number of Cases of Salmonelle Enteriditis Among Party Attendees by Date and Time of Onset &mdash Chicago, Illinois, February 2000

Source: Cortese M, Gerber S, Jones E, Fernandez J. A Salmonella Enteriditis outbreak in Chicago. Presented at the Eastern Regional Epidemic Intelligence Service Conference, March 23, 2000, Boston, Massachusetts.

The most common choice for the x-axis variable in field epidemiology is calendar time, as shown in Figures 4.7a&ndashc. However, age, cholesterol level or another continuous-scale variable may be used on the x-axis of an epidemic curve.

Figure 4.7c Number of Cases of Salmonelle Enteriditis Among Party Attendees by Date and Time of Onset &mdash Chicago, Illinois, February 2000

Source: Cortese M, Gerber S, Jones E, Fernandez J. A Salmonella Enteriditis outbreak in Chicago. Presented at the Eastern Regional Epidemic Intelligence Service Conference, March 23, 2000, Boston, Massachusetts.

In Figure 4.8, which shows a frequency distribution of adults with diagnosed diabetes in the United States, the x-axis displays a measure of body mass &mdash weight (in kilograms) divided by height (in meters) squared. The choice of variable for the x-axis of an epidemic curve is clearly dependent on the point of the display. Figures 4.7a, 4.7b, or 4.7c are constructed to show the natural course of the epidemic over time Figure 4.8 conveys the burden of the problem of overweight and obesity.

Six bars are captioned from under-weight to extreme obese. Percentages of population decrease after the overweight category to the extremely obese.

Figure 4.8 Distribution of Body Mass Index Among Adults with Diagnosed Diabetes &mdash United States, 1999&ndash2002

Data Source: Centers for Disease Control and Prevention. Prevalence of overweight and obesity among adults with diagnosed diabetes&ndashUnited States, 1988-1994 and 1999-2002. MMWR 200453:1066&ndash8.

The component of most interest should always be put at the bottom because the upper component usually has a jagged baseline that may make comparison difficult. Consider the data on pneumoconiosis in Figure 4.9a. The graph clearly displays a gradual decline in deaths from all pneumoconiosis between 1972 and 1999. It appears that deaths from asbestosis (top subgroup in Figure 4.9a) went against the overall trend, by increasing over the same period. However, Figure 4.9b makes this point more clearly by placing asbestosis along the baseline.

Figure 4.9a Number of Deaths with Any Death Certificate Mention of Asbestosis, Coal Worker&rsquos Pneumoconiosis (CWP), Silicosis, and Unspecified/Other Pneumoconiosis Among Persons Aged &ge 15 Years, by Year &mdash United States, 1968&ndash2000

Adapted from: Centers for Disease Control and Prevention. Changing patterns of pneumoconiosis mortality&ndashUnited States, 1968-2000. MMWR 200453:627&ndash31.

This graph is similar to the one above except the variables in the stacks are arranged in a different order. It dramatizes the increase of asbestosis deaths over time.

Figure 4.9b Number of Deaths with Any Death Certificate Mention of Asbestosis, Coal Worker&rsquos Pneumoconiosis (CWP), Silicosis, and Unspecified/Other Pneumoconiosis Among Persons Aged &ge 15 Years, by Year &mdash United States, 1968&ndash2000

Data Source: Centers for Disease Control and Prevention. Changing patterns of pneumoconiosis mortality&ndashUnited States, 1968-2000. MMWR 200453:627&ndash31.

Epidemic curves are discussed in more detail in Lesson 6.

Some histograms, particularly those that are drawn as stacks of squares, include a box that indicates how many cases are represented by each square. While a square usually represents one case in a relatively small outbreak, a square may represent five or ten cases in a relatively large outbreak.

Exercise 4.4

Using the botulism data presented in Exercise 4.1, draw an epidemic curve. Then use this epidemic curve to describe this outbreak as if you were speaking over the telephone to someone who cannot see the graph. Graph paper is provided image icon at the end of this lesson.

Population pyramid

A population pyramid displays the count or percentage of a population by age and sex. It does so by using two histograms &mdash most often one for females and one for males, each by age group &mdash turned sideways so the bars are horizontal, and placed base to base (Figures 4.10 and 4.11). Notice the overall pyramidal shape of the population distribution of a developing country with many births, relatively high infant mortality, and relatively low life expectancy (Figure 4.10). Compare that with the shape of the population distribution of a more developed country with fewer births, lower infant mortality, and higher life expectancy (Figure 4.11).

Figure 4.10 Population Distribution of Zambia by Age and Sex, 2000

Source: U.S. Census Bureau [Internet]. Washington, DC: IDB Population Pyramids [cited 2004 Sep 10]. Available from: http://www.census.gov/ipc/www/idb/ external icon .

Figure 4.11 Population Distribution of Sweden by Age and Sex, 1997

Source: U.S. Census Bureau [Internet]. Washington, DC: IDB Population Pyramids [cited 2004 Sep 10]. Available from: http://www.census.gov/ipc/www/idbpyr.html external icon .

While population pyramids are used most often to display the distribution of a national population, they can also be used to display other data such as disease or a health characteristic by age and sex. For example, smoking prevalence by age and sex is shown in Figure 4.12. This pyramid clearly shows that, at every age, females are less likely to be current smokers than males.

Figure 4.12 Percentage of Persons &ge18 Years Who Were Current Smokers,* by Age and Sex &mdash United States, 2002

* Answer &ldquoyes&rdquo to both questions: &ldquoDo you now smoke cigarettes everyday or some days?&rdquo and &ldquoHave you smoked at least 100 cigarettes in your entire life?&rdquo

Data Source: Centers for Disease Control and Prevention. Cigarette smoking among adults&ndash United States, 2002. MMWR 200453:427&ndash31.

Frequency polygons

A frequency polygon, like a histogram, is the graph of a frequency distribution. In a frequency polygon, the number of observations within an interval is marked with a single point placed at the midpoint of the interval. Each point is then connected to the next with a straight line. Figure 4.13 shows an example of a frequency polygon over the outline of a histogram for the same data. This graph makes it easy to identify the peak of the epidemic (4 weeks).

Figure 4.13 Comparison of Frequency Polygon and Histogram

A frequency polygon contains the same area under the line as does a histogram of the same data. Indeed, the data that were displayed as a histogram in Figure 4.9a are displayed as a frequency polygon in Figure 4.14.

Figure 4.14 Number of Deaths with Any Death Certificate Mention of Asbestosis, Coal Worker&rsquos Pneumoconiosis (CWP), Silicosis, and Unspecified/Other Pneumoconiosis Among Persons Aged &ge 15 Years, by Year &mdash United States, 1968&ndash2000

Data Source: Centers for Disease Control and Prevention. Changing patterns of pneumoconiosis mortality&ndashUnited States, 1968-2000. MMWR 200453:627&ndash31.

A frequency polygon differs from an arithmetic-scale line graph in several ways. A frequency polygon (or histogram) is used to display the entire frequency distribution (counts) of a continuous variable. An arithmetic-scale line graph is used to plot a series of observed data points (counts or rates), usually over time. A frequency polygon must be closed at both ends because the area under the curve is representative of the data an arithmetic-scale line graph simply plots the data points. Compare the pneumoconiosis mortality data displayed as a frequency polygon in Figure 4.14 and as a line graph in Figure 4.15.

Figure 4.15 Number of Deaths with Any Death Certificate Mention of Asbestosis, Coal Worker&rsquos Pneumoconiosis (CWP), Silicosis, and Unspecified/Other Pneumoconiosis Among Persons Aged &ge 15 Years, by Year &mdash United States, 1968&ndash2000

Data Source: Centers for Disease Control and Prevention. Changing patterns of pneumoconiosis mortality&ndashUnited States, 1968-2000. MMWR 200453:627&ndash31.

Exercise 4.5

Consider the epidemic curve constructed for Exercise 4.4. Prepare a frequency polygon for these same data. Compare the interpretations of the two graphs.

Cumulative frequency and survival curves

Ogive (pronounced O&rsquo-jive) is another name for a cumulative frequency curve. Ogive also means the diagonal rib of a Gothic vault, a pointed arc, or the curved area making up the nose of a projectile.

As its name implies, a cumulative frequency curve plots the cumulative frequency rather than the actual frequency distribution of a variable. This type of graph is useful for identifying medians, quartiles, and other percentiles. The x-axis records the class intervals, while the y-axis shows the cumulative frequency either on an absolute scale (e.g., number of cases) or, more commonly, as percentages from 0% to 100%. The median (50% or half-way point) can be found by drawing a horizontal line from the 50% tick mark on the y-axis to the cumulative frequency curve, then drawing a vertical line from that spot down to the x-axis. Figure 4.16 is a cumulative frequency graph showing the number of days until smallpox vaccination scab separation among persons who had never received smallpox vaccination previously (primary vaccinees) and among persons who had been previously vaccinated (revaccinees). The median number of days until scab separation was 19 days among revaccinees, and 22 days among primary vaccinees.

Figure 4.16 Days to Smallpox Vaccination Scab Separation Among Primary Vaccinees (n=29) and Revaccinees (n=328) &mdash West Virginia, 2003

Source: Kaydos-Daniels S, Bixler D, Colsher P, Haddy L. Symptoms following smallpox vaccination&ndashWest Virginia, 2003. Presented at 53rd Annual Epidemic Intelligence Service Conference, April 19-23, 2004, Atlanta, Georgia.

A survival curve can be used with follow-up studies to display the proportion of one or more groups still alive at different time periods. Similar to the axes of the cumulative frequency curve, the x-axis records the time periods, and the y-axis shows percentages, from 0% to 100%, still alive.

Kaplan-Meier is a well accepted method for estimating survival probabilities.(14)

The most striking difference is in the plotted curves themselves. While a cumulative frequency starts at zero in the lower left corner of the graph and approaches 100% in the upper right corner, a survival curve begins at 100% in the upper left corner and proceeds toward the lower right corner as members of the group die. The survival curve in Figure 4.17 shows the difference in survival in the early 1900s, mid-1900s, and late 1900s. The survival curve for 1900&ndash1902 shows a rapid decline in survival during the first few years of life, followed by a relatively steady decline. In contrast, the curve for 1949&ndash1951 is shifted right, showing substantially better survival among the young. The curve for 1997 shows improved survival among the older population.

Figure 4.17 Percent Surviving by Age in Death-registration States, 1900&ndash1902 and United States, 1949&ndash1951 and 1997

Source: Anderson RN. United States life tables, 1997. National vital statistics reports vol 47, no. 28. Hyattsville, Maryland: National Center for Health Statistics, 1999.

Note that the smallpox scab separation data plotted as a cumulative frequency graph in Figure 4.16 can be plotted as a smallpox scab survival curve, as shown in Figure 4.18.

Figure 4.18 &ldquoSurvival&rdquo of Smallpox Vaccination Scabs Among Primary Vaccines (n=29) and Revaccinees (n=328) &mdash West Virginia, 2003

Source: Kaydos-Daniels S, Bixler D, Colsher P, Haddy L. Symptoms following smallpox vaccination&ndashWest Virginia, 2003. Presented at 53 rd Annual Epidemic Intelligence Service Conference, April 19-23, 2004, Atlanta, Georgia.


Easement Information

An easement is the right provided to a person or entity to use someone else’s property. The property owner usually transfers this right while retaining ownership through execution of an easement document.

What is a permanent easement?

A permanent easement is a right granted by an underlying property owner that entitles its holder to a specific use of the property. The underlying property owner’s rights to use a permanent easement are somewhat restricted. See the Water Easements, Sewer Easements, and Drainage Easements sections of this page for the restrictions for each type of easement, as they vary.

What is a temporary easement?

A temporary easement is a right granted for a specific period of time and once it expires, the rights granted return to the property owner.

Does an easement devalue my property?

Typically, easements have minimal impact on property value.

Will my property be restored to its prior condition?

Your property will be restored to its prior grade and will be seeded with the original type of grass unless otherwise stipulated on the Grant of Easement.

From time to time a developer may need to install a sewer line across private property in order to provide sewer service to an area being developed. If the developer is unable to reach an agreement with a particular property owner, he/she may request assistance from the County after meeting several requirements under the County’s Developer Acquisition Assistance Program.

Once these requirements are fulfilled, the County will retain a Mediation Agent to discuss the situation with both the developer and the property owner in an attempt to work out a mutually acceptable compromise. If the mediation hearing is unsuccessful, the mediator presents a summary of his/her findings to the Cobb County Board of Commissioners. The Board then determines whether or not to proceed with a condemnation of the property on the developer’s behalf. If the Board decides to proceed with the condemnation, appropriate documents are filed in Cobb Superior Court and a Special Master appointed for this purpose then hears the case.

The Special Master determines the value that should be paid for the easement and provides the developer with the requested access. The dollar value of the judgment may be appealed by the property owner however, the taking itself cannot generally be appealed. Once construction is completed, the County will take ownership and maintenance responsibility for the sewer line.

Sanitary Sewer Easements are needed for the installation of sewer pipelines and their ongoing maintenance. Sewer construction usually involves both permanent and temporary construction easements.

Permanent Sewer Easements are normally 20 feet wide with the sewer pipe located in the middle of the easement. They provide the County (or its agent) access to construct, inspect, maintain, and repair sewer lines and accessories.

Trees are not permissible in a permanent sewer easement area. Landscaping (scrubs, bushes, annuals and perennials) in a permanent easement are at risk. Non-structural improvements such as walkways, driveways, and basic fencing are generally allowed on permanent sewer easements however, the County is not required to replace anything within a permanent easement that must be removed for maintenance or repair of the sewer line or accessories.

Temporary Sewer Easements are typically an additional 20 feet outside of the permanent easement with 10 feet on each side of the 20 feet wide permanent easement. The combined width of a temporary and permanent easement is typically 40 feet. Temporary easements are frequently required in constructing new sewer lines and granted for a specific period of time. Upon expiration, all rights associated with the temporary easement return to the property owner.

Water Easements are rarely needed. Pipelines carrying potable water are generally constructed within the right-of-way of roads. Work in the right-of-way does not require an easement from the adjacent property owner, and the contractor does not have the right to enter private property. In some instances, installation of a water line within a right-of-way may require a temporary easement on private property for construction equipment access, or other purpose.

In unusual cases, it may not be possible to construct required water lines within an existing right-of-way. In this situation, both a temporary and a permanent easement may be needed.

Water lines are generally only four to five feet deep and do not have to follow existing contours they can be designed to minimize property impacts. Permanent and temporary water line easements are otherwise similar to sewer easements.

Drainage Easements preserve a legal path for stormwater conveyance. A downstream property owner is obligated to accept stormwater flowing onto his property by gravity. Typically, recorded drainage easements are at least 20 feet wide. In certain instances, drainage easements can be substantially wider than 20 feet. They are also recorded around stormwater detention ponds.

Although the property owner owns the land within drainage easements, any structures or plantings (trees or bushes) within a drainage easement are at risk. Cobb County is under no obligation to replace anything within a drainage easement that must be removed for maintenance purposes. While not required, access permission is normally obtained from the affected property owner before maintenance work begins.

No dumping of yard debris, filling with soil or concrete, or fencing is permitted within a drainage easement. The property owner (public or private) is responsible for maintaining any open drainage easement included on that property. Property owners who fail to maintain drainage easements in an open unobstructed condition may be subject to fines and may face civil liability in the event of flood damage to surrounding properties.

Judy B. Jones, P.E., Water Agency Director
660 South Cobb Drive
Marietta, GA 30060
(770) 419-6200
(770) 419-6224 (Fax)

Find us on Nextdoor

Customer Service Facility
660 South Cobb Drive
Marietta, GA 30060
Email us
(770) 419-6200
(770) 419-6224 (Fax)


Voir la vidéo: Täitä päässä! Mistä täit tulevat? Miten päästä täistä eroon! (Octobre 2021).