Autocorrelación espacial e Indice de Moran en SIG
¿Qué es la autocorrelación espacial (dependencia espacial)?
La autocorrelación espacial en SIG ayuda a comprender el grado en que un objeto es similar a otros objetos cercanos . El I (índice) de Moran mide la autocorrelación espacial.
El geógrafo Waldo R. Tobler declaró en la primera ley de la geografía :
“Todo está relacionado con todo lo demás, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las distantes”.
- La autocorrelación espacial positiva es cuando valores similares se agrupan en un mapa.
- La autocorrelación espacial negativa ocurre cuando valores diferentes se agrupan en un mapa.
La autocorrelación espacial mide qué tan cerca están los objetos en comparación con otros objetos cercanos. El I de Moran se puede clasificar como positivo, negativo y sin autocorrelación espacial.
¿Por qué es importante la autocorrelación espacial?
Una de las principales razones por las que la autocorrelación espacial es importante es porque las estadísticas dependen de que las observaciones sean independientes entre sí. Si existe autocorrelación en un mapa, esto viola el hecho de que las observaciones son independientes entre sí .
Otra aplicación potencial es el análisis de conglomerados y la dispersión de la ecología y la enfermedad .
- ¿Es la enfermedad un caso aislado?
- ¿Está agrupado o se está extendiendo con dispersión?
Estas tendencias se pueden comprender mejor mediante el análisis de autocorrelación espacial.
Ejemplo de autocorrelación espacial positiva
La autocorrelación espacial positiva ocurre cuando la I de Moran está cerca de +1. Esto significa que los valores se agrupan . Por ejemplo, los conjuntos de datos de elevación tienen valores de elevación similares cercanos entre sí.
Hay agrupaciones en la imagen de cobertura terrestre de arriba. Este patrón agrupado genera un I de Moran de 0,60. La puntuación z de 4,95 indica que hay menos del 1% de probabilidad de que este patrón agrupado pueda ser el resultado de una elección aleatoria.
Ejemplo de autocorrelación espacial negativa
La autocorrelación espacial negativa se produce cuando la I de Moran está cerca de -1. Un tablero de ajedrez es un ejemplo en el que la I de Moran es -1 porque los valores diferentes están uno al lado del otro . Un valor de 0 para la I de Moran normalmente indica que no hay autocorrelación.
Con la herramienta de autocorrelación espacial en ArcGIS, el patrón de tablero de ajedrez genera un índice de Moran de -1,00 con una puntuación z de -7,59.
(Recuerde que la puntuación z indica la significancia estadística dada la cantidad de características en el conjunto de datos).
Este patrón de tablero de ajedrez tiene menos del 1% de probabilidad de que sea el resultado de una elección aleatoria. Si desea probar esta técnica estadística, pruebe el software GeoDa para esto y más.
¿Qué sigue?
La autocorrelación espacial indica si hay agrupamiento o dispersión en un mapa. Mientras que una I de Moran positiva insinúa que los datos están agrupados, una I de Moran negativa implica que los datos están dispersos.
Si ha probado esta guía de autocorrelación espacial , intente dominar las estadísticas espaciales de uso generalizado en SIG.
Traducido de https://gisgeography.com/spatial-autocorrelation-moran-i-gis/
