Загальні
Географи серед інших вчених шукають географічні закономірності, сподіваючись, що це допоможе їм краще зрозуміти процеси, що спричинили ці закономірності. Як ви показали, цей процес починається з картографування місць, на яких розташовані явища. Часто такі карти, які ви створили вище, відомі як карти точкових малюнків .
Просторовий розподіл
Коли читач вивчає таку карту, вона намагається знайти просторовий розподіл (або просторове чи географічне розташування) змінної, що цікавить, та чи існує якась закономірність. Зазвичай існує чотири типи розподілу, які визначені для карти точкових шаблонів (які ви також намалювали вище). Це:
- кластеризовано
- нормальний
- випадкові
- регулярні / рівномірні / дисперсні
З Вікіпедії :
Окрім візуального дослідження, часто потрібно використовувати аналіз частоти чи щільності точок у регіоні (виконаний за допомогою квадратного аналізу ) або відстані між сусідніми точками (зроблено за допомогою аналізу найближчого сусіда ).
Проблема змінних одиниць
Ви також згадали про проблему з модулем ареалу (також відомий як проблема, що змінюється ).
У просторовому аналізі чотири основні проблеми перешкоджають точному оцінюванню статистичного параметра: крайова проблема, проблема масштабу, проблема з малюнком (або просторова автокореляція) та модифікована задача ареальної одиниці (Barber 1988)
Я думаю, що це актуально в цьому прикладі, але я також хотів би зазначити деякі інші проблеми:
Прикордонна проблема
Крайова задача аналізу являє собою явище , в якому географічні моделі розрізняються за формою і розташуванням кордонів , які намальовані для адміністративних цілей або для вимірювань.
Для простого прикладу, якщо у вас є точки, що представляють певну кількість людей певної етнічної групи, залежно від використовуваних кордонів ви можете отримати інший погляд на розподіл балів серед, наприклад, переписних округів.
Якщо точки розташовані близько один до одного, але вони розташовані в різних переписних округах, ви можете отримати помилкове розуміння розподілу, оскільки це вказувало б на рівномірний розподіл етнічної групи в цій досліджуваній області. На противагу цьому, якщо ви використовуєте деякі інші межі, ви можете отримати інший погляд, який вказує на значну ареальну концентрацію етичної групи. Зрештою, вас може збентежити, спостерігаєте ви за етнічною сегрегацією чи етнічною інтеграцією.
Проблема змінних одиниць
Це можна обговорити у двох аспектах - з точки зору "масштабу" та "форми".
Проблема масштабу
Значення для різних описових статистичних даних можуть систематично змінюватися, коли ви використовуєте все більше й більше агрегованих ареальних даних.
Проста ілюстрація: кожна клітина - це наша полігонна площа з підрахунком точок.
6 10 3
5
2
6
4
12
3
5
8
12
4
12
1
3
Потім ми агрегуємо багатокутники, щоб отримати середню кількість балів:
8 4
4
8
4
10
8
2
І ще один раз:
6
6
6
6
Гей, у нас рівномірний розподіл! Одним словом: просторове агрегування зазвичай має тенденцію до мінімізації варіацій, показаних на карті.
Ще один дуже простий приклад - це дійсно залежить, в якому масштабі ви дивитесь на свої точки. Подивіться на зображення Вікіпедії для точкового візерунка; звичайний розподіл може виглядати як згрупований, коли ви зменшуєте масштаб цифрової карти.
Проблема форми
Ми могли б агрегувати багатокутники у таблиці вище, використовуючи вертикальний або горизонтальний (приєднуючись до суміжних північ-південь, а не сусід-схід). Це означає, що різні ареальні визначення можуть мати істотний вплив на значення вашої розподілу даних та описової статистики.
Проблема з візерунком
Коротше кажучи, вищезгадані методи не дуже добре оцінюють тип проблеми, яку людина легко прочитає на карті. Щоб можна було розрізнити ареальні закономірності та розподіли точок, потрібно було б використовувати методи просторової автокореляції ).
