3 Análisis Espacial
Introducción y fundamentos
3.1 Relaciones Espaciales
Orígenes del Análisis Espacial
Estadística deriva del italiano statista (hombre de Estado) y se desarrolla desde la antigüedad para facilitar la gestión tributaria y estimar la capacidad bélica de un reino. Ej: censos egipcios desde el 3050 a.C.
Durante la expansión de los imperios coloniales (siglos XVI - XIX) se desarrolla la estadística en estrecha relación con la cartografía, principalmente para la administración y dominio de territorios.
La estadística es una herramienta fundamental en la ciencia de datos que nos permite comprender y analizar datos para obtener información significativa. En términos simples, es como un lenguaje que utilizamos para describir, resumir y tomar decisiones basadas en la información que los datos nos proporcionan. Al aplicar métodos estadísticos, podemos identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos, lo que es esencial tanto para la investigación académica como para la toma de decisiones en el mundo real.
3.1.1 Estadística vs Estadística Espacial
La estadística en general es una disciplina amplia que se aplica a diversos tipos de datos y problemas, utilizando métodos estadísticos convencionales. La estadística espacial, por otro lado, se enfoca en datos con ubicaciones geográficas explícitas y se especializa en el análisis de la dependencia espacial y la modelización de patrones espaciales.
Estadística:
- Análisis de la estructura de datos representativos de una población (en áreas arbitrarias)
- Se basa en matemáticas relativamente complejas
Geoestadística
- Análisis de relaciones de dependencia espacial entre datos georreferenciados y modelamiento de datos espacilizados.
- Complejidad de cálculo que hacía inviable su uso masivo
3.1.2 Condideraciones generales
La inferencia estadística convencional se basa en dos supuestos fundamentales
Los valores de una variable se distribuyen de forma aleatoria
Los valores de una variable son independientes unos de otros
Pero ninguno de estos dos supuestos se cumple al utilizar datos espaciales, ya que:
Los fenómenos más próximos en el espacio están más estrechamente relacionados entre sí. Ley de Tobler (1970)
La historia, el espacio y la sociedad se co-producen, por lo que el espacio tiene un rol activo en la reproducción y acumulación de fenómenos sociales. Lefebvre (1974)
Para resolver esta limitación existen dos enfoques principales
- La econometría espacial, que trata el efecto espacial como un error y lo elimina para generar estimaciones sin sesgo
- La geoestadística, que identifica y cuantifica el efecto que el espacio genera en la estructura de la información
3.2 Ejemplos de Correlación Espacial
3.2.1 Autoproducción: Tráfico de Drogas
3.2.2 Co-producción: Mercado inmobiliario local
3.2.3 Segregación y delincuencia
3.2.4 Valores de Vivienda
3.3 Inconsistencia estadística de datos espaciales agregados: MAUP
Modifiable Areal Unit Problem: inconsistencia de indicadores estadísticos al modificar los perímetros de agregación (Gehlke & Biehl 1934, Openshaw & Taylor 1979)
En general, es recomendable trabajar con datos a la menor escala posible, o agregarlos en zonas homogéneas