Este módulo permite al usuario realizar algunas técnicas de análisis
exploratoria en datos espacial (catastral, conteniendo objetos-área). El provee
índices de asociación espacial y algunas posibilidades de su visualización, con
a intención de permitir al usuario identificar agrupamientos espaciales, casos
atípicos y diferentes regímenes espaciales existentes en el plano de información.
El concepto central de este módulo es la autocorrelación espacial.
Técnicas de análisis exploratoria de datos espaciales DISPONIBLES
Las técnicas implementadas en el SPRING están relacionadas directa y indirectamente al índice de Moran local y global. Estas técnicas, combinadas con funciones de visualización de atributos de objetos. forman un conjunto de herramientas para el análisis exploratoria:
1 - Índice de Moran - I’Moran
2 - Índice Local de Asociación Espacial (LISA)
3 – Gráfico de Dispersión de Moran
4 - Mapa de barras Z x WZ
5 - Box map, Lisa map y Moran map
Para el atributo en análisis, son generados 7 nuevas columnas en la tabla de objetos correspondientes, conteniendo as informaciones necesarias para el módulo de visualización.
Para ejecutar este módulo:
1 - Escoja el PI deseado, el debe ser del modelo catastral y contener
objetos representados espacialmente por polígonos;
2 - Haga clic en: Análisis Espacial – Estadística Espacial – Asociación
Espacial Moran..., en el menú principal;
3 - Defina el objeto y el atributo para el cual el índice será generado;
4 – Defina el número de permutaciones.
5 - Haga clic en ejecutar.
EL resultado del índice global es presentado en el pié de página de la ventana
del módulo. Siete nuevas columnas son acrecentadas en la tabla de objetos conteniendo
las informaciones necesarias para as diferentes formas de visualización.
El Índice de Moran, provee una medida general de la asociación espacial existente en el conjunto de los datos, variando de [-1, 1]. datos con baja asociación espacial, resultan en un índice bajo. Valores positivos y negativos, auto-correlación espacial positiva y negativa, respectivamente. Los valores para los índices locales son acrecentados como una nueva columna en la tabla de objetos (IMoran).
Para visualizar espacialmente los LISAs:
1- Después ejecutar el módulo de asociación espacial, seleccionar el botón consultar...
en el panel de control.
2 - en la ventana visualización de objetos escoja: editar-agrupamientos...
Escoja el modo paso igual o quantil. Posicione sobre el atributo IMORAN.
Haga clic en agrupar y espere por el resultado. Finalmente, haga clic en ejecutar.
2 - Índice Local de Asociación Espacial (LISA)
En tanto los indicadores globales, como el índice de Moran, proveen un único valor como medida de la asociación espacial para todo el conjunto de dados, los indicadores locales producen un valor específico para cada objeto, permitiendo así, la identificación de agrupamientos de objetos con valores de atributos semejantes (clusters), objetos anómalos (outliers) y de mas de un régimen espacial. un indicador local tiene como objetivos:
i) permitir a identificación de proveen de asociación espacial significativos;
ii) ser una descomposición del índice global de asociación espacial.
O indicador local utilizado en el SPRING, es denominado de Índice Local de
Moran.
3 – Gráfico de dispersión de Moran
Este dispositivo permite visualizar el comportamiento de los datos utilizando un gráfico de dispersión, donde los valores de desvío de los atributos de los objetos en relación a la media (Z), son asociados al eje X, y el valor de la media de sus vecinos (Wz), al eje Y.
Para visualizar el gráfico en el SPRING:
1 - en la tabla de objetos, seleccionar las columnas Z (desvíos de los atributos
en relación a la media) y WZ (media de los Z de los vecinos);
2 - Posicione el cursor sobre una de las columnas seleccionadas y apriete el botón
derecho del mouse. Aparecerá un nuevo menú, y entonces, escoja opción gráfico.
4 - Mapa de barras Z x WZ
Este dispositivo permite a visualización simultanea del valor relacionado al
atributo del objeto y del valor correspondiente à su respectiva vecindad, con
el uso de dos barras gráficas sobre a área correspondiente al objeto en el mapa.
La altura de las barras son proporcionales a los valores del atributo del objeto
(o el desvío) y la media de los vecinos.
Ambas informaciones, pueden ser obtenidas de las columnas en la tabla de
objetos: Z y WZ.
Para generar el mapa de barras en el SPRING:
1- Después ejecutar el módulo de asociación espacial, seleccionar el botón consultar... en el panel de control.
2 - en la ventana visualización de objetos escoja: editar-agrupamientos...
Escoja el modo gráfico de barra. Posicione sobre el atributo Z y haga
clic en el botón inserir. Repita para el atributo WZ y haga
clic en ejecutar.
5 - Box map, Lisa map y Moran map
Estos tres dispositivos gráficos de visualización son basadas en los resultados del LISA y del gráfico de dispersión de Moran. en el box map, cada objeto es clasificado conforme su posición en relación a los cuadrantes, recibiendo una cor correspondiente en el mapa a ser generado. en la generación del LISA map, a evaluación de la siginificancia es hecha comparando los valores de LISA obtenido, con una serie de valores, obtenidos por medio de permutaciones de los valores de los atributos de los vecinos (número de permutaciones definida por el usuario). bajo la hipótesis nula (no existencia de autocorrelación espacial). los valores de significacia son, entonces, clasificados en cuatro grupos: no significantes, con significancia de 0,05, de 0,01 y de 0,001. La evaluación de significancia de 0,001. sólo es efectuada para el número de permutaciones iguales o mayores que 999.
en el Moran map, de forma semejante al LISA map, solamente
los objetos para los cuales los valores de LISA fueran considerados
significantes (p < 0,05), son presentados, clasificados en cuatro grupos,
conforme el cuadrante a los cuales pertenecen en el gráfico de dispersión. Los demás
objetos, quedan clasificados como "sin sig6nificancia".
Para generar estos mapa en la tala del SPRING:
1 - Después ejecutar el módulo de asociación espacial, seleccionar el botón consultar... en el panel de control.
2 - en la ventana visualización de objetos escoja: editar-agrupamientos... Escoja el modo paso igual o quantil. Posicione sobre el atributo BOXMAP o LISAMAP o MORANMP, de acuerdo con su interés Haga clic en agrupar y espere por el resultado. Finalmente, haga clic en ejecutar.