paikkariippuvuuden

Paikkariippuvuuden käsite kuvaa tilastollisessa datassa ilmiötä, jossa havaintoarvot ovat lähempänä toisiaan kuin satunnaisesti valituissa pistemäisissä havainnoissa. Tämä tarkoittaa, että arvojen vaihtelu liittyy sijaintiin; läheisemmillä paikkakohdilla on usein samankaltaisempia arvoja kuin kauempana olevilla. Paikkariippuvuus on keskeinen käsite paikkatieteen ja paikkatieteiden tilastollisessa analyysissä, ja se voi koskea sekä määrällisiä että luokiteltuja muuttujia.

Mittaaminen ja havaintojen tulkinta perustuvat paikkaverkoston (weights matrix) määrittämiseen, joka määrittelee naapuruston ja paikkojen väliset yhteydet. Yleisimmät mittarit ovat Moran’n I ja Geary’n C sekä paikalliset mittarit kuten Getis-Ord Gi*. Moran’n I ja Geary’n C kuvaavat yleistä riippuvuutta kyseisessä aineistossa, kun taas Gi* paljastaa paikallisia klustereita. Paikkariippuvuutta voi havainnoida myös semivariogrammin tai variogrammin avulla, erityisesti kartta- ja kriging-analyyseissä.

Syyt paikkariippuvuuteen liittyvät sekä fyysisiin että sosiaalisiin tekijöihin: yhteinen tausta-ympäristö, yhteisvaikutukset, leviämisprosessit, sekä yhteiskunnalliset ja taloudelliset tekijät. Ilmiö on yleinen monilla aloilla, kuten ilmasto-, ympäristö-, rikollisuus-, sekä kiinteistö- ja julkishyödykkeiden tilastoissa. Paikkariippuvuuden esiintyminen voi olla sekä positiivista että negatiivista: läheisten paikkojen arvojen samankaltaisuus tai vastakkainen jakautuminen.

Yhteydet näkyvät tilastollisissa analyyseissä: oletusten independence rikkominen voi johtaa vinoumiin ja virheellisiin johtopäätöksiin. Tämän vuoksi käytetään paikkatieteellisiä malleja, kuten spatial lag -mallia (SAR) ja spatial error -mallia (SEM), sekä muita paikkapainottavaa mallinnusta. Näillä menetelmillä voidaan huomioida paikkariippuvuus sekä parantaa arvioiden luotettavuutta ja tulkittavuutta.