Chung
Các nhà địa lý trong số các nhà khoa học khác tìm kiếm các mẫu địa lý với hy vọng rằng điều này sẽ giúp họ hiểu rõ hơn về các quy trình đã tạo ra các mẫu này. Như bạn đã chỉ ra, quá trình này bắt đầu bằng việc ánh xạ các vị trí mà tại đó các hiện tượng được đặt. Thông thường, các bản đồ như bạn đã tạo ở trên được gọi là bản đồ mô hình điểm .
Phân bố không gian
Khi một người đọc kiểm tra một bản đồ như vậy, cô ấy đang cố gắng tìm phân bố không gian (hoặc sự sắp xếp không gian hoặc địa lý) của biến quan tâm và liệu có bất kỳ loại mô hình nào không. Thông thường, có bốn loại phân phối được xác định cho bản đồ mẫu điểm (mà bạn cũng đã vẽ ở trên). Đó là:
- co cụm
- bình thường
- ngẫu nhiên
- thường xuyên / đồng phục / phân tán
Từ Wikipedia :
Bên cạnh điều tra trực quan, người ta thường cần sử dụng phân tích tần số hoặc mật độ điểm trên một vùng (được thực hiện với sự trợ giúp của phân tích ô tiêu chuẩn ) hoặc khoảng cách giữa các điểm liền kề (được thực hiện với sự trợ giúp của phân tích lân cận gần nhất ).
Vấn đề đơn vị sửa đổi
Bạn cũng đã đề cập đến vấn đề đơn vị diện tích có thể sửa đổi (còn được gọi là vấn đề đơn vị có thể sửa đổi ).
Trong phân tích không gian, bốn vấn đề chính can thiệp vào ước tính chính xác của tham số thống kê: vấn đề ranh giới, vấn đề tỷ lệ, vấn đề mẫu (hoặc tự động tương quan không gian) và vấn đề đơn vị diện tích có thể sửa đổi (Barber 1988)
Tôi nghĩ rằng nó có liên quan trong ví dụ này, nhưng tôi cũng muốn đề cập đến một số vấn đề khác:
Vấn đề biên
Một vấn đề ranh giới trong phân tích là một hiện tượng trong đó các mô hình địa lý được phân biệt bởi hình dạng và sự sắp xếp các ranh giới được vẽ cho các mục đích hành chính hoặc đo lường.
Ví dụ đơn giản, nếu bạn có điểm của bạn đại diện cho một số người thuộc một nhóm dân tộc nhất định, tùy thuộc vào ranh giới được sử dụng, bạn có thể có một cái nhìn khác về sự phân bố các điểm giữa các quận, ví dụ, các quận thống kê.
Nếu các điểm nằm gần nhau nhưng nằm ở các quận thống kê khác nhau, bạn có thể hiểu sai về phân phối vì nó cho thấy sự phân bố đồng đều của nhóm dân tộc trong khu vực nghiên cứu này. Ngược lại, nếu bạn sẽ sử dụng một số ranh giới khác, bạn có thể có một chế độ xem khác biểu thị mức độ tập trung đáng kể của nhóm đạo đức. Cuối cùng, bạn có thể bối rối cho dù bạn quan sát sự phân biệt sắc tộc hay hội nhập dân tộc.
Vấn đề đơn vị sửa đổi
Điều này có thể được thảo luận ở hai khía cạnh - về mặt "tỷ lệ" và "hình dạng".
Vấn đề quy mô
Các giá trị cho các thống kê mô tả khác nhau có thể thay đổi theo cách có hệ thống khi bạn sử dụng dữ liệu diện tích tổng hợp ngày càng nhiều.
Một minh họa đơn giản: mỗi ô là khu vực đa giác của chúng tôi với số điểm.
6 10 3
5
2
6
4
12
3
5
8
12
4
12
1
3
Sau đó, chúng tôi tổng hợp các đa giác để có được số điểm trung bình:
8 4
4
8
4
10
8
2
Và một lần nữa:
6
6
6
6
Này, chúng tôi có một phân phối đồng đều! Trong một từ: tập hợp không gian thường có xu hướng giảm thiểu sự thay đổi được hiển thị trên bản đồ.
Đối với một ví dụ thực sự đơn giản khác, nó thực sự phụ thuộc vào quy mô bạn đang nhìn vào điểm của bạn. Nhìn vào hình ảnh Wikipedia cho mẫu điểm; phân phối bình thường có thể trông giống như một cụm khi bạn thu nhỏ trong bản đồ kỹ thuật số của mình.
Vấn đề hình dạng
Chúng ta có thể đã tổng hợp các đa giác trong bảng trên bằng cách sử dụng dọc hoặc ngang (nối liền nhau theo hướng bắc-nam thay vì các nước láng giềng đông-tây). Điều này có nghĩa là các định nghĩa khu vực khác nhau có thể có tác động đáng kể đến các giá trị phân phối dữ liệu và thống kê mô tả của bạn.
Vấn đề mẫu
Nói tóm lại, các phương pháp được đề cập ở trên không tốt lắm trong việc đánh giá loại vấn đề mà con người sẽ đọc dễ dàng trên bản đồ. Để có thể phân biệt giữa các mẫu diện tích và phân bố điểm, người ta sẽ cần sử dụng các phương pháp tự tương quan không gian ).
