Métodos Gráficos Del Análisis Exploratorio De Datos

MÉTODOS GRÁFICOS DEL ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
ESPACIALES
Chasco Yrigoyen, Coro
E-mail: coro.chasco@uam.es
Instituto L.R. Klein-Dpto. de Economía Aplicada
Universidad Autónoma de Madrid
Palabras clave: Análisis exploratorio de datos espaciales, econometría espacial,
autocorrelación espacial, heteregeneidad espacial, enfoque reticular “lattice”, GIS.
Abstract
El AnálisisExploratorio de Datos Espaciales (AEDE) constituye un campo muy novedoso
e interesante para el análisis económico y de las ciencias sociales, en general. El AEDE
podría definirse como el grupo de herramientas estadístico-gráficas que describen y
visualizan las distribuciones espaciales, identificando localizaciones atípicas, descubriendo
formas de asociación (autocorrelación espacial) que, a su vez,pueden ser de carácter global
o local, y sugiriendo estructuras en el espacio geográfico (heterogeneidad espacial). El
AEDE puede ser aplicado desde una perspectiva univariante, sobre uno o varios
indicadores geográficos, o multivariante, como una etapa propia del proceso econométrico
espacial, previa tanto al análisis confirmatorio (estimación y contrastes) como a todo
ejercicio de predicciónespacial. Cuando el AEDE es abordado desde los presupuestos
conceptuales de la econometría espacial, los métodos utilizados siguen el esquema reticular
(“lattice”) propio de esta disciplina, que se diferencian de la perspectiva geoestadística. En
este documento, se realiza una revisión de la literatura existente sobre los principales
métodos gráficos del AEDE reticular o “lattice”univariante, con algunos ejemplos
ilustrativos, así como comentarios y propuestas de futuro en este campo.
1. INTRODUCCIÓN
En muchas ocasiones, el análisis de datos se realiza con el objetivo de contrastar
determinadas hipótesis o modelos como, por ejemplo, cuando se quiere conocer a través de
una encuesta si la edad de las personas está relacionada positivamente con su capacidad de
asumir riesgos osi, en situaciones más complicadas, se desea conocer el tipo de relación
existente entre un determinado número de variables (lineal o no lineal). En estos casos, el
investigador no dispone de una hipótesis definida a contrastar, la naturaleza del estudio es
“exploratoria” y se deben utilizar ciertas técnicas especialmente diseñadas para encontrar
algún “sentido” en los datos, es decir, para ladetección en ellos de estructuras o
conglomerados (“clusters”).
En general, el análisis exploratorio de datos, a diferencia de los contrastes de
hipótesis tradicionales diseñados para la verificación a priori de conexiones entre variables,
se utiliza para identificar relaciones sistemáticas entre variables cuando no existen
expectativas claras sobre la naturaleza de estas relaciones.Cuando se trabaja con series geográficas o datos espaciales deben considerarse
explícitamente las características propias de esta información: georreferenciación,
multidireccionalidad y multidimensionalidad. Efectivamente, el espacio geográfico tiene
una naturaleza georreferenciada que exige conocer la posición relativa o absoluta donde se
producen los fenómenos que se están analizando, siendo lasrelaciones que se establecen
entre las distintas observaciones espaciales de tipo multidireccional, a diferencia de la
unidireccionalidad (pasado-presente-futuro) de las relaciones entre los datos temporales.
Estas peculiaridades de los datos geográficos suelen producir en los mismos los
fenómenos, conocidos como efectos espaciales, de dependencia o autocorrelación espacial
y heterogeneidadespacial. La dependencia espacial podría ser definida como la existencia
de una relación funcional entre lo que ocurre en un punto determinado del espacio y lo que
ocurre en otro lugar (Moreno y Vayá, 2000). En cuanto a la heterogeneidad espacial, se
trata de un efecto relacionado con la diferenciación espacial o regional y viene definido por
la ausencia de estabilidad en el espacio del...