통계지리학

통계지리학은 인구조사나 인구통계학적 자료와 같이 지리적 또는 영역적 차원의 데이터를 수집, 분석 및 제시하는 연구와 실천이다. 공간 분석의 기법을 사용하지만, 통계적 목적을 위한 지리적 지역의 정의와 명칭 등의 지리적 활동도 포괄한다. 예를 들어, 통계 지리학의 목적상, 오스트레일리아 통계국은 오스트레일리아 표준 지리 분류(Australian Standard Geographic Classification)를 사용한다. 이는 호주를 주와 영토로 나눈 다음, 통계 부서, 통계 세부 구역, 통계 지역, 그리고 마지막으로 인구 조사 수집 구분을 포함한다.릭츠

배경

지리학자들은 공간 패턴이 시간에 따라 어떻게 변하는지 뿐만 아니라 장소마다 요소들이 어떻게 다른지 연구한다. 지리학자들은 '어디?'라는 질문으로 시작하는데, 공간적 패턴과 현상의 변화를 관찰하면서 물리적 또는 문화적인 풍경에서 특징들이 어떻게 분포되는지를 탐구한다. 현대의 지리학적 분석은 왜 특정한 공간적 패턴이 존재하는지, 어떤 공간적 또는 생태적 과정이 패턴에 영향을 미쳤는지, 그리고 왜 그러한 과정이 작동하는지 결정하는 '왜?'로 이동했다. '왜?'라는 질문에 접근해야만 사회과학자들은 그들의 복잡성에 무한한 변화의 메커니즘을 인식하기 시작할 수 있다.

지리학에서의 통계 역할

통계 기법과 절차는 학술 연구의 모든 분야에 적용되며, 데이터가 수집되고 요약되거나 수치 정보가 분석되거나 연구가 수행되는 곳에는 어느 곳에서든 결과의 건전한 분석과 해석을 위한 통계가 필요하다.

지리학자들은 다음과 같은 다양한 방법으로 통계를 사용한다.^{[citation needed]}

• 공간 데이터를 설명하고 요약한다.
• 복잡한 공간 패턴에 대한 일반화.
• 주어진 위치에서 사건의 결과 확률을 추정한다.
• 지리적 데이터의 표본을 사용하여 더 큰 지리적 데이터 집합(인구)에 대한 특성을 추론한다.
• 어떤 현상의 규모나 빈도가 다른 장소마다 다른지 판단하기 위해서입니다.
• 실제 공간 패턴이 예상 패턴과 일치하는지 알아보기.

공간 데이터 및 기술 통계량

공간 데이터의 분석과 관련된 몇 가지 잠재적 어려움이 있는데, 그 중에는 경계 구분, 수정 가능한 영역 단위, 공간 집합이나 규모 수준이 있다. 이러한 각각의 경우 평균, 중위수, 모드, 표준 편차 및 변동이라는 영역의 절대적 기술 통계량은 이러한 공간 문제의 조작을 통해 변경된다.

경계 표시

연구 영역 경계의 위치와 내부 경계의 위치는 다양한 기술 통계량에 영향을 미친다. 평균 또는 표준 편차와 같은 조치와 관련하여, 연구 면적 크기만으로도 큰 영향을 미칠 수 있다; 도시 내 1인당 소득에 대한 연구를 고려해 보십시오. 도심에 국한된 경우, 교외나 주변 지역 사회로 확대된다면, 덜 부유한 인구 때문에 소득 수준이 낮아질 가능성이 높다. 주택 소유자 인구의 영향으로 수준이 높아질 것이다. 이 문제 때문에 평균, 표준 편차 및 분산과 같은 절대적 서술적 통계량은 특정 연구 영역과 관련하여만 비교적으로 평가해야 한다. 내부 경계를 결정할 때, 이러한 통계는 계산된 영역 및 하위 영역 구성에 대해서만 유효한 해석을 가질 수 있기 때문에, 이것은 또한 사실이다.

수정 가능한 영역 단위

참고 항목: 수정 가능한 영역 단위 문제

많은 경우에 공간 데이터의 분할은 이미 결정되었으며, 이는 이용 가능한 정보가 각 카운티 또는 자치단체로 분류될 것이기 때문에 인구통계 데이터 집합에서 분명히 나타난다. 이러한 유형의 데이터에 대해 분석가들은 수집된 데이터에 기술된 동일한 카운티 또는 시 경계를 후속 분석에 사용해야 한다. 대체 경계가 가능한 경우 분석가는 새로운 세분화 모델이 다른 결과를 창출할 수 있다는 점을 고려해야 한다.

공간집적/규모 문제

사회경제적 자료는 다양한 규모로 이용할 수 있다. 예를 들어, 자치단체, 지역구, 인구조사, 열거구 또는 지방/주 단위에서. 이 데이터가 서로 다른 척도로 집계되는 경우, 결과적인 기술 통계량은 체계적이고 예측 가능한 방법 또는 더 불확실한 방식으로 변동을 나타낼 수 있다. 경제 데이터를 관찰하는 경우, 특정 기간 동안 한 국가(미국)의 제조 생산성이 현저하게 감소할 수 있다. 이는 일반적인 모델이기 때문에 개별 주에서는 이러한 효과를 다르게 경험할 수 있다. 이 집계의 결과는 상태 간의 변동성으로 인해 해당 데이터의 표준 편차가 증가하는 것이다.

기술 공간 통계량

점 패턴 분석을 요약하기 위해, 비 애국적 측정에 대한 면적 당량인 일련의 기술 공간 통계량이 개발되었다. 지리학자들은 위치 데이터의 분석에 특히 신경을 쓰기 때문에 이러한 서술적 공간 통계(지질통계학)를 적용하여 점 패턴을 요약하고 일부 현상의 공간 변동 정도를 기술하는 경우가 많다.

중심적 경향의 공간적 척도

여기의 예는 인구 중심지의 개념이며, 그 중 특별한 예가 미국 인구의 평균 중심이다. 센터를 정의하는 몇 가지 다른 방법을 사용할 수 있다.

• 평균 중심: 평균은 중심 경향의 중요한 척도로서, 데카르트 좌표계에 위치한 점 집합으로 확장되었을 때, 평균 위치, 중심 또는 평균 중심을 결정할 수 있다.
• 가중 평균 중심은 가중 평균과 같이 그룹화된 통계량의 계산에서 빈도와 유사하다. 포인트는 소매점을 나타낼 수 있지만, 포인트의 빈도는 특정 스토어 내의 판매량을 나타낼 것이다.
• 중앙값 중심 또는 유클리드 중심 및 미국 인구의 중앙값 중심. 이것은 맨해튼 거리와 관련이 있다.

산포의 공간적 측도

• 표준 거리

표준 편차가 데이터 집합의 값이 평균 주위에 얼마나 가깝게 군집화되어 있는지를 나타내듯이, 공간 분포의 표준 거리는 평균 중심 주위에 점들이 군집되어 있는 정도를 나타낸다.

• 상대 거리

위상

위상 이면의 동기를 부여하는 통찰력은 일부 기하학적 문제들은 관련된 물체의 정확한 모양이 아니라 "그것들이 함께 연결되는 길"에 달려 있다는 것이다. 토폴로지의 첫 논문 중 하나는 레온하르트 오일러에 의해 7개의 다리를 각각 한 번씩 정확하게 건널 수 있는 쾨니히스베르크(현재의 칼리닌그라드) 마을을 통과하는 경로를 찾을 수 없다는 데 대한 시연이었다. 이 결과는 교량의 길이나 교량의 거리 등에 따라 달라지지 않고 단지 연결 특성, 즉 어떤 교량이 어느 섬이나 강둑과 연결되어 있는지에 따라 달라진다. 이 문제인 쾨니히스베르크 7대교는 이제 수학 입문에서 유명한 문제로, 그래프 이론으로 알려진 수학의 분기로 이어졌다.

토폴로지 규칙

위상 규칙은 GIS 내에서 특히 중요하며, 다양한 보정 및 분석 절차에 사용된다. GIS의 주요 형태는 점, 선, 다각형이며, 각각은 서로 다른 공간적 특성을 내포하고 있다. 예를 들어, 내부와 외부의 구별이 가능한 유일한 형태는 다각형이다. 위상과 관련된 연결 원리는 수문학, 도시 계획 및 물류 분야뿐만 아니라 다른 분야에서도 응용을 유도한다. 예를 들어 위상학적 분석은 위상학적 특성의 벡터 특성을 정의하고 디지털화에 따른 공간 데이터 오류를 수정하는 독특한 모델링 기능을 제공한다.

국가 사례

영국

영국의 위임된 특성 때문에, 통계지구의 관리에 대한 책임은 종종 위임된 행정부에 대한 관할권을 가진 통계연구소에 있다. 잉글랜드와 웨일스의 경우, 스코틀랜드 국가기록부, 북아일랜드의 경우 북아일랜드 통계조사청(National Statistics for National Statistics of Scotland and Research Agency.

잉글랜드와 웨일스

잉글랜드와 웨일즈에서 통계 지리학의 가장 낮은 형태는 출력 지역이다. 이들은 인구조사 자료가 공표된 약 300명의 인구와 100가구의 소규모 지역이다. 대략 동일한 수의 인구와 가구를 포함함으로써, 국가의 두 출력 영역에 대한 통계를 비교할 수 있으며, 행정지구의 통계를 비교하는 것과 달리, 이 통계는 일관된 방식으로 수행되고 있음을 알 수 있다.

출력 영역은 출력 영역, 하위 계층 슈퍼 출력 영역 및 중간 계층 슈퍼 출력 영역으로 구성된 계층에서 가장 작은 부분을 형성한다.

잉글랜드와 웨일즈에도 직장 통계 출판을 위해 특별히 설계된 통계 지리가 있다. 이는 출력 영역이 주거 인구 주변에 구축되어 직장 통계를 분석하기 어렵기 때문이다. Workplace Zone은 2011년 인구 조사의 일부로 공개되었다.

스코틀랜드

잉글랜드와 웨일즈와 마찬가지로 스코틀랜드의 통계지리 중 가장 낮은 수준은 출력지역이다. 스코틀랜드의 OA는 작은 임계값이 적용되기 때문에 잉글랜드와 웨일스의 OA보다 작지만, ONS가 사용하는 OA와 그 생성 방법은 대체로 유사하다.

상위 레벨은 다시 잉글랜드와 웨일즈와 비슷하지만 하위 및 중간 계층 슈퍼 출력 영역보다는 데이터 영역과 중간 영역으로 작동한다.

스코틀랜드에는 Workplace Zone이 없다.

참고 항목

• 지리통계학
• 공간분석

이 글에는 참고문헌, 관련 독서 또는 외부 링크 목록이 수록되어 있으나 인라인 인용구가 부족하여 출처가 불분명하다. 좀 더 정밀한 인용구를 도입하여 이 기사를 개선할 수 있도록 도와주십시오. (2011년 11월) (이 템플릿 메시지를 제거하는 방법과 시기 알아보기)

참조

• Duncan, Otis Dudley, Raymond Paul Cuzzort and Beverly Duncan (1977). Statistical Geography: Problems in Analyzing Areal Data. Greenwood Press. ISBN 0-8371-9676-0.{{cite book}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
• Dickinson, G.C. (1973). Statistical mapping and the presentation of statistics. Edward Arnold. ISBN 0-7131-5641-4.