Spatial Autocorrelation and the Quantitative Revolution

• Published in: Geographical analysis 2009-10, Vol.41 (4), p.364-374
• Main Author: Haining, Robert P
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Analysis; Autocorrelation (Statistics); Geographical research; Geospatial data; Methods; Spatial analysis (Statistics)
• ISSN: 0016-7363; 1538-4632
• DOI: 10.1111/j.1538-4632.2009.00763.x

This article reflects on the principal statistical methodological issues that quantitative geographers addressed in the 1950s and 1960s. The source of many of these methodological problems lies in the assumptions of classical statistics that data are independent and identically distributed. The correlation inherent in spatial data recorded at nearby locations and the irregular nature of spatial frameworks are contrary to these assumptions and impact upon the use of both descriptive and inferential statistics. Most of the wider developments in statistics at that time still fell short of meeting the needs of statistical geographers. What emerged were statistical tests for pattern, nonmodel based but capable of being adapted to an irregular areal framework and certain other factors considered important in any particular spatial analysis. This article notes that, while spatial autocorrelation was presented as a “problem” for geographers, it is also important to realize that its presence can represent an opportunity. Autocorrelacion Espacial y la Revolución Cuantitativa Este artículo reflexiona sobre los principales temas y problemas metodológicos en Estadística que fueron abordados por los geógrafos cuantitativos en las décadas de los 50 y 60. La fuente de mucho de estos problemas esta en dos supuestos de la Estadística clásica: los datos son independientes e idénticamente distribuidos. La correlación inherente entre datos espaciales ubicados en posiciones cercanas y la naturaleza irregular de los marcos (configuraciones) espaciales contradicen dichos supuestos y tienen impacto tanto en el componente descriptivo como en el inferencial del análisis estadístico. Mucho de los avances en estadística de aquellos tiempos no fueron suficientes para las necesidades de geógrafos cuantitativos. Lo que produjo esa época fueron tests/pruebas para medir patrones, no basados en modelos pero capaces de ser adaptados a un marco (configuración espacial) areal irregular y ciertos otros factores considerados importantes en cualquier análisis espacial. El artículo presente hace hincapié en que a pesar que la autocorrelacion espacial fue originalmente presentado como un ‘problema’ para los geógrafos, es igualmente importante indicar que su presencia también puede representar una oportunidad que puedes ser utilizada en otros tipos de análisis. 空间自相关和计量革命 本文回顾了计量地理学家们在20世纪50‐60年代间应用统计方法时存在的主要问题。其主要根源在于经典统计学中对数据独立同分布的假设。空间数据中邻近位置间固有的相关性及空间结构中的不规则属性恰好与此假设相悖，进而影响到统计描述和统计推论的应用。当时，统计学上多数