Räumliche Autokorrelation ist eine statistische Eigenschaft, welche Stärke und Ausprägung räumlicher Strukturen quantifiziert. Die vorgestellten Diagramme wurden vom Fachgebiet RAM nun in R implementiert und in das „spdep“-Paket integriert, welches eines der R-Standard-Pakete für die räumliche Analyse ist. Die Diagramme sind noch nicht über CRAN verfügbar (dies sollte alsbald der Fall sein), aber sie können bereits jetzt verwendet werden, wenn spdep direkt von GitHub installiert wird. Die entsprechenden Funktionen heißen „moran.plot.drop“ und „moran.plot.seismogram“. Der Drop-Plot visualisiert statistische p-Werte mithilfe von Linien, die im Diagramm von den beobachteten Autokorrelationen zu den (hypothetischen) Koordinaten des jeweiligen kritischen Werts zur Beurteilung statistischer Signifikanz „herabfallen“. Je länger diese Linien sind desto unwahrscheinlicher wäre es, eine lokal beobachtete räumliche Struktur auch unter Zufall zu beobachten. Das zweite Diagramm, namens Seismogramm, verbindet diese Koordinaten der kritischen Werte mit Linien über alle angezeigten Beobachtungen hinweg, um potenzielle Muster oder Ausreißer und damit potenziell auffällige lokale räumliche Konfigurationen über den gesamten Bereich der Attributwerte hinweg hervorzuheben. Je stärker die Ausschläge im Seismogramm umso außergewöhnlicher ist eine räumliche Anordnung von Polygonen, Punkten oder Linien auf denen die analysierten Attributwerte erhoben wurden.
Konferenzpapier:
Westerholt, R. (2024): Extending the Moran scatterplot by indications of critical values and p-values: introducing the Moran seismogram and the drop plot. 32nd Annual GIS Research UK Conference (GISRUK), Leeds, UK. DOI: 10.5281/zenodo.10897792