Análisis de la Autocorrelación Espacial de los radios censales del Area Metropolitana del Gran Resistencia (AMGR) considerando variables sociodemográficas. Aplicación del Índice de Moran

RAMIREZ, MIRTA LILIANA

Corrientes

Otro; Reunión de Comunicaciones Científicas y Técnicas 2008; 2008

Secretaría General de Ciencia y Técnica. Universidad Nacional del Nordeste.

El proyecto de investigación en el cual se enmarca esta contribución se ha comenzado a ejecutar en el presente año. En esta primera fase de exploración de las fuentes de información y de las aplicaciones que emplearemos para llevar a cabo el proyecto, nos hemos planteado también, la necesidad de conocer el comportamieno espacial de las variables sociodemográficas que permitirán caracterizar a la población cuya accesibilidad espacio-temporal se desea conocer. Por lo tanto el objetivo particular se resume en el análisis de la autocorrelación espacial de las unidades espaciales consideradas (radios censales) de acuerdo con variables sociodemográficas seleccionadas. Debido a el tiempo de ejecución que lleva el proyecto nos encontramos analizando las siguiente variables:íÍndice de masculinidad, índice de niñez, índice de adultos mayores, hogares con agua corriente, hogares con desagüe a red pública, hogares con desagüe a pozo, población sin obra social. La autocorrelación espacial se basa en el postulado que considera que en el espacio geográfico todo se encuentra relacionado con todo, pero los espacios más cercanos están más relacionados entre sí que con los más alejados (principio de Tobler). Si bien este principio funciona acertadamente en variables del medio físico-natural, en el análisis de variables sociales o demográficas este principio o criterio se debe medir toda vez que se lleva a cabo un estudio debido a que los aspectos humanos pueden apartarse del mismo. Para indagar acerca de la autocorrelación espacial presente en las unidades territoriales que se han seleccionado, según cada una de las variables señaladas más arriba, se ha empleado el índice I de Moran, que constituye el principal cálculo que se utiliza para medir el citado principio. Este algoritmo, actualmente, ya se encuentra incorporado de manera adecuada en algunos Sistemas de Información Geográfica que se han empleado al efecto. Como consecuencia de la aplicación de este índice se ha podido determinar como influye la componente espacial en el comportamiento correspondiente a la variable estudiada, así es posible conocer si existe similitud entre una unidad espacial y sus unidades espaciales vecinas, en este caso se habla de autocorrelación espacial positiva; que exista disimilitud, cuando el valor de las unidades espaciales vecinas esta muy alejado de la unidad espacial que se analiza, entonces nos encontramos frente a una autocorrelación espacial negativa; y, finalmente, es posible que no se produzca ninguna de las situaciones anteriores, se habla así de una inexistencia de autocorrelación espacial. Para sintetizar se logra conocer la tendencia al agrupamiento o a la dispersión de unidades espaciales de acuerdo con las variables analizadas, permitiendo corroborar que la distribución espacial de las variables no se produce de forma aleatoria.