Prática no GeoDa: Análise Exploratória de Dados e Autocorrelação Espacial

Vitor Vieira Vasconcelos

BH1350 – Métodos e Técnicas de Análise da Informação para o PlanejamentoJulho de 2016

GEODA

Disponível em:

http://la1.rcc.uchicago.edu/media/geoda_files/docs/geodaworkbook.pdf

Criando um Projeto

(1) File > New Project

(2) Selecione o arquivo“Municipios_AGUA_2010_WGS84.shp”

PARTE IAnálise Exploratória

de Dados

Opções disponíveisao clicar com o botão direito sobre a área do mapa

Renda Per Capita – Desvio Padrão

Outro Caminho: Map > Standard Deviation Map

Renda Per Capita – Quantil

Outro Caminho: Map > Quantile Map

Renda Per Capita – Cartograma

Análise Exploratória

HISTOGRAMABOX PLOT

Ligação entre gráfico e mapa

Ligação entre gráfico e mapa

PREPARAÇÃO DADOS

1o passo: Preparar os Dados

Selecionar observações (feições) de interesse

Valores discrepantes (outliers)?

Transformação nos Dados?

SELECIONAR DADOSComo selecionar apenas as observações de interesse? Por exemplo, como excluir as feiçõessem dados (municípios sem informação sobre o consumo de água)?

Abrir tabela do arquivo

SELECIONAR DADOS• Clicar com o botão direito sobre a tabela

e selecionar “Selection Tool”

• Selecionar valores até zero (ou seja, excluir “missing values”)

• “Invert selection”

SELECIONAR DADOS• Exportar apenas feições selecionadas:

• File > Save Selected as…

• File> Close Project… Open Project…

INCLUI APENAS MUNICÍPIOS COM DADOS DE CONSUMO DE ÁGUA

CALCULAR VARIÁVELTable> Variable Calculation

UNIVARIATE

CALCULAR VARIÁVELTable> Variable Calculation

BIVARIATE

DIAGRAMA DE DISPERSÃO1. Explore > Scatter Plot

2. Selecionar VariávelIndependente e Dependente

DIAGRAMA DE DISPERSÃO

1. Clique com o botão direitosobre o diagrama e explore as funcionalidades

2. Experimente selecionaralgumas observações a partir do gráfico (ou do mapa, ou da tabela)

SELEÇÃO DE FEIÇÕES

Experimente criar um retângulo de seleção no mapa ou no gráfico e apertandoa tecla “Control” (ou “Command” no Mac)

PARTE IIAUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL

VIZINHANÇA: PESOS ESPACIAISTOOLS > WEIGHTS MANAGER

CREATE

VIZINHANÇA: PESOS ESPACIAIS

VIZINHANÇA: PESOS ESPACIAISTOOLS > WEIGHTS MANAGER> CONNECTIVITY HISTOGRAM

ÍNDICE GLOBAL DE MORAN SPACE > UNIVARIATE MORAN's I

Selecionar variável – “CONSUMO”

Weights-> vizinhança QUEEN

I = 0,59

ÍNDICE GLOBAL DE MORANLigação entre gráfico de dispersão de Moran e Mapa

Q1: Alto-Alto

Localizações com autocorrelação positiva: Alto consumo, com vizinhos que

também apresentam alto consumo

ÍNDICE GLOBAL DE MORANLigação entre gráfico de dispersão de Moran e Mapa

Q2: Baixo-Baixo

Localizações com autocorrelação positiva: baixo consumo, com vizinhos que

também apresentam baixo consumo

ÍNDICE GLOBAL DE MORANLigação entre gráfico de dispersão de Moran e Mapa

Q3: Alto-Baixo

Localizações de “transição”, com autocorrelação negativa. Ou seja, possuem vizinhos com valores distintos

Q4: Baixo-Alto

TESTE DE PSEUDO-SIGNIFICÂNCIAO Índice Global de Moran = 0,59 é um valorsignificativo?

Importante fazer o teste de pseudo-significância!!!!

Botão direito

sobre o gráfico

Randomization>

n Permutations

TESTE DE PSEUDO-SIGNIFICÂNCIA

Distribuição construída a partirdo Índice computado sobre as

permutações aleatórias

ValorObservado(I=0,5931)

Como o valor observado está na extremidade (p-valor < 0,001), rejeitamos a hipóse nula de que não há autocorrelação espacial

ÍNDICE GLOBAL DE MORANBotão direito sobre o Gráfico de Dispersão > Save Results

ÍNDICE GLOBAL DE MORAN

ÍNDICE LOCAL DE MORAN

SPACE > UNIVARIATE LOCAL MORAN's I

Selecionar variável –> “CONSUMO”

What windows to open? -> Selecionar todas

ÍNDICE LOCAL DE MORAN: CLUSTER MAP

CLUSTER DE BAIXO CONSUMO

CLUSTER DE ALTO CONSUMO

Apenas valores com significância maior que 95% são apresentados

ÍNDICE LOCAL DE MORAN: CLUSTER MAP

MAPA DE SIGNIFICÂNCIA

ÍNDICE LOCAL DE MORANPara Salvar Resultados na Tabela: Botão direito sobre Mapas resultantes > Save Results

ÍNDICE LOCAL DE MORAN

CORRELOGRAMASpace-> Non parametric spatial correlation

CORRELOGRAMA

CORRELOGRAMA

Atividade 5

Entrega no Tidia (no formato pdf)

Com os dados do seu trabalho final, conduzaexperimentos utilizando as técnicas apresentadas naaula prática: Análise Exploratória (Mapas e Gráficos) e Medidas de Autocorrelação Espacial

Interprete cada uma delas, explique o que cada um dos índices e gráficos apresentados significa (utilize o conteúdo das aulas teóricas como referência).