Por ejemplo, si obtenemos un valor I de Moran de alrededor de 0,6, entonces ya sabemos, basándonos en ese valor I de Moran, que la autocorrelación espacial está presente. ¿Por qué es importante informar además del valor p?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Mirac7
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Es importante informar adicionalmente del valor p porque los valores de I de Moran no suelen estar estandarizados, por lo que no son comparables entre sí.
Si se tratara de encontrar la I de Moran de algún atributo, digamos por ejemplo el precio de la vivienda en una manzana, así es como se calcularía. En primer lugar, se hace un gráfico de dispersión, en el que cada manzana está representada por un punto. En el eje de abscisas, se indica el precio de la vivienda en esa manzana, y en el eje de ordenadas, la media del precio de la vivienda en todos los vecinos de esa manzana (el desfase espacial del precio de la vivienda). La I de Moran es entonces la pendiente de la línea de regresión que se ajusta a estos datos. Así pues, se puede pensar en la I de Moran como la pendiente (m) de una ecuación lineal básica y = mx + b, donde x = el precio de la vivienda de un bloque determinado e y = el precio medio de la vivienda entre los vecinos de x).
Lo que el valor p le dice aquí es la probabilidad de que se produzca esa pendiente o una pendiente aún más alejada de cero, bajo la hipótesis nula de completa aleatoriedad espacial. Sin embargo, la probabilidad de que se produzca esa pendiente (o una más grave) depende de las ponderaciones espaciales elegidas para determinar cuáles son exactamente los vecinos del bloque x. Por lo tanto, a menos que sólo se compare un conjunto muy específico de estadísticas I de Moran no estandarizadas, o que se hayan estandarizado las estadísticas I de Moran de alguna otra manera, no son comparables entre sí.
Tl;dr Mientras que el signo del valor de I de Moran puede indicarle si los datos presentan una autocorrelación espacial positiva o negativa, el valor p le indica hasta qué punto está convencido de que la autocorrelación no es sólo ruido aleatorio. Se necesita el valor p porque en muchos casos es la forma más fácil de comparar diferentes estadísticos I de Moran
Siento que la longitud se me haya escapado. No estoy seguro de qué software estás usando, pero aquí hay algunos enlaces que he encontrado útiles para trabajar y entender la I de Moran:
https://mgimond.github.io/simple_moransI_example/#step_4:_computing_the_moran%E2%80%99s_i_statistic
https://geodacenter.github.io/workbook/5a_global_auto/lab5a.html#concept
