Clasificaciones socioespaciales a través del análisis exploratorio de datos espaciales. Integración de Sistemas de Información Geográfica y Sistemas de Ayuda a la Decisión Espacial...

• Autores: Humacata, Luis Miguel
• Año de publicación: 2013
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Buzai, Gustavo D.
• Materia: Datos espaciales; SIG
• Institución: Universidad Nacional de Luján

Fil: Humacata, Luis Miguel. Universidad Nacional de Luján; Argentina.
El presente trabajo tiene como propósito realizar un análisis socioespacial de la situación sociohabitacional de la población de los partidos de la Provincia de Buenos Aires, que evidencie las heterogeneidades espaciales internas en el área de estudio. Las unidades espaciales de análisis corresponden a los 134 partidos que conforman la provincia para el año 2001. La información estadística utilizada proviene del Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas (INDEC, 2001), como fuente de información estructural disponible al momento de inicio de la investigación. Se han seleccionado variables que se refieren a los aspectos socio-demográficos, de educación, pobreza, e infraestructura de la vivienda, como aspectos dimensionales que permiten el estudio de la realidad socioespacial a través del análisis de las configuraciones espaciales resultantes. La realización de clasificaciones socioespaciales corresponde a los procedimientos de la metodología del análisis espacial cuantitativo apoyado en los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y los Sistemas de Ayuda a la Decisión Espacial (SADE). De este modo se obtuvieron clasificaciones socioespaciales a través del Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (ESDA), realizando un análisis univariado, mediante métodos gráficos como histograma, box-plot y box-map, y cartografía temática; en el análisis bivariado se establecieron las primeras correlaciones entre variables a partir del diagrama de dispersión (scatter-diagram), cuyos resultados fueron ampliados en el análisis trivariado mediante el diagrama de dispersión 3D. Dentro de la exploración de los datos espaciales, se realizó un análisis de autocorrelación espacial en su modalidad global (diagrama de dispersión de Moran) y local (mapas LISA). Los resultados obtenidos permiten definir espacios socio-habitacionales diferenciados. Es así como existen partidos con condiciones extremadamente desfavorables y, por el contrario, partidos que cuentan con las mejores condiciones socio-habitacionales. Estos resultados se enmarcan dentro de una Geografía Aplicada que brinda herramientas metodológicas para el estudio de las manifestaciones espaciales referidas a la calidad de vida de la población.