Resumen

RAMIREZ-ALDANA, Ricardo. Comparación de poblaciones para datos que involucran información espacial. Nova scientia [online]. 2016, vol.8, n.17, pp.28-59. ISSN 2007-0705.

Es común estudiar datos correspondientes a observaciones asociadas a unidades espaciales. Cuando se quiere ver si la distribución de una variable continua es la misma en un grupo de poblaciones pueden usarse diferentes métodos de acuerdo a las características de los datos. Puede ocurrir que las observaciones geográficas que se quieren analizar estén relacionadas entre sí porque pertenecen a una misma unidad espacial, en este caso puede ser conveniente el uso de un modelo de medidas repetidas. Ya sea que se usen o no estos modelos, existen distintos métodos paramétricos y no paramétricos disponibles. Se analiza cómo medidas repetidas puede verse como un modelo lineal y la relación entre estos. Se ilustran los métodos en datos correspondientes a actividades económicas divididas en cinco sectores en regiones específicas de México en las cuales quiere verse si todos los sectores son igualmente relevantes. Se muestra además a través de simulaciones cómo puede ocurrir que al no seleccionar un modelo adecuado pueden obtenerse inferencias erróneas.

Así mismo, en datos espaciales puede ocurrir que el supuesto de independencia que se asume en una ANOVA de un factor se viole, esto ocurre cuando la variable cambia espacialmente pues pudiera haber valores similares en unidades vecinas. Entonces, se requiere usar un modelo lineal que considere el aspecto espacial. Para ello se usa regresión geográficamente ponderada y se ilustra el método a través de datos correspondientes a ingreso en México. Se muestra que la falta de independencia se resuelve al usar este modelo espacial y se hace el análisis post hoc correspondiente.

Palabras llave : ANOVA de un solo factor; modelo de medidas repetidas; prueba de Friedman; prueba de Kruskal-Wallis; regresión geográficamente ponderada; sectores económicos.

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