Thesis
Clasificaciones socioespaciales a través del análisis exploratorio de datos espaciales. Integración de Sistemas de Información Geográfica y Sistemas de Ayuda a la Decisión Espacial (SIG+SADE) en apoyo a la definición de espacios sociohabitacionales en la Provincia de Buenos Aires.
Fecha
2013Autor
Humacata, Luis Miguel
Institución
Resumen
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.