L'outil Average Nearest Neighbor mesure la distance entre chaque centroïde d'entité et l'emplacement de centroïde de son voisin le plus proche. Il fait alors la moyenne de toutes ces distances de voisin le plus proche. Si la distance moyenne est inférieure à la moyenne calculée pour une distribution aléatoire hypothétique, la distribution des entités analysées est considérée comme agrégée. Si la distance moyenne est supérieure à celle de la distribution aléatoire hypothétique, les entités sont considérées comme dispersées. La moyenne de voisin le plus proche est égale à la distance moyenne observée divisée par la distance moyenne attendue (la distance moyenne attendue se fonde sur une distribution aléatoire hypothétique avec le même nombre d'entités recouvrant la même superficie totale).
Calculs
Interprétation
Si l'indice (moyenne de voisin le plus proche) est inférieur à 1, le modèle présente un phénomène d'agrégation. Si l'indice est supérieur à 1, la tendance est à la dispersion.
Les équations utilisées pour calculer l'indice de distance moyenne du voisin le plus proche (1) et le score z (4) supposent que les points qui sont mesurés sont libres de se situer n'importe où dans la zone d'étude (par exemple, il n'y a pas d'interruption et toutes les entités se placent indépendamment des autres). Les valeurs p sont des approximations numériques de la superficie située sous la courbe pour une distribution connue, limitée par le test statistique. Reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'un score z ? Qu'est-ce qu'une valeur p ? pour plus d'informations sur ces statistiques.
Attention :
Le score z et la valeur p pour cette statistique sont sensibles aux variations dans la zone d'étude ou à la modification du paramètre de superficie. Pour cette raison, les scores z et valeurs p résultant de cette statistique ne sont comparables que lorsque la zone d'étude est fixe.
Sortie
Applications potentielles
- Evaluer un territoire ou un phénomène de concurrence : quantifier et comparer la distribution spatiale d'espèces végétales ou animales dans une zone d'étude fixe ; comparer la distance moyenne de voisin le plus proche pour différents types d'entreprises dans une ville.
- Suivre les variations dans le temps : évaluer la variation de l'agrégation spatiale pour un secteur commerciale unique dans une zone d'étude fixe.
- Comparer une distribution observée à une distribution de contrôle : dans une analyse portant sur l'exploitation du bois, vous pouvez comparer le modèle de la superficie exploitée au modèle de la superficie exploitable pour déterminer si les zones de coupe sont plus agrégées que prévu, étant donné la distribution globale des zones exploitables.
Ressources supplémentaires
Les références suivantes présentent des informations supplémentaires sur cet outil :
Ebdon, David. Statistics in Geography. Blackwell, 1985.
Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press, 2005.
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