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학술저널
저자정보
이상일 (서울대학교) 조대헌 (가톨릭관동대학교) 이민파 (망고시스템)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제53권 제5호(통권 제188호)
발행연도
2018.10
수록면
761 - 776 (16page)

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본 연구는 두 변수 간의 상관성을 측정하는데 지배적인 통계기법으로 사용되어 온 피어슨 상관계수를 공간화하는 방식에 대해 다루고 있다. 이변량 공간적 자기상관이 존재할 경우, 피어슨 상관계수값과 그것에 대한 유의성 검정 결과가 갖는 통계학적 의미는 훼손될 수 밖에 없다. 본 연구는 이변량 상관관계에서의 공간적 자기상관의 문제를 해결하기 위해 제시된 세 가지 연구 기법(수정 t-검정, 공간필터 상관계수, 이변량 공간적 자기상관 통계량)에 대한 상세한 리뷰를 제공하고, 다소 독립적으로 발전해 온 세 기법이 얼마나 일관성 있는 결과를 보여주는지를 실험 연구를 통해 살펴보고자 했다. 주요 결과는 다음의 두 가지로 요약된다. 첫째, 몇몇 예외를 제외한다면, 세 가지 접근법의 결과는 상당한 정도의 상호 일관성을 갖는 것으로 나타났다. 즉, L*에 의거해 높은 이변량 공간적 자기상관을 보여주는 패턴 쌍일수록 공간필터 상관계수와 유효표본크기(자유도)는 작은 반면, 유의확률은 높게 나타났다. 둘째, L*와 가장 일관성 있는 결과를 보여준 것은 고유벡터공간필터링(ESF, eigenvector spatial filtering) 기법에 기반한 공간필터 상관계수 기법이었다. 즉, L*가 커질수록 공간필터 상관계수가 감소하는 거의 완벽한 경향성을 보여주었다. 본 연구의 가장 큰 의미는 피어슨 상관계수가 본질적으로 비공간적인 통계량임을 명확히 하고, 이 문제점를 해결하기 위해 제안되어 온 세 접근법이 개별적 특성에도 불구하고 일관성 있는 결과를 보여준다는 점을 실험 연구를 통해 밝혔다는 점이다.
#피어슨 상관계수 #수정 t-검정 #공간필터 상관계수 #이변량 공간적 자기상관 통계량 #고유벡터공간필터링 #Pearson's correlation coefficient #modified t-test #spatially filtered correlation coefficients #bivariate spatial autocorrelation statistics #eigenvector spatial filtering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법 및 절차
3. 연구 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (47)

참고문헌 신청
국토교통과학기술진흥원, 2018, 공간정보 SW활용을 위한 오픈소스 가공기술개발 5차년도 연차실적계획서(내부자료). 이상일, 2007, “거주지 분화에 대한 공간통계학적 접근 (I): 공간 분리성 측도의 개발,” 대한지리학회지, 42(4), 616-631. 이상일, 2008, “거주지 분화에 대한 공간통계학적 접근 (II): 국지적 공간 분리성 측도를 이용한 탐색적 공간데이터 분석,” 대한지리학회지, 43(1), 134- 153. 이상일·조대헌·이민파, 2015, “일변량 공간연관성통계량에 대한 비교 연구 (I): 전역적 S 통계량을 중심으로,” 한국지리학회지, 4(2), 329-345. 이상일·조대헌·이민파, 2016, “일변량 공간연관성통계량에 대한 비교 연구 (II): 국지적 Si 통계량을 중심으로,” 한국지리학회지, 5(3), 375-396.

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