CutL - wersja eksperymentalna

Metoda CutL jest rozwijana w celu wykrywania klasterów o istotnie wyższym współczynniku częstości niż wskazany przez badacza (Więckowska B. 2017 1)). W rezultacie program znajduje klastery, bada ich istotność statystyczną i wyrysowuje je na mapie.

Uwaga! Analiza bazuje na często wykorzystywanym teście dokładnym dla jednej proporcji.

By przeprowadzić analizę powinniśmy dysponować danymi mapy zawierającej obiekty typu wielokąt. Dane do analizy powinny być zorganizowane w postaci dwóch kolumn, gdzie dla każdego obiektu podana jest liczność populacji i odpowiednia liczba przypadków wyszczególnionych.

\begin{tabular}{|c|c|c|}
\hline
ID&Populacja&Przypadki\\\hline
1&548028&505\\
2&4896&2\\
3&3981&5\\
4&5658&7\\
5&9591&4\\
6&3011&2\\
7&4938&7\\
8&8664&11\\
…&…&…\\
…&…&…\\\hline
\end{tabular}

Okno z ustawieniami opcji testu CutL wywołujemy poprzez menu Analiza przestrzennaStatystyki przestrzenneCutL

Analiza bazuje na liczności populacji i liczbie przypadków oraz na macierzy sąsiedztwa przestrzennego.

Wykorzystanie macierzy sąsiedztwa:

Domyślnie wyliczaną w analizie macierzą sąsiedztwa jest macierz przyległości granic typu Queen. Inne macierze mogą być użyte w analizie, ale wymaga to ich wcześniejszego przygotowania i wybrania w oknie analizy CutL.

Punkt odcięcia jest wartością powyżej której wyszukiwane są istotne statystycznie klastery i powinien być ustawiony w oknie analizy. Jeśli badacz nie określi tej wartości, wówczas stanowi ją ogólny współczynnik częstości wyliczony dla całego badanego obszaru.

Opcje

  • Korekcja wielokrotnych porównań

Następujące korekty wielokrotnych porównań mogą być wykorzystane:

  • Bonferroni-Hochberg
  • Sidak-Hochberg
  • Benjamini-Hochberg
  • porównaj klaster/poza klasterem

Dodatkowo każdy klaster może być porównany z obszarem poza klasterem. Test dla jednej proporcji porównuje wówczas współczynnik częstości uzyskany w klasterze do odpowiedniego współczynnika poza klasterem. Test jest wówczas jednostronny ze względu na poszukiwanie klasterów o wyższych wartościach niż punkt odcięcia.

Wyniki

Wynik analizy jest prezentowany w formie raportu z dołączonymi warstwami map.

CutL czasowo-przestrzenna

Przy pomocy metody CutL możliwe jest również wyznaczenie skupień czasowo-przestrzennych, czyli takich, które nie utrzymują się przez cały badany zakres czasu, ale tylko przez krótszy okres. Poszczególne warstwy czasu dodajemy do arkusza danych poprzez wybór Edytuj oś czasu z drzewa projektu, po wskazaniu odpowiedniej mapy.

Okno analizy czasowo-przestrzennej uzyskujemy poprzez wybór menu Analiza przestrzennaStatystykiprzestrzenneCutL czasowo-przestrzenna.

1)
Więckowska B., Marcinkowska J. (2017), CutL: an alternative to Kulldorff’s scan statistics for cluster detection with a specified cut-off level. Geospatial Health, 12(2): 556

Narzędzia witryny