Abstracts
Résumé
L'analyse de l'autocorrélation spatiale cherche à mesurer jusqu'à quel point la variation dans un ensemble de données réparties dans l'espace est due aux relations de
contiguïté. Du point de vue mathématique, il existe deux façons d'aborder le problème : l'analyse de variance et le calcul d'un coefficient d'autocorrélation. Dans cette étude, une méthode du deuxième type est appliquée d'abord à un ensemble de carrelages d'essai possédant divers degrés d'autocorrélation spatiale et puis à la distribution spatiale de mortalité due aux maladies chroniques, à Montréal, en 1972. On conclut qu'elles révèlent une autocorrélation faible mais significative par rapport aux données de mortalité, et que d'autres facteurs suggérés dans la littérature récente de la géographie médicale pourraient bien avoir plus d'influence que la contiguïté spatiale elle-même.
Mots-clés:
- Méthodes quantitatives,
- autocorrélation,
- contiguïté spatiale,
- géographie médicale,
- mortalité,
- maladies chroniques,
- Ville de Montréal
Abstract
Spatial autocorrelation analysis attempts to measure the extent to which variation in spatially distributed data is due to the existence of contiguity relationships. From a mathematical point of view there are two general approaches to the problem : analysis of variance, and the calculation of a coefficient of spatial autocorrelation. In this study a method of the second type is applied, first to a series of test patterns with varying degrees of spatial autocorrelation, and then to the spatial distribution of chronic disease mortality in Montréal in 1972. The conclusion of the mortality data analysis were that a slight but significant autocorrelation effect was present and that other factors indicated in the recent medical geography literature could well be more influental than spatial contiguity itself.
Keywords:
- Quantitative Methods,
- Autocorrelation,
- Contiguity,
- Weighting,
- Medical Geography,
- Chronic Diseases,
- Mortality,
- City of Montréal