Mit dem Werkzeug Mittlerer nächster Nachbar wird die Entfernung zwischen jedem Feature-Schwerpunkt und der Schwerpunkposition seines nächsten Nachbarn gemessen. Anschließend wird der Mittelwert all dieser Entfernungen zum nächsten Nachbarn ermittelt. Wenn die durchschnittliche Entfernung geringer ist als der Mittelwert für eine hypothetische zufällige Verteilung, wird die Verteilung der analysierten Features als gruppiert angesehen. Wenn die durchschnittliche Entfernung größer ist als eine hypothetische zufällige Verteilung, werden die Features als verteilt betrachtet. Das Verhältnis für mittleren nächsten Nachbarn wird als die beobachtete durchschnittliche Entfernung geteilt durch die erwartete durchschnittliche Entfernung berechnet (wobei die erwartete durchschnittliche Entfernung auf einer hypothetischen zufälligen Verteilung mit derselben Anzahl von Features basiert, die dieselbe Gesamtfläche abdeckt).
Berechnungen
Interpretation
Ist der Index kleiner 1 (Verhältnis für mittlerer nächster Nachbarn), weist das Muster Cluster-Bildung auf. Ist der Index größer 1, geht der Trend zur Dispersion.
Die zum Berechnen des Index für mittlerer nächster Nachbar (1) und des Z-Wertes (4) verwendeten Gleichungen basieren auf der Annahme, dass die gemessenen Punkte innerhalb des Untersuchungsgebiets frei gefunden werden können (es gibt beispielsweise keine Barrieren und alle Cases oder Features werden unabhängig voneinander gefunden). Der p-Wert ist eine numerische Annäherung der Fläche unter der Kurve für eine bekannte Verteilung, die durch die Teststatistik begrenzt ist. Weitere Informationen zu diesen Statistiken finden Sie unter Was ist ein Z-Wert? Was ist ein p-Wert?.
Ausgabe
Das Werkzeug "Mittlerer nächster Nachbar" gibt fünf Werte zurück: beobachtete mittlere Entfernung, erwartete mittlere Entfernung, Index für den nächsten Nachbarn, Z-Wert und p-Wert. Auf diese Werte kann im Fenster Ergebnisse zugegriffen werden. Sie können auch als abgeleitete Ausgabewerte zur möglichen Verwendung in Modellen oder Skripten übergeben werden. Optional erstellt dieses Werkzeug eine HTML-Datei mit einer grafischen Zusammenfassung der Ergebnisse. Wenn Sie im Fenster Ergebnisse auf die HTML-Datei doppelklicken, wird die HTML-Datei im standardmäßigen Internetbrowser geöffnet. Wenn Sie im Ergebnisfenster mit der rechten Maustaste auf den Eintrag "Meldungen" klicken und Anzeigen wählen, werden die Ergebnisse in einem Meldungsdialogfeld angezeigt.
Mögliche Anwendungen
- Auswerten von Wettbewerb oder Gebieten: Quantifizieren und Vergleichen der räumlichen Verteilung von Pflanzen- oder Tierarten in einem festgelegten Untersuchungsgebiet; Vergleichen der durchschnittlichen Entfernung zum nächsten Nachbarn für verschiedene Unternehmenstypen in einer Stadt.
- Überwachen von Änderungen im Zeitverlauf: Auswerten von Änderungen beim räumlichen Clustering für einen Unternehmenstyp in einem festgelegten Untersuchungsgebiet im Zeitverlauf.
- Vergleichen einer beobachteten Verteilung mit einer kontrollierten Verteilung: Bei einer Holzanalyse können Sie das Muster von abgeernteten Flächen mit dem Muster von erntefähigen Flächen vergleichen, um zu ermitteln, ob Abtragsflächen angesichts der Verteilung des insgesamt erntefähigen Holzes mehr Cluster aufweisen.
Zusätzliche Quellen
In den folgenden Büchern finden Sie weitere Informationen zu diesem Werkzeug:
Ebdon, David. Statistics in Geography. Blackwell, 1985.
Mitchell, Andy. The Esri Guide to GIS Analysis, Volume 2. Esri Press, 2005.