Instrução
No ArcGIS Business Analyst Desktop, resultados estatisticamente inválidos podem ser retornados ao enriquecer pequenos locais e/ou polígonos que são comparativamente menores que um polígono do grupo de blocos.
Antes de iniciar uma discussão sobre como anexar/sobreposição espacial funciona no Business Analyst Desktop, é importante entender algumas terminologias usadas para definir geografias de censo nos Estados Unidos.
Geografia de censo dos Estados Unidos
A menor unidade de geografia do censo nos Estados Unidos é o bloco Censo. O bloco censitário está contido em um grupo de blocos que está dentro de um setor censitário. Os setores censitários estão contidos nos condados e os condados estão contidos nos estados.
Setores censitários conforme o site do Censo, podem conter de 1.200 a 8.000 pessoas, com um tamanho ideal de 4.000 pessoas. O site do censo afirma que os limites dos setores são delineados com o objetivo de que o delineamento seja mantido por um longo tempo, pois isso permite a comparação estatística de censo para censo.
Os grupos de blocos censitários conforme o local do censo, contêm de 600 a 3.000 pessoas. Cada setor censitário contém pelo menos um grupo de blocos, esses Grupos de Blocos são numerados exclusivamente.
Bloco censitário é uma área delimitada por características visíveis, como ruas, estradas, córregos e trilhos de trem. Isso significa que, dentro de uma cidade, um quarteirão pode ser muito pequeno, como uma área delimitada por ruas vizinhas, mas em regiões suburbanas e rurais, um quarteirão pode ser muito grande.
Dados do Esri Business Analyst
A Esri fornece dados no nível do grupo de blocos , pois as geografias do grupo de blocos capturam uma área que captura com eficiência e precisão os dados demográficos. Os dados não estão disponíveis no nível do bloco, o que existe geralmente é modelado e pode não ter precisão em comparação com o nível do grupo de blocos.
Análise de Sobreposição Espacial/Anexar ou Enriquecer uma camada:
A distribuição de grupos de blocos é o método de distribuição mais preciso, especialmente ao trabalhar com áreas menores. Os outros métodos de distribuição, como os métodos em cascata ou híbridos, são menos precisos, porém mais rápidos.
Este artigo se concentra apenas no método de distribuição de blocos e o motivo que isso às vezes pode retornar resultados inesperados. O método de distribuição de blocos usa um método geográfico de centróide ponderado para agregar dados para a área de estudo a ser enriquecida. Esse método usa os dados de ponto de bloco para distribuir locais que podem não envolver totalmente um grupo de blocos.
Para mais informações sobre como a ponderação funciona, consulte o documento ArcGIS REST API: Distribuição de dados.
Os dados do analista de negócios vêm com uma classe de feição denominada USA_ESRI_20XX_blocks que reside no geodatabase block_data . Essa classe de feição é usada na distribuição dos dados. A classe de feição contém atributos demográficos que são usados para pesar todas as variáveis e incluem população, famílias, unidades habitacionais e variáveis de negócios.
O exemplo simples a seguir ilustra o motivo de ser possível verificar resultados inesperados após a execução da ferramenta Sobreposição Espacial/Anexar.
A imagem a seguir mostra um grupo de blocos (BG), uma classe de feição de polígono que mostra os blocos censitários dentro desse grupo de blocos e os pontos de bloco censitário (centróides de blocos censitários)
Neste exemplo, estamos enriquecendo os blocos censitários que residem no polígono do grupo de blocos. Como mencionado anteriormente, os pontos do bloco censitário da Esri têm pesos para população, domicílio, negócios e pesos para outros atributos. Quando Anexar/Sobreposição Espacial ou Enriquecer é executado, estes pesos individuais para os respectivos blocos são multiplicados pelas variáveis correspondentes da camada do grupo de blocos da Esri.
Por exemplo, se alguém estiver enriquecendo variáveis populacionais incrementais, como Idade da População de 2019 <1 + Idade da População de 2019 1 + ......+ 2019 Idade da População 84 + 2019 Idade da População 85+, então o peso da população da camada de ponto de bloco será multiplicada pela respectiva variável populacional da camada de grupo de blocos da Esri.
População do grupo de blocos da Esri (A) | Peso da população do bloco (B) | Total (A x B) | |
2019 Idade da População < 1 | 11
| 0.03144 | 0.3458 |
2019 Idade da População 1 | 19
| 0.03144 | 0.5974 |
2019 Idade da População 2 | 14 | 0.03144 | 0.4402 |
Os cálculos são estatisticamente válidos se puderem arredondar para pelo menos um. Da tabela acima, apenas a variável Idade da População 1 de 2019 será arredondada para um, as outras serão arredondadas para zero. Da mesma forma, se todas as variáveis incrementais forem somadas e comparadas com a população total do grupo de blocos, o número poderá ser maior ou menor que a população total.
Note: Depending on the density of the population in a particular census block, the weight can be small or large. The summation of all census block point weights in the block group will always equal to one.
Essa discrepância é esperada, pois ao enriquecer um site/polígono que é pequeno e envolve apenas um ponto de bloco censitário, o cálculo se torna problemático e os resultados retornados podem ser estatisticamente inválidos. Se a mesma análise for realizada em polígonos que se sobrepõem a mais pontos de bloco censitário e limites de grupos de blocos, os resultados serão mais precisos.
ID do Artigo: 000023704
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