The statistical grid as a unit of observation and analysis: Andalusia, Spanish region case study

• Ojeda Casares, Serafín ^[1] ; Valverde Martínez, Joaquín ^[2] ; Ramírez Torres, Ana ^[3] ; Enrique Regueira, Iria ^[2]
  1. [1] Universidad Pablo de Olavide

     Universidad Pablo de Olavide

     Sevilla, España

     
  2. [2] Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía, Sevilla, España
  3. [3] Indexa Geodata, Sevilla, España

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• Localización: Investigaciones Regionales = Journal of Regional Research, ISSN-e 2340-2717, ISSN 1695-7253, Nº. 59, 2024, págs. 149-165
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • La malla estadística como unidad de observación y de análisis: el caso de Andalucía
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  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Existe una tendencia reciente, aunque ya consolidada, encaminada a la búsqueda de una mayor desagregación territorial de la información. En este contexto, la generación de unidades de observación de dimensiones reducidas y geometría regular ha ido tomando fuerza. Así, en este artículo se muestran los resultados de la utilización de datos de distribución espacial de la población y del espacio construido en un nivel de desagregación territorial de dimensiones reducidas y con una unidad de observación homogénea con una malla regular compuesta por celdas cuadradas de 250m de lado. El objetivo principal es mostrar los resultados y las ventajas que reporta trabajar con una mayor desagregación espacial de la información. El resultado es un conocimiento más exhaustivo del territorio y la posibilidad de estudiar de una forma más precisa los patrones de comportamiento de las distintas variables analizadas.

  • English

    Units of observation with reduced dimensions and regular geometry have been increasingly generated in a recent, albeit already steady, trend towards further territorial data disaggregation. In this line of research, the present study reports the results of using the spatial distribution of population data and built-up areas at a high level of territorial data disaggregation with reduced dimensions and with a homogeneous observation unit by applying a regular grid consisting of 250-m square cells. The main objective was to show the results and advantages of working at a high level of spatial data disaggregation. This approach provides a more comprehensive knowledge of the territory and allows for a more accurate analysis of spatial patterns in the different variables under study, thereby enhancing the quality of decision-making processes.