空間自己相関とは？
くうかんじこそうかん
空間自己相関とは、地理的に近い場所のデータが似た値を持つ傾向（または逆に異なる傾向）がどの程度あるかを測る統計的概念です。
空間自己相関（Spatial Autocorrelation）とは、地理的に隣接または近接する地点のデータ値が、互いにどの程度似ているか（あるいは異なるか）を統計的に測る概念です。地理学の第一法則として知られる「近くにあるものほど遠くにあるものより関係が強い」という考え方を定量化したものといえます。
空間自己相関には大きく2つの方向性があります。
- 正の空間自己相関：似た値を持つ地域が地理的にまとまって分布する状態（例：高所得地域の集積、感染症のクラスター）
- 負の空間自己相関：高い値の周囲に低い値が配置される、チェッカーボード状の分布（自然界ではまれ）
- ランダム（無相関）：値の分布に地理的パターンがない状態
空間自己相関を測る代表的な指標としてモランのI統計量（Moran's I）があります。値が+1に近いほど正の空間自己相関が強く、-1に近いほど負の相関が強く、0に近いほどランダムな分布を示します。
この概念は都市計画・疫学・犯罪分析・経済地理・生態学など、地域差のある現象を扱うあらゆる分野で応用されており、単純な統計分析では見えにくい「地理的な偏り」の存在を明らかにする上で不可欠なツールとなっています。
使い方・例文
都市の地価データで空間自己相関を分析すると、高地価エリアが特定の地域に集中しているかどうか（クラスターの存在）を統計的に検証できます。
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