Methoden zur Analyse räumlicher Daten

Hintergrund
Studien zeigen eine räumliche Variation der Hautkrebshäufigkeit, deren Ursachen allerdings noch nicht vollständig verstanden wurden. Bei der Analyse räumlicher Muster und Zusammenhänge sind verschiedene Herangehensweisen zu beachten, da die Daten durch die räumliche Struktur Besonderheiten aufweisen.

Ziel der Arbeit
Warum die räumliche Betrachtung der Hautkrebshäufigkeit überhaupt von Bedeutung ist und welche Analysemethoden von Nutzen sind, wird in diesem Beitrag näher betrachtet.

Material und Methoden
Zunächst wird dargestellt, welche deskriptiven Methoden, wie beispielsweise eine statistische Glättung, angewendet werden können. Im Weiteren wird auf räumliche Cluster- und Regressionsanalysen eingegangen. Dabei wird die Prüfung auf räumliche Autokorrelation berücksichtigt.

Ergebnisse
Insbesondere die räumliche Abhängigkeit der Daten gegenüber benachbarten Regionen, die bei Nichtbeachtung zu verzerrten Schätzungen führen, ist bei der Analyse räumlicher Daten von besonderer Bedeutung und bedarf spezieller räumlicher Analysemethoden.

Diskussion
Der Beitrag gibt eine Einführung und Übersicht statistischer Methoden, die für die räumliche Analyse von Hautkrebserkrankungen von Bedeutung sind.