Landy L. Sánchez-Peña
Los estudios poblacionales en México han puesto poca atención a la dimensión espacial de los fenómenos sociales, pese a que preguntas sobre la difusión de comportamientos o sus diferencias territoriales han sido parte de su agenda de investigación. Este artículo es de corte metodológico y revisa tres aproximaciones para dar cuenta de la dependencia y la heterogeneidad espacial: análisis exploratorio de datos espaciales, modelos de regresión espacial autorregresivos y regresión geográficamente ponderada. El texto ejemplifica las preguntas y aplicaciones de estos métodos a partir de un análisis de la pobreza en Guadalajara a nivel de Área Geoestadística Básica (AGEB), Se sugiere que estos métodos pueden ser útiles para entender el grado de concentración espacial de la pobreza urbana, los posibles efectos de contagio o difusión y cómo los factores explicativos de la pobreza pueden tener efectos diferenciados en la ciudad.
Mexican population studies paid limited attention to the spatial dimension of social phenomena. even if questions regarding behaviors' diffusion or differences across space have been at the core of their research agenda. This paper has a methodological aim. It reviews three methods to account for spatial dependency and heterogeneity: exploratory spatial data analysis, autoregressive regression models, and geographically weighted regression. The paper exemplifies their questions and applications by examining urban poverty in Guadalajara, at the geostatistical basic area level. It suggests that spatial methods offer a useful way to understand issues such as poverty geographical concentration, contagion o diffusion effects, and variations on poverty explanatory factors across the city.