공간군집분석 (Spatial Cluster Analysis)
쉽게 풀면
비슷한 특징을 가진 곳들이 지도 위에서 뭉쳐있는지를 찾아내는 분석이다. 예를 들어 특정 질병의 발생률이 높은 시군구들이 지도 위에서 서로 인접해 뭉쳐 있는지를 통계적으로 확인하는 것이 공간군집분석이다. 지도 위에서 비슷한 값을 가진 지역들이 우연이 아니라 통계적으로 정말 뭉쳐 있는지를 확인하는 방법이다.
왜 중요한가
질병 발병의 공간적 집중 여부를 판별하는 역학조사나, 범죄 다발지역을 식별하는 치안정책, 상권의 공간적 집적을 분석하는 상업지리 연구 등에서 핵심적으로 활용되는 분석기법입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
공간군집분석에는 스캔통계량, 로컬모란지수, 게티스-오드 Gi* 등 다양한 통계적 검정방법이 활용된다.
공간군집분석은 단순히 값이 높은 지역을 찾는 것이 아니라 주변 지역과의 통계적 유의성을 함께 검정해 우연에 의한 결과와 실제 군집을 구분한다.
조금 더 깊게 보면
공간군집분석에서 통계적으로 유의한 군집이 발견되었다고 해서 반드시 그 군집을 유발한 인과적 요인이 밝혀진 것은 아니므로, 군집 탐지와 원인 규명은 별개의 분석 단계로 구분해서 다뤄야 합니다. 대표 기법인 공간스캔통계량은 다양한 크기와 위치의 원형(또는 타원형) 창을 지역 전체에 이동시키며 각 창 안팎의 발생률 차이를 우도비 검정으로 비교해 가장 유의한 군집의 위치와 크기를 동시에 찾아낸다. 탐지된 군집의 통계적 유의성은 흔히 몬테카를로 모의실험으로 무작위 배치를 반복해 우연히 나올 확률과 비교하는 방식으로 검증한다. 시공간 스캔통계량은 위치뿐 아니라 시간까지 함께 이동시키며 검색해, 특정 기간에만 나타나는 일시적 군집도 탐지할 수 있다. 공간군집분석 결과는 방역 자원의 우선 배치나 특정 질환의 환경적 원인을 추적하는 후속 역학조사의 출발점으로 활용된다.
주의할 점
발견된 군집이 통계적으로 유의하더라도 그 원인에 대한 인과적 해석은 별도의 후속연구가 필요하다.
군집을 정의하는 창(윈도우)의 최대 크기를 어떻게 제한하느냐에 따라 탐지되는 군집의 규모와 개수가 달라질 수 있다. 군집 탐지에 사용하는 배경 인구나 기대값 추정이 부정확하면 군집 판정 자체가 왜곡될 수 있다.