Disponible con una licencia de Spatial Analyst.
En el panel Comparación, ha seleccionado las estadísticas predefinidas que deseaba ejecutar. Utilice el panel Explorar estadísticas para ver los resultados de esas estadísticas.
Para ver los resultados, en el panel Explorar estadísticas, haga clic en las estadísticas que desee ver. Los parámetros de la estadística, un gráfico de apoyo y el texto interpretativo aparecen en el panel Estadísticas de comparación, mientras que el mapa de salida asociado se mostrará en el mapa.
Los parámetros de la estadística seleccionada pueden modificarse en el panel Estadísticas de comparación. Se actualizará la salida de la estadística.
Estadísticas predefinidas para su comparación
Para ayudarle a analizar los resultados, en las secciones siguientes se identifica lo que hay que buscar en cada estadística de cada uno de los cinco grupos estadísticos funcionales.
Explorar parámetros de entrada
Hay una estadística en el grupo funcional Explorar parámetros de entrada que puede utilizarse para comparar los modelos de entrada.
Parámetros en los modelos
Consulte Parámetros en los modelos para ver una descripción de la estadística y cuándo utilizarla.
Qué hay que buscar:
- Examine la distribución espacial de los mapas finales de adecuación y localización para hacerse una idea general del resultado.
- Compruebe si los modelos tienen los mismos criterios de entrada y ponderaciones.
- Revise las transformaciones para cada criterio a través de los gráficos paralelos.
- Compare los parámetros de las regiones resultantes entre los modelos para ver si difieren.
Comparar similitudes y diferencias
Hay cuatro estadísticas en el grupo funcional Comparar similitudes y diferencias que pueden utilizarse para comparar los modelos de entrada.
Diferencia de valores de adecuación
Consulte Diferencia de valores de adecuación para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué buscar en la opción Cambio de porcentaje:
- Determine el rango de los valores de salida. Cuanto más amplio sea el rango, mayor será la disparidad entre los modelos. Examine el gráfico resultante para ver si solo hay unos pocos lugares con grandes diferencias.
- En el mapa, fíjese en los lugares donde los valores están más próximos a ambos lados de cero, porque en estos lugares es donde los modelos coinciden.
- Fíjese dónde están los mayores valores positivos, ya que indican dónde el Modelo 1 tiene mayores valores de adecuación en relación con el Modelo 2.
- Fíjese dónde están los valores negativos más bajos, ya que indican que el Modelo 2 tiene valores de adecuación mayores que el Modelo 1.
- Fíjese dónde están los mayores valores positivos y los menores negativos, ya que muestran dónde difieren más los modelos.
- Observe los patrones en los que difieren los modelos. Estos patrones podrían significar un sesgo hacia uno de los criterios de entrada o una combinación, o cuando a un modelo le falta un criterio que está presente en el otro modelo.
Qué buscar en la opción Diferencia porcentual:
- Examine dónde se sitúan los valores más bajos, ya que es ahí donde los modelos coinciden.
- Analice si las cifras más bajas (en las que coinciden los modelos) y las más altas (en las que difieren los modelos) están agrupadas o si se extienden por toda la zona de estudio.
- Si observa un patrón en los valores más altos, ¿puede asociar el patrón a un criterio concreto?
Similitudes entre modelos
Consulte Similitudes entre modelos para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Observe cuántos lugares alcanzan el umbral de similitud que indica dónde son similares los modelos.
- Determine si las células están agrupadas o fragmentadas en todo el lugar de estudio.
- Si se han creado las regiones finales, visualícelas sobre el mapa resultante de la estadística. Examine si las regiones corresponden a las ubicaciones obtenidas de la estadística. Si es así, los modelos coinciden en lo que importa.
Similitudes y diferencias
Consulte Similitudes y diferencias para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Observe si las ubicaciones que son similares entre los modelos están agrupadas. ¿Están agrupados los lugares que son diferentes?
- Vea si los lugares que son similares están cerca de los lugares que son diferentes.
- Compruebe si existen patrones en los que los modelos muestren similitudes y diferencias que puedan relacionarse con patrones en los criterios transformados.
Clustering de diferencias (Análisis de puntos calientes)
Consulte Clustering de diferencias (Análisis de puntos calientes) para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Observe si los puntos calientes (en los que los modelos difieren) y los puntos fríos (en los que los modelos son similares) están agrupados o fragmentados por todo el área de estudio.
- Inspeccione si los puntos calientes y fríos están cerca el uno del otro o están muy separados.
- Si ejecutó la estadística Similitudes y diferencias, compare los dos resultados. Determine si la inclusión de otras celdas alrededor de cada ubicación en los cálculos (como se hace en la estadística de puntos calientes) altera algún patrón.
Analizar los valores de adecuación
Hay cuatro estadísticas en el grupo funcional Analizar los valores de adecuación que pueden utilizarse para comparar los modelos de entrada.
Modelos similares con alta adecuación
Consulte Modelos similares con alta adecuación para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Visualice las regiones finales de cada uno de los modelos en el mapa resultante de la estadística. Si las regiones caen dentro del resultado de esta estadística, los aspectos importantes de los modelos coinciden.
- Examine si los valores de salida están agrupados o si están fragmentados. Si están fragmentadas y se han creado las regiones definitivas, ejecute las estadísticas de solapamiento de regiones para examinar si las regiones coinciden.
Cambio porcentual de alta adecuación
Consulte Cambio porcentual de alta adecuación para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Examine si los valores positivos y negativos se agrupan por separado.
- Si está explorando un cambio en una ponderación, transformación o criterio, ¿puede ver los efectos del cambio de un modelo a otro?
- Observe dónde están los valores positivos, ya que indican que el Modelo 1 tiene los valores de adecuación más altos, y los valores negativos indican que el cambio produce resultados más favorables.
Modelos similares y diferentes con gran adecuación
Consulte Modelos similares y diferentes con gran adecuación para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Observe los lugares que difieren entre los modelos que tienen una gran adecuación. Puede que necesite utilizar la salida de la estadística Modelos similares con alta adecuación junto con la salida de esta estadística para determinar estas ubicaciones. Estas ubicaciones señalan las áreas de desacuerdo en los modelos destacando las discrepancias más significativas entre los mismos.
- Asegúrese de que las regiones finales se encuentran dentro de los lugares en los que los modelos son similares y tienen una gran adecuación.
- Determine la relación espacial entre los puntos en los que los modelos coinciden y discrepan en la alta adecuación. Si los lugares están cerca unos de otros, ¿puede explicar por qué?
- Tenga en cuenta que si las distintas ubicaciones están repartidas por todo el área de estudio, un criterio categórico, como el uso del suelo, podría estar influyendo en los resultados.
Modelos similares con baja adecuación
Consulte Modelos similares con baja adecuación para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Asegúrese de que muchos lugares son similares con poca adecuación. Esto indica que sus modelos coinciden en las zonas que no son favorables.
- Aumente el parámetro Umbral de adecuación bajo y vea dónde se añaden las ubicaciones adicionales. ¿Se expanden los nuevos emplazamientos a partir de los ya existentes?
Investigar el cambio entre modelos
Hay dos estadísticas en el grupo funcional Investigar el cambio entre modelos que pueden utilizarse para comparar los modelos de entrada.
Asociación espacial entre valores de adecuación
Consulte Asociación espacial entre valores de adecuación para obtener una descripción, cuándo utilizarla y la fórmula general de la estadística.
Qué hay que buscar:
- Observe que las categorías Alto a Alto y Bajo a Bajo son en las que coinciden los modelos.
- Tenga en cuenta que de Bajo a Alto o de Alto a Bajo son puntos en los que los modelos discrepan. De Bajo a Alto indica que el Modelo 1 tiene los valores de adecuación más bajos en relación con el Modelo 2. De Alto a Bajo indica que los cambios realizados en el Modelo 2 disminuyeron la adecuación.
- Examine los patrones espaciales de las categorías. ¿Están agrupadas las categorías? ¿Cómo se relacionan espacialmente las categorías?
- En la prueba de escenarios, examine directamente los efectos que tiene el cambio de las ponderaciones, las transformaciones o los criterios de entrada del Modelo 1 sobre el Modelo 2.
- Utilice esta estadística junto con la de Modificación de los valores de aptitud (detección de cambios).
Modificación de los valores de aptitud (detección de cambios)
Consulte Modificación de los valores de aptitud (detección de cambios) para obtener una descripción, cuándo utilizarla y la fórmula general de la estadística.
Qué hay que buscar:
- Para la prueba de escenarios, vea cómo el cambio de las ponderaciones, las transformaciones o los criterios de entrada en el Modelo 1 afectan directamente al Modelo 2.
- Analice los patrones de los cambios que realizó en el Modelo 1. Intente explicar cómo se realizan los cambios en el Modelo 1 en el Modelo 2.
Examinar dónde se solapan las regiones
Hay dos estadísticas en el grupo funcional Examinar dónde se solapan las regiones que pueden utilizarse para comparar los modelos de entrada.
Solapamiento de regiones
Consulte Solapamiento de regiones para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Un gran solapamiento en las regiones indica que, aunque los criterios, las ponderaciones y las transformaciones puedan diferir, los modelos dan como resultado regiones similares.
- Si existen varias regiones, examine si hay algún patrón entre ellas. Examine si algunas de las regiones se solapan mucho y otras no. ¿Puede relacionar alguno de estos patrones con los criterios y transformaciones originales?
- Tenga en cuenta que si no hay solapamiento en las regiones, los modelos son independientes entre sí.
Solapamiento de regiones en niveles de adecuación
Consulte Solapamiento de regiones en niveles de adecuación para obtener una descripción de la estadística, cuándo utilizarla y la fórmula general en la que se basa.
Qué hay que buscar:
- Examine dónde no se solapan las regiones. ¿Se encuentran en zonas de alta adecuación? Si es así, aunque las regiones no se alineen exactamente, las regiones resultantes siguen siendo favorables, ya que se encuentran en una situación de alta adecuación.
- Identifique las ubicaciones que se solapan o no y que caen en la baja adecuación. Estas son las ubicaciones que más deben preocuparle. En estos lugares, los modelos difieren significativamente, lo que reduce la media de sus valores de adecuación.
- Para obtener más información, consulte la descripción de la estadística Solapamiento de regiones.