¿Debería utilizar pesos al medir la distribución de las entidades?
Si desea medir las características de ubicaciones de entidad, ejecute el análisis sin un Campo de peso. Por lo general, el análisis no ponderado se utiliza para incidentes o eventos que ocurren en un tiempo y lugar determinado. Algunos ejemplos serían el análisis de eventos de crímenes o incidentes de enfermedades.
Si algunas entidades son más importantes que otras, puede utilizar el Campo de peso para reflejar esas diferencias de entidad. Supongamos que desea buscar la mejor ubicación para el nuevo depósito de un almacén. Desea una ubicación central, pero también desea buscar una ubicación que sea más conveniente para los almacenes con mayores volúmenes de ventas. En este caso, se puede utilizar un atributo que refleje los volúmenes de ventas (por ej., ingresos de almacén o quizás un tamaño de almacén tipo proxy) como el peso en los cálculos estadísticos; los almacenes con mayores volúmenes de ventas tendrán una mayor influencia sobre los resultados estadísticos que los almacenes con menores volúmenes de ventas. En la siguiente ilustración, los puntos más grandes tienen mayores volúmenes de ventas.
El análisis ponderado es frecuente para los análisis de entidades estacionarias, como almacenes o estaciones de monitoreo de contaminación. A diferencia de los incidentes o eventos (como el crimen), la distribución de entidades estacionarias generalmente es predeterminada, dado que se han colocado en esa ubicación por un motivo. Por lo tanto, es posible que realizar un análisis no ponderado que solo abarque las ubicaciones de entidades fijas no resulte demasiado significativo. No obstante, medir las características espaciales de las entidades cuando se miden según el atributo puede resultar muy útil. Por ejemplo, puede utilizar la ubicación de las estaciones de monitoreo de contaminación y las lecturas de ozono de cada una durante un período determinado a fin de calcular el centro de la concentración de ozono más alta.
Especificar un peso
Los pesos son atributos numéricos asociados con las entidades en el dataset. Cuanto mayor sea el valor numérico, mayor será el peso para esa entidad. Por ejemplo, si deseara buscar la ubicación más accesible para realizar un seminario para trabajadores en el sector financiero, podría calcular el centro de negocios ponderado mediante el número de empleados como el Campo de peso. O bien, un analista del medioambiente podría calcular el centro medio ponderado para distintos contaminantes mediante las lecturas de contaminación del aire de las estaciones de monitoreo. La información podría resultar útil para comparar los centros de contaminación con fuentes potenciales como fábricas o depósitos de camiones.