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Tytuł pozycji:

Dependencia espacial de la tasa municipal de desempleo en Andalucía. Un análisis espacial exploratorio

Tytuł:
Dependencia espacial de la tasa municipal de desempleo en Andalucía. Un análisis espacial exploratorio
Autorzy:
Antonio Jesús Acevedo Blanco
Violante Martínez Quintana
Temat:
desempleo
andalucía
esda
geoda
i de moran
dependencia espacial
unemployment
andalusia
moran’s i
spatial dependence
Social sciences (General)
H1-99
Źródło:
EMPIRIA: Revista de Metodología de Ciencias Sociales, Vol 0, Iss 51, Pp 89-124 (2021)
Wydawca:
Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2021.
Rok publikacji:
2021
Kolekcja:
LCC:Social sciences (General)
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
Spanish; Castilian
ISSN:
1139-5737
2174-0682
Relacje:
http://revistas.uned.es/index.php/empiria/article/view/30809; https://doaj.org/toc/1139-5737; https://doaj.org/toc/2174-0682
DOI:
10.5944/empiria.51.2021.30809
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/51e80aa23d2c417d9f91efcd93410e90  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.51e80aa23d2c417d9f91efcd93410e90
Czasopismo naukowe
El presente trabajo examina la dependencia espacial, global y local, de la Tasa Municipal de Desempleo en Andalucía. Aplicando el software Geoda realizamos en primer lugar un ejercicio exploratorio encaminado a identificar los valores atípicos superiores del indicador. Posteriormente se implementan estadísticos propios del Análisis Espacial Exploratorio para determinar la dependencia espacial del desempleo en Andalucía. En la última sección de resultados se identifican los puntos calientes (Hot Spots) de mayor incidencia en la construcción del indicador de autocorrelación espacial. Se concluye tras el examen de resultados en la necesidad de añadir el territorio entre las variables de análisis para el estudio sociológico del paro. The current paper examines the spatial, global and local autocorrelation of the Municipal Unemployment Rate in Andalusia. Applying the Geoda software, firstly, we carried out an exploratory exercise aimed at identifying the superior outliers of the indicator. Later, statistics of the Exploratory Spatial Data Analysis are implemented to determine the spatial dependence of unemployment in Andalusia. In the last section of results, the hot spots with the highest incidence in the construction of the spatial autocorrelation indicator are identified. After examining the results it’s concluded on the need to add the spatial context among the analysis variables for the sociological research of unemployment.

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