空間統計学（くうかんとうけいがく）
最終更新：2026/4/25
空間統計学は、地理的な位置情報を持つデータに対して統計的な手法を適用し、空間的なパターンや関係性を分析する学問である。
別名・同義語 地理統計学空間データ分析
ポイント
地理情報システム（GIS）と密接に関連し、環境科学、疫学、犯罪分析など幅広い分野で活用されている。空間的な自己相関の分析が重要な要素となる。
空間統計学とは
空間統計学は、従来の統計学が仮定するデータの独立性を緩和し、地理的な位置情報がデータに与える影響を考慮した統計分析手法の総称です。データが空間的に集積している場合、近接するデータ点間には相関関係が生じやすくなります。この空間的な依存関係をモデル化し、分析することで、より正確な結論を導き出すことを目指します。
空間統計学の歴史
空間統計学の起源は、20世紀初頭の地理学における分布分析に遡ります。しかし、本格的な発展は、1970年代以降、地理情報システム（GIS）の普及と、統計計算機の性能向上によって加速しました。初期の空間統計学は、主に点パターン分析に焦点が当てられていましたが、近年では、空間回帰モデル、空間自己相関モデル、空間時系列分析など、多様な手法が開発されています。
主要な手法
- 空間自己相関: 空間的に近接するデータ点間の相関を測定する手法。モランのI統計量などが用いられます。
- 空間回帰モデル: 空間的な依存関係を考慮した回帰分析。地理的重み行列を用いて、近接するデータ点間の影響をモデル化します。
- 点パターン分析: 点として表現される事象の空間的な分布を分析する手法。クラスター分析、分散分析などが用いられます。
- 空間補間: 観測されていない地点の値を、観測された値から推定する手法。クリギングなどが用いられます。