Zeitschrift für Fernerkundung und GIS

Abstrakt

Differenzierung von Nicht-Homoskedastizität und georäumlich extremen Ausreißern für städtische und ländliche Landschaftsdatensätze unter Verwendung von Pearson-Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten zur Quantifizierung von Clustertendenzen in nicht gegen Masern geimpften Populationen in Nigeria

Samuel Alao, Komi Mati und Benjamin Jacob

Linearisierte Modelle zu in der Literatur aufgeführten Schwerpunkten im Zusammenhang mit der Masernimpfung können den Masernmanagern der lokalen Behörden keine sachdienlichen Daten liefern. Die räumliche Analyse ist ein kostensparendes epidemiologisches Instrument für groß angelegte Impfprogramme. Zur Ermittlung anthropogener Kovariaten wurde ein multivariantes Regressionsmodell erstellt. Zudem haben wir die Clustertendenzen im autokorrelierten Datensatz mithilfe orthogonaler Eigenvektoren quantifiziert und Problem-Hotspots für eine wirksame Impfabdeckung dargestellt. Die Daten stammen aus der Umfrage zur demografischen Gesundheit 2013 für Nigeria (N=28.337). Armut, Analphabetismus und keine Vitamin-A-Ergänzungsmittel waren starke Determinanten der Nichtimpfung gegen Masern auf einem statistisch signifikanten Niveau von (P<0,0001). Die Autokorrelationsstatistik erster Ordnung (DW=0,1647, P<0,0001), (DW=0,2406, P<0,0001); und Korrelation zweiter Ordnung (Morans I = 0,456, Z-Score = 1208), (Morans I = 0,442, Z-Score = 608) zeigten eine positive räumliche Autokorrelation für ländliche bzw. städtische geografische Standorte. Landbedeckungs- und Landnutzungskarten (LCLU) von Google Earth und Diva-GIS wurden in ArcMap hochgeladen, um die Hotspot-Gebiete visuell darzustellen. Aussagekräftige kartierte Daten zeigten, dass Kinder, die nicht gegen Masern geimpft sind, in den ländlichen Gebieten der muslimisch geprägten nördlichen Teile Nigerias gehäuft sind.