Alleviating spatial confounding for areal data problems by displacing the geographical centroids

Abstract

A confusão espacial entre os efeitos aleatórios espaciais e as covariáveis ​​de efeitos fixos foi recentemente descoberta e mostrou que pode trazer interpretações enganosas aos resultados do modelo. As técnicas para amenizar este problema baseiam-se na decomposição do efeito aleatório espacial e no ajuste de uma regressão espacial restrita. Neste artigo, propomos uma abordagem diferente: uma transformação do espaço geográfico para garantir que o efeito aleatório espacial não observado adicionado à regressão seja ortogonal às covariáveis ​​dos efeitos fixos. Nossa abordagem, denominada SPOCK, tem o benefício adicional de fornecer um método computacional rápido e simples para estimar os parâmetros. Além disso, não restringe a classe de distribuição assumida para o termo de erro espacial. Um estudo de simulação e análises de dados reais são apresentados para melhor compreender as vantagens do novo método em comparação com os existentes.