Les données spatiales sont omniprésentes, mais les cartes seules peuvent induire en erreur. Dans le module « Crunch Spatial Stats », vous irez au-delà des simples tendances visuelles et utiliserez les statistiques spatiales pour tirer des conclusions solides et fondées sur des preuves à partir de données géolocalisées. À partir d’exemples concrets liés à la qualité de l’air, vous développerez des compétences pratiques pour vérifier la pertinence des tendances, estimer les conditions entre deux mesures et expliquer comment les relations spatiales évoluent en fonction de la distance. Ce cours met l’accent sur un raisonnement et une interprétation clairs, et non sur des mathématiques complexes, afin que vous puissiez présenter vos résultats en toute confiance à un public tant technique que non technique.

À l’issue de ce cours, vous serez capable de calculer l’indice de Moran global (I) pour une couche de polygones, d’effectuer une interpolation IDW pour des observations ponctuelles et d’interpréter des sémivariogrammes afin d’évaluer l’autocorrélation spatiale. Tout au long de la formation, vous mettrez en pratique des compétences couramment utilisées dans les domaines de la surveillance environnementale, de la santé publique et de l’analyse spatiale, en vous concentrant sur la compréhension des hypothèses et des limites de chaque méthode. Cette formation est destinée aux débutants. Vous devrez posséder des connaissances de base en matière de cartes, d’ensembles de données tabulaires et de statistiques descriptives simples. Aucune expérience préalable en statistiques spatiales ou en modélisation géostatistique n’est requise.