The Spatial Non-stationarity in Modeling Crime and Health: A Case Study of Akron, Ohio

Dieses Kapitel untersucht die räumliche Instationarität bei der Modellierung von Verbrechen und Gesundheit, wobei der Schwerpunkt auf Akron, Ohio, liegt. Es verwendet geographisch gewichtete Regression (GWR), um den Zusammenhang zwischen Gewaltverbrechen und lokaler Fettleibigkeit unter Berücksichtigung ökologischer und sozioökonomischer Faktoren zu untersuchen. Die Studie vergleicht die GWR mit der Regression der Ordinary Least Square (OLS) und unterstreicht die Bedeutung räumlicher Unterschiede in der öffentlichen Gesundheitsforschung. Die Ergebnisse zeigen, dass Gewaltverbrechen positiv mit Fettleibigkeit in Zusammenhang stehen, wobei die räumlichen Unterschiede zwischen den verschiedenen Stadtvierteln erheblich sind. In diesem Kapitel werden auch die Berechtigung des Einsatzes von GWR, die Auswahl geeigneter Variablen und die Interpretation der Ergebnisse diskutiert. Indem diese Studie die Beschränkungen globaler Regressionsmodelle thematisiert, bietet sie wertvolle Einblicke in die komplexe Beziehung zwischen Kriminalität, Gesundheit und räumlichen Faktoren.