地理學報，2017年1月，王勁峰，徐成東
基本思想：假設研究區分為若干子區域，如果子區域的方差之和小於區域總方差，則存在空間分異性；如果兩變量的空間分布趨於一致，則兩者存在統計關聯性。
核心思想：如果某個自變量對某個因變量有重要影響，那么自變量和因變量的空間分布應該具有相似性
分異及因子探測：探測Y的空間分異性；以及探測某因子X多大程度上解釋了屬性Y的空間分異。用q值度量，q的值域為[0,1]，值越大說明Y的空間分異性越明顯；如果分層是由自變量X生成的，則q值越大表示自變量X對屬性Y的解釋力越強，反之則越弱。
風險區探測：用於判斷兩個子區域間的屬性均值是否有顯著的差別，用t統計量來檢驗。如果在置信水平α下拒絕H0，則認為兩個子區域間的屬性均值存在着明顯的差異。
交互作用探測：識別不同風險因子Xs之間的交互作用，即評估因子X1和X2共同作用時是否會增加或減弱對因變量Y的解釋力，或這些因子對Y的影響是相互獨立的。評估的方法是首先分別計算兩種因子X1和X2對Y的q值。
生態探測：用於比較兩因子X1和X2對屬性Y的空間分布的影響是否有顯著的差異，以F統計量來衡量：其中零假設H0：SSWX1＝SSWX2。如果在α的顯著性水平上拒絕H0，這表明兩因子X1和X2對屬性Y的空間分布的影響存在着顯著的差異。
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