Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Una vez que se terminó esta parte del estudio, se procedió a construir las
matrices correspondientes a la información sociodemográfica de las AGEBS
contenidas en el proyecto de investigación. Para la obtención de estos datos
se utilizó como única fuente los datos provistos por el Instituto Nacional de
Geografía e Informática (INEGI) con respecto a los siguientes indicadores:
• Densidad de población,
• Porcentaje de población indígena
• Porcentaje de población ocupada en edad de trabajar
• Índice de marginalidad
Los datos se localizaron por lugar de trabajo que a su vez se analizaron
por AGEB, haciendo una depuración de las cuales no se tenían datos y/o no
contaba con cobertura escolar alguna.
Análisis de patrones
De manera adicional a la aproximación meramente estadística a los datos, se
generó una colección de mapas en los cuales se incluyeron las variables y su
comportamiento para con las demás. En estos mapas se incluyó traza urbana
y las escuelas pertenecientes al estudio para tener un panorama más limpio de
su localización y distribución.
La realización del procesamiento espacial, se llevó a cabo en el programa
ArcMap 10.0, en el cual se involucraron bases de datos previamente realizadas
y AGEBS de la ciudad, para proceder con la actualización y realización
de los mapas correspondientes. Estos mapas se realizaron sobre la base de los
hallazgos obtenidos, para con ellos demostrar de una forma gráfica el comportamiento
de una y otra variable. Se utilizó un comando a emplear según su
función y utilidad: La herramienta Autocorrelación espacial I de Moran global.
Hasta el momento se han expuesto algunos métodos para recoger la configuración
espacial de las unidades, aplicadas a un tópico de la investigación en
Ciencias Sociales como es la segregación residencial. Una vez cumplido este
objetivo el siguiente paso consiste en analizar si el comportamiento de las variables
refleja está determinada configuración. El análisis de la autocorrelación
espacial permite descubrir si se cumple la hipótesis de que una variable tiene
una distribución aleatoria o si, por el contrario, existe una asociación significativa
de valores similares o no similares entre zonas vecinas. Expresado en
otros términos; se trata de analizar si la distribución de las variables muestra
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 447