解决局部莫兰指数不通过的问题

当局部莫兰指数(Local Moran's I)分析结果不显著或"不通过"时，可以尝试以下几种解决方法：

可能原因及解决方案

• 空间权重矩阵选择不当

  
  
  • 尝试不同的空间权重矩阵(如邻接矩阵、距离矩阵、k最近邻矩阵)
  • 调整距离阈值或邻接定义标准
    

• 数据空间自相关性确实很弱

  
  
  • 检查数据是否真的存在空间依赖性
  • 考虑使用其他非空间分析方法
    

• 样本量不足

  
  
  • 增加观测点数量
  • 如果无法增加样本，考虑降低显著性水平(谨慎使用)
    

• 多重比较问题

  
  
  • 应用Bonferroni校正或其他多重检验校正方法
  • 使用FDR(错误发现率)控制方法
    

• 空间异质性

  
  
  • 考虑将研究区域划分为子区域分别分析
  • 使用地理加权回归(GWR)等其他考虑空间异质性的方法
    

• 数据预处理问题

  
  
  • 检查并处理异常值
  • 确保数据满足正态性或进行适当转换
    

• 边界效应

  
  
  • 考虑使用边界校正方法
  • 扩大研究区域范围以减少边界影响
    

其他建议

• 可视化检查：绘制LISA聚类图，即使不显著也能提供有用信息
• 尝试全局莫兰指数：先确认是否存在全局空间自相关
• 考虑替代方法：如Getis-Ord Gi*统计量等其他局部空间统计量
  

需要根据具体研究问题和数据特点选择最合适的解决方案。