近年注目されている地理空間データでは、地域の区分が分析や解釈に影響を及ぼすことが知られている。これは「可変地理単位地区問題」と呼ばれる。今回はこの問題がどのようなものか、2019年の新宿区の地価公示データを用いて説明する。
実は日ごろから実践している地理空間分析
時系列分析では、データを時間の切り口で分析するが、切り口は時間だけではない。例えば地理空間なら、データが生成された地点やエリアとの関係を分析できる。
多くの人は、地理空間分析を日常的に実行している。「近所のスーパーの豆腐は全国平均より安い」と思った際には、近所（とそれ以外）をエリアとして捉え、データの関係を考察している。「地方は過疎化が進んでいる」と考えたのならば、地方（とそれ以外）というエリアで分析している。誰もが、地図上にデータをプロットしなくても、地理空間を分析している。
データと場所の関係は、行政区画を使って考察することが多い。例えば、「東京都の人口が一番多い」「平均売り上げが最も多いのは大阪府だ」といったケースだ。都道府県ではなく、区分の単位を少し細かくして「東京都新宿区の地価は高い」「東京都新宿区歌舞伎町の居住人口は多くはない」など、市区町村や町字（まちあざ）の単位とすることもある。
行政区画を使うメリットは何か。まず、身近な地域分割であり分かりやすい。出生届や死亡届は市役所や区役所に届けるし、小学校の地理の時間には都道府県を暗唱する。一般常識や社会通念なので想起しやすく、他人に改めて説明する必要もない。多くの人にとって理解されやすいのだ。
扱いやすい点も挙げられる。顧客管理を目的としたデータベースでは、個人の名前と行政区画（例えば住居表示）のデータがひもづいて登録されているし、調査結果の多くも行政区画で集計・公表される。従って、分析用のデータを作りやすい。
ここからは、具体的にデータを見ながら考えていこう。使用するデータは2019年の新宿区内の地価公示である。新宿区内の地価で最も高いのは、1平方メートル当たり3600万円の新宿区新宿3-24-1の地点。町字は新宿で、最寄り駅も新宿駅だ。では町名と駅のそれぞれの切り口で、地価が高いのか分析してみる。まず各地点の場所と、価格の分布を示すヒストグラム、新宿区の要約統計量を以下に示す。要約統計量とは、平均や分散、標準偏差などの分布を表す値のことである。
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