使用空间项目因子分析模型绘制巴西亚马逊地区粮食不安全分布图

粮食不安全是一个潜在构念，定义为无法持续获得充足且营养的食物，它是一个紧迫的全球性问题，对健康和社会正义具有严重影响。项目因子分析常用于研究此类潜在构念，但它通常假设抽样单元之间相互独立。在粮食不安全的背景下，这一假设往往不现实，因为食物获取与具有空间结构的社会经济条件和社交关系相关联。为此，我们提出一种捕捉空间依赖性的空间项目因子分析模型，使我们能够在未抽样位置预测潜在因子并识别粮食不安全热点。我们开发了用于推断的贝叶斯抽样方案，并通过分析巴西亚马逊地区偏远且依赖河流的城市中心 Ipixuna 的家庭粮食不安全感知来说明我们模型的解释力。我们的方法在 R 包 spifa 中实现，更多细节见补充材料。这一空间扩展为政策制定者和研究人员提供了更强的工具，以理解和应对粮食不安全，从而定位并优先处理需求最迫切的地区。我们提出的方法可更广泛地应用于其他具有空间结构的潜在构念。