미국에서 과체중과 비만은 최근까지 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 과체중과 비만을 일으키는 요인에 대한 연구에 비해 이들 현상이 갖는 공간적 분포, 즉 공간의존성과 이질성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 과체중과 비만, 그리고 위험요인(고혈압과 당뇨병) 사이의 공간적 분포를 분석하였다. Moran"s I와 Geary"s C 분석 결과, 비만은 공간적으로 무작위 분포를 갖고 있지만, 저체중 정상 과체중은 공간적 유사성을 지니고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 일반최소자승법에 의한 선형 회귀분석과 잔차도분석을 통해 고혈압과 당뇨는 비만과 공간적 의존성을 갖는 것으로 파악할 수 있었다.
The proportion of overweight and obese individuals in the United States has been continuously increasing up to recently. Many studies related to obesity have concentrated on jurisdictional levels of aggregation, making it very difficult to dearly illustrate at risk regions. In other words, little research has been conducted in relation to spatial patterns considering spatial dependency and heterogeneity by spatial autocorrelation models over space. In response, this research analyzes spatial patterns between overweight/obesity and risk factors, such as high blood pressure and diabetes, over space. Specifically, the Moran"s I and Geary"s C will be conducted for global and local measures. What is more, the Ordinary Least Square (OLS) linear regression and Geographically Weighted Regression methods will be applied to identify spatial dependency and spatial heterogeneity. Data provided by the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) have Body-Mass Index (BMI) rates, containing 4 rates of under, healthy, overweight, and obesity. In addition, high blood pressure and diabetes rates in the United States will be used as independent variables. Lastly, we are confident that this research will be beneficial for a decision maker to make a prevention plan for obesity.
