ปัญหาการหาค่าเฉลี่ยของผลกระทบในระดับละแวกบ้าน ( NEAP ) เป็นแหล่งที่มาของอคติทางสถิติที่อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ เกิดจากอิทธิพลของการรวมปรากฏการณ์ระดับละแวกบ้านที่มีต่อบุคคล เมื่อ การสัมผัสที่ขึ้นอยู่กับ การเคลื่อนที่ส่งผลต่อปรากฏการณ์เหล่านั้น^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}ปัญหานี้ทำให้เกิดความสับสนกับผลกระทบในระดับละแวกบ้านซึ่งบ่งชี้ว่าละแวกบ้านของบุคคลส่งผลกระทบต่อลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคล เช่น สุขภาพ^{[ 4 ] [ 5 ]}ปัญหานี้เกี่ยวข้องกับปัญหาขอบเขตกล่าวคือ ละแวกบ้านที่กำหนดไว้สำหรับการวิเคราะห์อาจไม่ได้คำนึงถึงพื้นที่กิจกรรมของแต่ละบุคคลอย่างครบถ้วน หากขอบเขตนั้นสามารถทะลุผ่านได้ และการเคลื่อนที่ของแต่ละบุคคลข้ามขอบเขต คำนี้ถูกบัญญัติขึ้นครั้งแรกโดยMei-Po Kwanในปี 2018 ^{[ 1 ] [ 2 ]}

Mei-Po Kwan เน้นย้ำถึงความสำคัญของการคำนึงถึงกระบวนการเชิงพื้นที่และปฏิสัมพันธ์ภายในย่านต่างๆ ในบทความปี 2018 ^{[ 2 ]}เธอโต้แย้งว่าปัญหาการหาค่าเฉลี่ยผลกระทบของย่านในการวิเคราะห์เกิดจากการละเลยการพึ่งพาเชิงพื้นที่และความไม่สม่ำเสมอเชิงพื้นที่และได้รับการยกย่องว่าเป็นผู้ค้นพบ^{[ 2 ] [ 6 ]}ในการศึกษาภูมิศาสตร์มนุษย์ การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะระดับบุคคลและผลกระทบของย่านที่บุคคลอาศัยอยู่เป็นสิ่งสำคัญ^{[ 4 ] [ 5 ]}อย่างไรก็ตาม ปัญหา NEAP เกิดขึ้นเนื่องจากความไม่สอดคล้องกันระหว่างระดับที่รวบรวมข้อมูล (ระดับบุคคล) และระดับที่ดำเนินการวิเคราะห์ (ระดับย่าน) ^{[ 1 ]}ข้อมูลระดับบุคคลมักให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับบุคคล รวมถึงสถานะทางเศรษฐกิจและสังคม ระดับการศึกษา หรือสภาพสุขภาพ ในขณะที่ข้อมูลระดับย่านให้มุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับพื้นที่เฉพาะ ครอบคลุมปัจจัยต่างๆ เช่น รายได้เฉลี่ย อัตราการเกิดอาชญากรรม หรือการเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวก^{[ 4 ]}ปัญหาการหาค่าเฉลี่ยของผลกระทบในละแวกบ้านเกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยพยายามบูรณาการข้อมูลระดับต่างๆ ของแต่ละบุคคลและละแวกบ้าน^{[ 1 ] [ 2 ]}แนวทางทั่วไปเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลระดับบุคคลไปยังระดับละแวกบ้านโดยการคำนวณสถิติสรุป เช่น ค่าเฉลี่ยหรือสัดส่วนสำหรับแต่ละละแวกบ้าน อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ทำให้การวิเคราะห์ง่ายเกินไปโดยสมมติว่าบุคคลในละแวกบ้านทั้งหมดมีพื้นที่กิจกรรมและเส้นทางเวลาและพื้นที่ภายในขอบเขตของละแวกบ้าน การศึกษาที่ใช้ผลกระทบในละแวกบ้านล้มเหลวในการจับภาพละแวกบ้านที่แท้จริงของแต่ละบุคคลโดยไม่พิจารณาการเคลื่อนที่^{[ 1 ]}การเคลื่อนที่ของบุคคลอาจขยายหรือลดทอนปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมในละแวกบ้านของพวกเขา^{[ 2 ]}

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Kwan เสนอให้ใช้เทคนิคทางสถิติเชิงพื้นที่เพื่อพิจารณาบริบทของละแวกบ้านของแต่ละบุคคลในระดับเวลาที่แตกต่างกันตลอดช่วงชีวิตของพวกเขา^{[ 1 ]}ด้วยการรวมวิธีการเหล่านี้ นักวิจัยสามารถสร้างแบบจำลองและวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ระหว่างบุคคลและละแวกบ้านของพวกเขาได้ ปัจจัยต่างๆ เช่น ความใกล้ชิด ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ และอิทธิพลของพื้นที่ใกล้เคียงสามารถนำมาพิจารณาได้ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจพลวัตที่ซับซ้อนระหว่างบุคคลและสิ่งแวดล้อมของพวกเขาได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ด้วยการยอมรับและแก้ไขปัญหาการเฉลี่ยผลกระทบของย่านใกล้เคียง นักวิจัยสามารถเข้าใจได้ดียิ่งขึ้นว่าลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคลมีปฏิสัมพันธ์กับบริบทของย่านใกล้เคียงอย่างไรในการกำหนดผลลัพธ์ต่างๆ เช่น ผลลัพธ์ด้านสุขภาพ การสำเร็จการศึกษา หรือพฤติกรรมทางสังคม^{[ 1 ]}แนวทางนี้ช่วยพัฒนาความรู้ด้านการศึกษาเมืองและภูมิภาค โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างบุคคลและสภาพแวดล้อมโดยรอบ^{[ 1 ]}การไม่คำนึงถึงปัญหาการเฉลี่ยผลกระทบของย่านใกล้เคียงอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด^{[ 2 ]}

ปัญหาการหาค่าเฉลี่ยของผลกระทบในละแวกบ้านชี้ให้เห็นว่าการปรับปรุงสภาพแวดล้อมในละแวกบ้านเพียงอย่างเดียวอาจไม่ได้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของแต่ละบุคคล การเพิ่มการขนส่งข้ามละแวกบ้านและการปฏิสัมพันธ์ระหว่างละแวกบ้านที่ด้อยโอกาสและละแวกบ้านที่ได้เปรียบ อาจช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของแต่ละบุคคล เช่น สุขภาพได้^{[ 1 ] [ 3 ]}