複数の調査結果を統合することで分析を試せるが、データ量が膨れ上がることで管理が困難となる上に変数定義の固定が前提である。
長期間に渡るデータの推移を示すこの手法は地理学内では普及しなかった。
空間的自己相関.
空間的自己相関統計は地理空間での観測間の依存度を分析する。
古典的手法にはモラン、ギアリー、Getis、標準偏差楕円がある。
これらは、地理的関係性の強度を反映した行列の空間比重を測定する必要がある。
古典的な空間自己相関統計は、位置の組み合わせの共分散関係における空間比重を比較する。
正の空間的自己相関結果は無作為な想定値よりも地理空間上で近似値の集合を示し、
一方で有意な負の空間自己相関にて近似値が想定以上に異なることを示す、チェス盤に似た空間配置を示唆している。
上記に示した空間自己相関統計は、データの全体的な度合いを推定するという点で包括的に対応できる。
空間的不均一な可能性は、自己相関の推定度合いが地理空間上で大幅に変化し得ることを示唆している。
局所空間自己相関統計は空間分析単位基準を集計しない推定値を算出し、空間全体の依存関係の評価を可能にする。
空間補間.
空間補間の手法は、観測位置の値に基づき地理空間で観測されない場所の変数を推定する。
基本的な方法としては、観測位置からの近接度を減少させて変数を少なくする逆距離加重がある。
クリギングは系統的及び無作為な空間差分関係に従い補間する、より洗練された手法であり、
観測位置間の隠れ値における広範囲の空間関係を扱える。
クリギングは仮定した差分関係の最適推定値を算出し、
誤差評価は空間的分布の存在を判断するため地図上に可視化できる。
空間回帰.
空間回帰法は回帰分析で空間的依存関係を取得し、関係する変数間の空間的関係に関する情報を提供するだけでなく、不安定な媒介変数や信頼性の低い有意性検定などの統計的な問題を回避する。
特定の手法の適用により、独立変数と従属変数の関係、従属変数とその空間的差分間、または誤差項に関して、空間的依存性を回帰モデルに入力できる。
独立変数と従属変数間の推定関係で空間的不均一性の評価が可能になる。
空間的相互作用.
空間的相互作用や重力モデルは、地理空間の位置間において人、材料、情報の流れを推定する。