基礎課題.
研究対象の定義、解析手法の構築、コンピュータを用いた分析、分析における限界と特殊性、解析結果の提示などに多くの基礎課題が有り、
これらの多くは、現代の研究対象として積極的に取り組まれている。
一般的な誤謬は、しばしば空間数学やデータを空間的に扱う方法、利用可能なツールで発生する。
国勢調査のデータはプライバシー保護のため地区単位で集計することから統計的に多くの問題が生じる。
海岸線のフラクタル性は、正確な測量が困難であるが不可能ではない。
コンピュータソフトウェアで湾曲部に直線を当てはめることで直径が算出できるが、英国の海岸線論文で示されたように現実世界では意味をなさない。
生の数値を空間データと結合し地図としてマスメディアに発表された場合、実際のデータよりも分析結果が示す内容が正確な印象をもたらし誤解を招く傾向がある。
空間的特性評価.
ライン、ポリゴン、ボリューム要素を扱う統計的手法はごく限られることから、空間的なオブジェクト定義においてはポイントが好まれる。
コンピュータツールは利用可能なデータベースや計算構造が限られ、原始的な構造の方が扱いが容易であることから、均質かつ個別集合の空間オブジェクト定義が望ましい。
空間的依存性及び自己相関.
空間的な依存関係は、正負のいずれかで近位の特性が相関していると思われる地理空間内の特性の共変分である。
一時的自己相関のような統計的な自己相関問題の原因となり、観測の際の独立性を前提とした標準的な統計的手法に違反している。
例えば、空間的依存性を補わない回帰分析は不安定なパラメータ推定値を持ち、有意性検定の値は信頼性が低い。
空間回帰モデル（下記参照）はこれらの諸問題を解決しており、
単なる修正対象ではなく情報源として空間的依存性を扱うことからより適している。
立地効果は空間的不均一や、地理空間内の位置を処理する過程での明らかな変分を生じさせる。
対象地域が均一で無限でない限り、全ての地点が他に比べある程度の特異性を持ち、空間依存関係並びに空間処理に影響を及ぼす。
空間的な不均一性は、システム全体で推定された総媒介変数が指定された地点で適切に計算されないことを意味する。
サンプリング.
依存性により特定地点の計測結果から別地点の値を予測できるので、全地点の観測が不要である。