しかし異質性により場所ごとに変化することから、少地域単位では計測した依存度合いが信頼できない。
基本的な空間標本調査方式には、無作為抽出、集落抽出、系統抽出がある。
空間内の階層（都市部、市区町村単位、近所など）の指定や、付随データを活用した学歴や収入を測定なども可能である。
一般的な失敗例.
基本的な問題として、先入観、認知的な歪み、無理解などにより誤った結論につながる例が多い。
立地的誤謬.
研究対象に誤った詳細測定を適用することであり、特に要素の空間的存在位置の選択時に顕著に見られる。
空間的特性評価は、単純化、あるいは誤った手法を用いている場合がある。
例えば多くの場合、居住地を点に変換し空間的領域を減らすことで、
居住地から遠く離れた職場や学校での疾病伝播事例の研究時に、貧困層分析結果に至りかねない。
また、暗に研究対象を制限することもある。
例えば、犯罪データの空間分析は最近高評だが、研究結果は特定種類の犯罪の図解に留まり、
種別の暴行犯研究には有効であるが、政治的な公金流用事例などには犯罪の概念や政治的設計上適用が困難である。
基本的課題の解決策.
地理空間.
研究対象の属性に関わる観測結果や定量的尺度には数学空間が必須である。
例えば、個々人の所得や教育年数を座標系の点として示せる。
空間内における個人間の距離は、所得や教育に関する異なる定量的測定値であるが、空間分析においては、特殊な数学空間である地理空間に関係する。
地理空間において観察結果は、現実世界の固有要素の近傍値を取得し、空間測定構造に再配置する。
多くの場合、再配置された位置は地表上を示すが、必須条件ではない。
空間測定構造には、例えば、肝臓のような生物学的実体や星間空間などに対する近接度を取得できる。
空間分析の種類.
空間データ分析.
都市や地域の研究では、国勢調査や独自調査から得られた膨大な空間データを扱い、膨大かつ詳細な情報量を簡略化し主要な傾向の抽出する。
多変量解析（または因子分析）により、相関性がある国勢調査などデータの多変数変換を通じて、ベクトル固有値を相関行列処理することで独立因数や主成分への変換が可能になる。
因子分析結果は、観測間の測定距離次第である。
抽出されたベクトルがデータ行列によって決定されることから、別の人口調査から得られた因子との比較は不可能である。