迴歸分析
现有文献提出了一些减少迴歸分析中汇总偏误的建议。研究人员可能会使用来自个体级别数据的样本来校正方差-协方差矩阵。或者，可以将重点放在局部空间回归上而不是全局回归上。研究人员还可试图设计面积单元以最大化特定的统计结果。另一些人则认为，可能难以为多个变量构建单一的一套最佳的汇总单元，每个变量可能会以不同的方式表现出跨空间的非平稳性和空间自相关。其他人则建议开发统计数据，这种统计数据在跨尺度时以可预测的方式变化，例如可能可以使用分形维数作为空间关系的尺度不敏感方法。还有人则建议将贝叶斯层次模型作为一种综合方法，将汇总的和个体级别的数据结合起来以进行区群推断。