空間分析
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。 地理的加重回帰(GWR)は、分析対象である空間単位で分解した媒介変数を生成する局所版の空間回帰であり、 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。 マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の使用により、Poisson-Gamma-CAR、Poisson-lognormal-SAR、または過分散ロジットモデルなどの複雑な関数の推定が可能である。
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。