تكمن القاعدة الأساسية للتحليل الإحصائي المكاني في المساعدة على الحصول على فهم جيد لكيفية تشكل الأنماط المكانية لأي ظاهرة. وينبغي أن ندرك أن للأنماط المكانية اعتبارين هامين: الأول الارتباط المكاني Spatial dependence والثاني عدم التجانس المكاني Spatial heterogeneity . والارتباط المكاني يعني أن قيمة المكان تكون معتمدة على قيمة المكان المجاور له. أما الاعتبار الثاني للأنماط المكانية وهو عدم التجانس فيصف التوزيع المكاني للحوادث عبر منطقة الدراسة . ويعد عدم التجانس المكاني عاملاً مهماً للتحليل المكاني لأي ظاهرة لكشف التفاوت بين مواقع الحوادث ثم التعرف على الأسباب؛ ويمكن أن يحدث عدم التجانس المكاني بسبب العوامل الاجتماعية، والاقتصادية، والديمغرافية والمادية – البنية التحتية.
و سوف يتم مناقشة هذين الاعتبارين كما يلي:
1. الاعتماد المكاني Spatial Dependence :
كما أشرنا الى أن الاعتماد المكاني يُشير إلى أن قيمة المكان تكون معتمدة على قيمة المكان المجاور له. وهذه الحاله تحدث عندما تكون المواقع ذات القيم المتشابهة أو غير المتشابهة مُحاطة بقيم متشابهة أو غير مُتشابهة للمواقع المجاورة لها. وهذه الحالات من المفترض أن يكون كل منها مستقلا عن الآخر، . وهذا المفهوم للاعتماد المكاني يَبرز من القانون الأول للجغرافيا وهو : أن كل شيء متعلق بكل شيء آخر ولكن الأشياء القريبة تكون أكثر تعلقا فيما بينها من الأشياء البعيدة (Tobler, 1970, p.236). على سبيل المثال في حقل الجريمة، الاعتماد المكاني يمكن أن يخرج بين قيم المتغيرات التابعة؛ مثل حي ذي معدل جريمة عال،ربما يكون محاطا بأحياء مجاورة ذات معدلات جريمة عالية. والاعتماد المكاني يمكن أن يظهر بين المتغيرات المستقلة؛ مثلا: حي ذو معدل بطالة عال، ربما يكون محاطا بمناطق ذات معدلات بطالة عالية.
والاعتماد المكاني يمكن أن يؤثر على نتائج طرق الانحدار التقليدية، حيث إنه يعتمد على افتراض الاستقلالية بين البواقي – (الفرق بين القيمة الحقيقية وبين القيمة المحسوبة في النموذج أي بعبارة أخرى الخطأ في النموذج) – وتسمى بالانجليزي Residuals . لذا فإنه من الضروري للمحللين التأكد من الاستقلال المكاني بين الأخطاء الناتجة عن نموذج الانحدار بشكل عام.
2. عدم التجانس المكاني Spatial heterogeneity:
الاعتبار الثاني في تحليل الأنماط المكانية، هو عدم التجانس المكاني، والذي يرجع إلى التفاوت في توزيع المواقع للحوادث/الأحداث عبر المنطقة المخصصة للدراس. إضافة إلى أن عدم التجانس المكاني يمكن أن يؤثر في تفاوت العلاقات المكانية بين المتغير التابع _الذي هو محل الاهتمام_ مع المتغيرات المستقلة خلال منطقة الدراسة. وعدم التجانس المكاني هو عنصر مهم جداً للتحليل المكاني لأنماط أي ظاهرة كانت، حيث يمكنه من الكشف عن التفاوت في معدلات الظاهرة، والتعرف على الأسباب والعوامل المؤثرة عليها، والتي تكون تأثيراتها غير ثابتة لكل عامل من العوامل _(مثل، العوامل الاجتماعية، والاقتصادية، والديمغرافية، والبيئية) _ في حين أن معظم النماذج الإحصائية التقليدية تعتمد على العلاقة الخطية، وافتراض أن العلاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة، عمليات ثابتة على امتداد منطقة الدراسة. وفي الحقيقة فإن عوامل الأنماط المكانية مثل، الخصائص البيئية ليست خطية، ويمكن أن تتفاوت في درجة تأثيرها من منطقة لأخرى. ومعظم طرق الانحدار التقليدية، مثل OLS، تفترض أن المتغيرات التوضيحية متساوية في التأثير على المتغير المستقل في كل موقع وخلال منطقة الدراسة. لكن تأثيرها في الحقيقة لا يبقى نفسه عبر منطقة الدراسة كلها، حيث إن المتغير التابع ربما يتصرف بشكل مختلف في مواقع مختلفة، نتيجة لوجود التفاوت في العوامل البيئية .
وهناك عدد من الطرق الانحدارية المكانية تم تطويرها، لأخذ في الحسبان هذه الاعتبارات الاعتماد المكاني، وعدم التجانس المكاني . وأكثر الطرق الانحدارية المكانية المستخدمة، طريقة الانحدار الجغرافي الموزون Geographically Weighted Regression (GWR).
GWR وهو تقنية توضيحية محلية، تضبط الانحدار لكل موقع (مضلع) وجيرانه في منطقة الدراسة. حيث يُمكن للمحللين اعتبار عملية التجانس المكاني غير ثابتة. حيث يسمح للعلاقات بين الملاحظات(الظواهر)، بالتفاوت عبر منطقة الدراسة.
