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空间是什么？这一问题从古至今都是讨论的热点。亚里士多德把“空间”作为事物存在和运动的方式，认为它是无限的、永恒的空的区域；笛卡尔则从几何意义上理解空间，认为它是一切存在和发生的场所；康德把空间看作与经验领域完全分离的一种“主体的、内在的、观念的、先验的、本质的机构”。当然，这些哲学的定义和讨论有些过于抽象，地理学更关心一些具体的问题：空间是空的吗？是永恒的吗？是静止的吗？显然都不是。目前我们探讨的地理学的空间都必然涉及其中的要素分布、功能组合和社会运动——很难想象没有要素、没有差别、没有人的“空”能够成为地理学的核心问题。而这些要素和活动处于不断地发展和变化中，进而也在不断地改变空间本身，从而需要从一种相对的、动态的、与社会经济要素相联系的和建构的角度理解地理学的空间。
地理学家大多关注研究对象的空间分布、形成与结构等议题，自20世纪60年代地理学计量革命以来，发展了多种计量方法以描述、辨别不同地物的空间分布与空间形态。计量地理分析与一般统计分析的最大差异在于对空间特性的考量，除了一些数值资料的计算与统计分析，还分析具有地理特性或空间关系的资料（如距离、邻近等）。一些地理学家能够利用这样的分析思维找出传染病或流行性感冒扩散的中心位置等。
了解了资料在空间上的分布形态后，计量地理学家需要进一步厘清这些分布形态是否具有统计显著性，还是只是巧合地、随机地呈现这样的分布，以及相邻地物的属性为何具有高度相似性等地理特征。地理学家将大量的资料进行总结，确切地得出资料的地理特征。例如，中国癌症观测，通过分析不同区域观测点上癌症发病率和死亡率的数据，可以描述有关癌症的相关资讯在空间上是如何分布的，以何种形态分布的，以及其他因素与不同分布形态之间的关联甚至因果关系（温在弘，2015）。
地理学家对上述空间议题的思考内容大致可归纳如下（温在弘，2015）。
空间统计能够描述地物的地理特性，如地物的中心点、地物的聚集或离散程度及方向性等。这些信息有利于人们进行追踪研究，如追踪某种疾病的中心点是否随着时间的分布状况及变化方向而改变。
我们可以分析地物的分布呈现何种空间形态以及这种空间形态的特性。例如，通过分析疾病资料，发现存在高度集聚模式，因此可以推论疾病已经在某地开始流行。另外，我们可以研究地物的属性值呈现何种模式，如通过历年癌症观测点的数据，得出不同区域的癌症发病率或死亡率。
当我们想要找出集聚的原因时，了解集聚的位置能够给予我们很大帮助。例如，当卫生部门发现流行性感冒的集聚中心时，能够立即通知当地居民注意自己或周围的人是否出现感冒症状，并且试着由集聚中心找到病源。再如，通过癌症发病率或死亡率在区域间的分布，找出高发病率或高死亡率集聚的区域或低发病率或低死亡率集聚的区域。
空间分析不仅可以帮助人们了解地区间的分布形态，还可以分析不同地物属性间的关系。接上述癌症发病率或死亡率的例子，若发现高发病率或高死亡率与低发病率或低死亡率分别集聚于不同区域，则可以进一步观察是否有工业污染、二氧化碳排放以及其他环境因素造成了这种区域差异现象，从而为疾病的科学治理提供参考。