Inną możliwością jest przyczynowość przestrzenna: coś w danym miejscu wpływa bezpośrednio samo to w pobliskich lokalizacjach. Na przykład z książki „Fixing Broken Windows” wynika że widoczne ubóstwo, brak konsekwencji i drobna przestępczości fizyczna skłania do zwiększania liczby przestępstw tego rodzaju, ze względu na przykłady widoczne na zewnątrz. Trzecią możliwością są przestrzenne interakcje: przepływ osób, towarów lub informacji tworzy relacje pomiędzy lokalizacjami. W teoria „drogi do przestępstwa” sugeruje, że działalność przestępcza jest wynikiem dostępu do przestępczości w domu i innych kluczowych miejscach życia codziennego. Przestrzenne zależność prowadzą do problemu przestrzennej auto korelacji w statystyce, tak jak czasowe autokorelacje, naruszają one standardowe techniki statystyczne, które zakładają niezależność obserwacji. Na przykład analiza regresji, która nie zauważa przestrzennych zależności i może mieć niestabilne parametry szacunków plonów, co powoduje że badania są niewiarygodne. Przestrzenne modele regresji (patrz poniżej) ujmują te zależności, są więc pozbawione tych słabości.