量测要素分布时是否应使用权重？
如果要测量要素的位置特征，请在不使用权重字段的情况下进行分析。未加权的分析通常用于发生在特定地点和时间的事件或事故。例如，对犯罪事件或疾病事件的分析。
如果某些要素的重要性大于其他要素，则可使用权重字段来体现这些要素的差别。假设您要为新的杂货店仓库寻找最佳地点。您希望该地点处于中心位置，而同时又希望该地点对于销售量最高的店铺来说，是一个最近便的地点。在这种情况下，可以将反映销售量的属性（例如，店铺收入或者是像店铺规模这样的替代属性）用作统计计算中的权重；店铺的销售量越高，对统计结果产生的影响就越大。下图中，点越大，表示销售量越大。
加权分析通常用于分析静止要素，例如商店或污染监测站。与事故或事件（例如犯罪）不同，静止要素的分布通常是预先确定好的，因为它们由于某种原因已安置在自己的位置上。因此，如果执行仅考察固定要素位置的未加权分析，意义可能不是很大。但如果按某属性为要素赋予权重，则对要素空间特征的度量可能会有很大帮助。例如，您可以按照污染监测站的位置以及每个监测站在给定时期内的臭氧检测读数计算出最高臭氧浓度的中心。
指定权重
权重是与数据集中的要素相关联的数值型属性。数值越高，要素所占权重就越大。例如，如果要寻找最便利的地点来为金融领域的从业人员举行研讨会，可将员工人数作为权重字段来计算各企业的加权中心。或者，环境分析师可以使用监测站提供的空气污染指数来计算不同污染物的加权平均中心。在对污染物中心与潜在来源（例如工厂或卡车停车场）进行比较时，您就可以使用此信息。