미국에서는 최근 교통사고분석에 최적화된 공간 집계단위를 탐색하는 연구가 시도되고 있는데, 궁극적으로 거시적 수준에서 수립되는 장기 교통계획과의 연계를 염두에 두고 있다. Mohamed et al.(2013)은 통계적 집계단위의 크기와 교통사고 심각도 수준에 따라 각각 3가지의 모형을 분석하고 결과를 제시하였다. 주요 결과는 공간적 집계단위가 달라질 경우에도 종속변수인 사고심각도가 동일하다면 변수의 방향은 그대로 유지되며, 통계적으로 유의한 설명변수의 개수는 사고심각도와 집계단위의 크기에 영향을 받는다는 것이다. TAZ 수준에서의 교통사고 분석결과가 이보다 더 작은 집계단위 (Block group, census track 등)를 기반으로 했을 때의 결과와 유사하다는 것은 장기 교통계획 수립시 TAZ가 교통안전을 접목시킬 수 있는 공간적 집계단위로서의 역할을 할 수 있다는 의미로 해석이 가능하다. 또 다른 주요 결과로는 Block group 수준의 교통사고 분석모형에는 통근 특성 변수가 더 많이 포함된 반면, TAZ 수준의 모형에는 도로 및 교통특성 관련 변수가 더 많이 포함된다는 점이다. 따라서 교통사고 분석 연구는 결과의 활용 목적에 따라 집계단위의 크기를 고려하는 것이 매우 중요할 것으로 예상된다. 
결과의 활용 목적에 따라 학습효과 분석 연구는 모집단위의 무엇을 평가해야 하는가
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