본 글에서는 최소 공간 분석(SSA)을 사용하여 연쇄 강도 범행 수법의 일관성의 정도, 유형별 범죄자들 간 배경 특성상 차이 등을 조사해 범죄 예방을 위한 수사실무적 활용 방안을 제안하고자 했다. SSA는  다차원 척도법(MDS) 중 하나인데, 변인들 간 관계를 가상의 지리적 공간에서 시각적 표상으로 드러내는데, 범죄행동 분석에서 지리적으로 근접한 변인들은 범행에서 함께 자주 등장하는 행동인 것이다. 이를 통해 별개의 특정한 범행 유형을 표상하게 된다. 
여기에서는 국내 연쇄 강도 범죄자들의 수사재판기록 조사를 통해 연쇄 강도 범죄자들의 범행 특성 및 행동 특성, 피해자 관련 특성, 사회인구학적 배경 등을 살펴보고, 최소 공간 분석(SSA; Smallest Space Analysis; Lingoes, 1973) 기법을 사용하여 연쇄 강도 범행 수법을 몇 가지유형으로 나누어, 연쇄 범행에 걸친 이들의 범행 수법에 있어서의 일관성의 정도를 분석하고, 범행 수법을 바탕으로 분류된 연쇄 강도 유형별 범죄자들 간의 배경 특성상의 차이점을 조사하여, 궁극적으로 연쇄 강도 범죄 예방을 위한 수사실무적 활용 방안에 대해 제언을 하고자 하였다. 최소 공간 분석(이하 SSA)은 가상의 지리적 공간에 변인들 사이의 상관관계를 거리로 표시하는 다차원 척도법(MDS: Multi-Dimensional Scaling Procedures) 중 하나이다. SSA는 변인들 간의 관계를 가상의 지리적 공간에서 시각적 표상을 통해 드러내는데, 만약 특정한 두 변인 간의 상관이 높으면 통계적 공간에서 이 두 변인을 지칭하는 두 개의 점이 가깝게 위치하게 된다(Canter & Heritage, 1990). 이러한 방식으로 가상의 지리적 공간상에서 가까이 나타나는 점들은 서로 상관이 높은 변인들, 즉, 같이 나타날 가능성이 높은 변인들을 가리키게 된다. 결국, 범죄행동 분석에 있어서도 지리적으로 근접한 점들은 서로 상관이 높은 행동 변인들, 다시 말해서 범행에서 함께 자주 등장하는 행동들을 나타내게 되는 것이다. 이러한 행동들을 지칭하는 변인들이 가상의 지리적 공간에서 함께 모여 하나의 구획을 형성하면, 이는 여타의 변인들이 함께 모여 구성한 구획들과는 별개인 특정한 범행 유형을 표상하게 된다(김지영․박지선․박현호, 2009; 박지선․최낙범, 2010; 윤정숙, 박지선, 안성훈, 김민정, 2014).