要确定在特定地理数据上运行哪些统计测试，可以使用以下解决方法：

1. 数据可视化：首先，对地理数据进行可视化，以便直观地了解数据的分布和特征。可以使用地图库（如folium、geopandas）将地理数据绘制在地图上，或使用图表库（如matplotlib、seaborn）绘制柱状图、折线图等来展示数据的分布。

下面是使用folium库绘制地理数据的示例代码：

import folium

# 创建地图
m = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)

# 绘制地理数据
for index, row in data.iterrows():
    folium.CircleMarker(location=[row['latitude'], row['longitude']],
                        radius=5,
                        color='blue',
                        fill=True,
                        fill_color='blue').add_to(m)

# 显示地图
m

2. 描述统计分析：使用描述统计方法，如平均值、中位数、标准差等，对地理数据进行初步分析。可以使用数据处理库（如pandas、numpy）来计算这些统计指标。

下面是使用pandas库计算平均值和标准差的示例代码：

import pandas as pd

# 计算平均值和标准差
mean_value = data['column_name'].mean()
std_value = data['column_name'].std()

print("平均值：", mean_value)
print("标准差：", std_value)

3. 空间统计分析：针对地理数据的特点，进行空间统计分析。常见的空间统计方法包括点模式分析、空间自相关分析、聚类分析等。可以使用地理数据分析库（如pysal、geopandas）来执行这些空间统计方法。

下面是使用geopandas库执行空间自相关分析的示例代码：

import geopandas as gpd
from pysal.explore import esda

# 读取地理数据
data = gpd.read_file('shapefile.shp')

# 空间自相关分析
y = data['column_name']
w = pysal.lib.weights.Queen.from_dataframe(data)
morans_i = esda.Moran(y, w)

# 打印结果
print("Moran's I:", morans_i.I)
print("p-value:", morans_i.p_sim)

通过上述解决方法，可以对特定地理数据进行可视化、描述统计分析和空间统计分析，以帮助确定应该在地理数据上运行哪些统计测试。