En el análisis de datos espaciales, los valores atípicos u observaciones influyentes tienen una considerable influencia en la inferencia estadística. Este documento desarrolla un análisis de influencia bayesiana, que incluye el enfoque de influencia local y medidas de influencia de casos en modelos de autoregresión espacial normal asimétrica (SSARMs). Se propone un método de influencia local bayesiano para evaluar el impacto de pequeñas perturbaciones en los datos, la distribución de muestreo y la previa. Para medir la magnitud de diferentes perturbaciones en SSARMs, se establecen el factor de Bayes, la -divergencia y la distancia media posterior. Se presenta una medida de influencia de casos bayesiana para examinar los puntos de influencia en SSARMs. Los puntos de influencia potenciales en los modelos son identificados por la distancia media posterior de Cook y la -divergencia de la moda posterior de Cook. Se proporciona la formulación del análisis de influencia bayesiana de datos espaciales. Estudios de simulación y ejemplos verifican la efectividad de las metodologías presentadas.