Sự khác biệt giữa thiết kế theo chiều dọc và chuỗi thời gian

Sự khác biệt giữa thiết kế dọc và chuỗi thời gian là gì?

Tôi sẽ thêm rằng trong bối cảnh chuỗi thời gian, người ta thường cho rằng dữ liệu được quan sát là sự hiện thực hóa quá trình ngẫu nhiên. Do đó trong chuỗi thời gian, rất nhiều sự chú ý được dành cho các thuộc tính của các quá trình ngẫu nhiên, chẳng hạn như ổn định, tính linh hoạt, v.v. thời gian, vì vậy các phương pháp thống kê cổ điển được áp dụng, vì chúng luôn cho rằng mẫu được quan sát.

Đối với câu trả lời ngắn, người ta có thể nói rằng chuỗi thời gian được nghiên cứu về kinh tế lượng, thiết kế theo chiều dọc - trong thống kê. Nhưng điều đó không trả lời câu hỏi, chỉ chuyển nó sang câu hỏi khác. Mặt khác, rất nhiều câu trả lời ngắn làm chính xác điều đó.

Nếu chúng ta nghĩ về các thiết kế được tạo thành từ trường hợp được đo trong các trường hợp k , thì định nghĩa lỏng lẻo sau đây dường như là mô tả về sự khác biệt:$n$$k$

• thiết kế dọc: cao , k thấp$n$$k$
• chuỗi thời gian: thấp , cao $n$$k$

Tất nhiên, điều này đặt ra câu hỏi cái gì cao và cái gì thấp. Tóm tắt ý thức sơ bộ của riêng tôi về các định nghĩa mờ này, các ví dụ nguyên mẫu của:

• chuỗi thời gian có thể có = 1, 2 hoặc 5 và k = 20, 50, 100 hoặc 1000 và$n$$k$
• thiết kế theo chiều dọc có thể có = 10, 50, 100, 1000 và k = 2, 3, 5, 10, 20$n$$k$

Cập nhật: Theo dõi câu hỏi của Tiến sĩ Ai về mục đích của sự khác biệt, tôi không có câu trả lời chính đáng, nhưng đây là một vài suy nghĩ:

• thuật ngữ phát triển trong các ngành liên quan đến các vấn đề thực chất đặc biệt
• chuỗi thời gian
  • thường quan tâm đến việc dự báo các mốc thời gian trong tương lai
  • thường quan tâm đến việc mô hình hóa các quy trình theo chu kỳ và xu hướng khác nhau
  • thường quan tâm đến việc mô tả động lực học thời gian rất chi tiết
  • thường nghiên cứu các hiện tượng trong đó điều đặc biệt được đo là mối quan tâm cụ thể (ví dụ: tỷ lệ thất nghiệp, chỉ số thị trường chứng khoán, v.v.)
  • chỉ số thời gian thường có trước
• thiết kế theo chiều dọc:
  • thường sử dụng các mẫu của các trường hợp như là mẫu mực của dân số để đưa ra những suy luận về dân số (ví dụ, mẫu của trẻ em để nghiên cứu cách trẻ em thay đổi nói chung)
  • thường quan tâm đến các quá trình thời gian khá chung chung như tăng trưởng, biến đổi và các mô hình thay đổi chức năng tương đối đơn giản
  • nghiên cứu thường được thiết kế đặc biệt để có một số điểm thời gian nhất định.
  • thường quan tâm đến sự thay đổi trong quá trình thay đổi

$k$$n$$n$$k$

Dù sao, đó là ấn tượng của tôi. Có lẽ những người khác có cái nhìn sâu sắc hơn.

Một chuỗi thời gian là một chuỗi đơn giản của các điểm dữ liệu cách nhau ra theo thời gian, thường là với khoảng thời gian đều đặn. Một thiết kế theo chiều dọc khá cụ thể hơn, giữ cùng một mẫu cho mỗi lần quan sát theo thời gian.

Một ví dụ về chuỗi thời gian có thể là thất nghiệp được đo mỗi tháng bằng cách sử dụng khảo sát lực lượng lao động với một mẫu mới mỗi lần; đây sẽ là một chuỗi các thiết kế cắt ngang. Nhưng nó có thể là bất cứ thứ gì như tiền tiết kiệm cá nhân của bạn mỗi năm, cũng sẽ theo chiều dọc. Hoặc đơn giản là nó có thể đi theo một nhóm người cụ thể ngày càng già đi, chẳng hạn như bộ phim tài liệu truyền hình Seven Up! và các phần tiếp theo cứ sau bảy năm - phần mới nhất là 49 Up vào năm 2005, do đó sẽ có một phiên bản khác vào năm tới. Các thiết kế theo chiều dọc có xu hướng cho bạn biết nhiều hơn về cách các cá nhân điển hình thay đổi theo thời gian, nhưng có thể (tùy thuộc vào chi tiết của thiết kế và liệu mẫu có được làm mới không) nói ít hơn về cách toàn bộ dân số thay đổi.

Dữ liệu chuỗi thời gian được đánh giá theo chu kỳ đều đặn trong một khoảng thời gian dài. Trong khi đó dữ liệu theo chiều dọc thì không: các biện pháp lặp đi lặp lại trong một khoảng thời gian ngắn. Đó là thu thập dữ liệu có thể dừng / chấm dứt tại một thời điểm nhất định để thực hiện phân tích hoặc khi các biện pháp thỏa mãn nhà nghiên cứu về sự thay đổi hành vi.