縦断的設計と時系列の違い

縦断的デザインと時系列の違いは何ですか？

私は、時系列コンテキストでは通常観測されたデータは、確率過程の実現であると仮定されていることを追加します。したがって、私の理解データの縦文脈ではなど定常性、エルゴード性、などの時系列多くの注目は、確率過程の性質に与えられ、中に異なる点で観測された（IID変数のサンプルI平均シーケンスにより）通常のサンプルから来ています常にサンプルが観察されると仮定するため、古典的な統計手法が適用されます。

統計で - 短い答えのために、人は時系列は計量経済学、縦方向の設計で検討されていることを言うかもしれません。しかし、それは質問に答えるのではなく、単に別の質問に移します。一方、多くの短い答えがまさにそれをします。

k回測定されたケースで構成されるデザインを考えると、次の大まかな定義はその区別を説明しているように思えます。$n$$k$

• 縦型デザイン：高、低$n$$k$
• 時系列：低、高$n$$k$

もちろん、これは何が高く、何が低いのかという問題を提起します。これらのファジー定義のプロトタイプとしての私自身のラフな感覚をまとめると：

• 時系列は、可能性があります = 1,2、又は5及びK = 20、50、100、または1000、および$n$$k$
• 長手方向の設計は可能性があります = 10、50、100、1000およびK = 2、3、5、10、20$n$$k$

更新：区別の目的は何であるかについてのフー博士の質問に 続いて、私には信頼できる答えはありませんが、いくつかの考えがあります：

• 用語は、特定の実質的な問題に関係する分野で進化します
• 時系列
  • 多くの場合、将来の時点の予測に関心があります
  • 多くの場合、さまざまな周期的プロセスおよび傾向プロセスのモデリングに関心があります
  • 多くの場合、時間的ダイナミクスを非常に詳細に記述することに関心があります
  • 多くの場合、測定された特定のものは、特定の関心のある現象を研究する（例えば、等の失業率、株式市場指数、）
  • 多くの場合、時間インデックスは既存のものです
• 縦型デザイン：
  • 集団に関する推論を行うために、集団の模範としてケースのサンプルを使用することがよくあります（たとえば、子どもの一般的な変化を研究するための子どものサンプル）
  • 多くの場合、成長、変動性、比較的単純な機能変化モデルなどのかなり一般的な時間的プロセスに関係している
  • 研究は、多くの場合、特定の時点数を持つように特別に設計されています。
  • 多くの場合、変更プロセスのバリエーションに関心がある

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

とにかく、それが私の印象です。おそらく他の人はより大きな洞察を持っています。

時系列データポイントのシーケンスが通常規則的な時間間隔で、時間にわたって離間シンプルです。長手方向の設計は、時間をかけて、各観察用の同じサンプルを維持、むしろより特異的です。

時系列の例としては、毎回新しいサンプルを使用した労働力調査を使用して毎月測定される失業があります。これは一連の断面設計になります。しかし、それは毎年あなたの個人的な貯蓄のようなものである可能性があり、これも長期的です。または、テレビのドキュメンタリー「Seven Up！」など、年をとる特定のコホートに従うだけの場合もあります。そして、その後7年ごとに続編-最新は2005年に49アップだったので、来年は別のエディションがあるはずです。縦断的設計では、典型的な個人が時間とともに変化する方法について詳しく説明する傾向がありますが、（設計の詳細およびサンプルが更新されるかどうかによっては）集団全体の変化についてはあまり語らない場合があります。

時系列データは、長期間にわたって定期的に評価されます。縦断データはそうではありませんが、繰り返される測定は短期間です。つまり、データ収集は、分析を行う特定の時点で、または行動の変化の観点から研究者が測定値を満たしたときに、停止/終了することができます。