縦断データとは

縦断的データは、縦断的研究と呼ばれる長期観察の結果です。 これらの研究は、選択された人々またはプロセスのグループに焦点を当て、さまざまな要因が時間とともにどのように変化するかを観察します。 これらの研究は多次元的であるため、特定の分野に焦点を当てるのではなく、研究対象のさまざまな側面に注目します。 縦断的データは、1回限りの研究では見ることができない人の生活や進行中のプロセスの長期的な傾向を見つけるために使用されます。

縦断的データの定義要因は、時間と複雑さです。 研究が実際に縦断的であるためには、因子の進行を見るのに十分な期間にわたって因子を繰り返し検査する必要があります。 その間、被験者は統計データと逸話情報で繰り返し質問に答えます。

この期間は、実施されている研究の種類によって異なります。 この研究が、米国オハイオ州の女性に対する大学2年目の影響に関するものである場合、その特定のグループは1年間定期的にデータを提供する必要があります。 調査が貧困が子供の仕事の習慣に与える影響に関連する場合、子供は、幼い頃から職業を確立するのに十分な年齢になるまでデータを提供する必要があります。 この研究は、5歳頃から30歳前後まで、おそらくさらに長く続くでしょう。

もう1つの要因である複雑さは、縦断的データを調査する人々が傾向を把握できるようにするものです。 被験者が提供する情報は、テスト対象の領域に影響を与えないと思われる側面を網羅しています。 これにより、研究者は、一見無関係な行動に影響を与える環境的および社会的傾向を見つけることができます。 また、偽の接続と呼ばれるものを見つけることもできます。 これらは関連しているように見える点ですが、綿密な調査により、それらは3番目の要因によって影響を受ける2つの要素にすぎないことがわかります。

これらの研究は人類学および社会学の多くの分野で使用されていますが、他の分野でも同様に使用されています。 経済学では、縦断的なデータを使用して市場の傾向を見つけます。 これらの傾向は、十分な時間を与えられれば繰り返される傾向があります。 十分な情報があれば、投資家は過去に発生した複雑なトレンドを模倣する現在発生しているトレンドを見つけることができ、投資方法をよりよく理解できます。

製造会社は長期データを使用して、製品を改善し、機器の寿命を延ばす方法を見つけます。 トレンドを選択することにより、彼らは、1回限りの問題と状況を繰り返し発生するインシデントから分離することができます。 これにより、エネルギーとお金をより効率的に集中させることができます。