縦断的なデータとは何ですか？

縦方向のデータは、縦断的研究と呼ばれる長期的な観察の一種の結果です。これらの研究は、人々またはプロセスの選択グループに焦点を当てており、時間の経過とともにさまざまな要因が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であるため、特定の領域に焦点を当てるのではなく、研究対象の被験者のさまざまな側面を検討します。縦断的データは、人の生活や、一度限りの研究で見ることが不可能な継続的な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、その要因の進行を見るのに十分な期間にわたって繰り返し因子を調べなければなりません。その間、被験者は統計データと逸話情報を含む質問に繰り返し回答します。

この時間枠は、実施される研究の種類によって異なります。研究が大学の女性に対する2年目の影響に関する場合米国州オハイオ州では、その特定のグループは1年間データを定期的に提供する必要があります。研究が貧困が子どもたちの仕事の習慣に与える影響に関連している場合、子供たちは職業を確立するのに十分な年齢になるまで、非常に若いときから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歳頃からさらに長く続く可能性があります。

他の要因である複雑さは、縦断的データを研究している人々がトレンドを選ぶことが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ように見える側面をカバーしています。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、偽のつながりと呼ばれるものを見つけることができます。これらは関連していると思われるポイントですが、綿密な調査では、3分の1の影響を受ける2つの要因であることがわかります。

tこれらの研究は、人類学と社会学の多くの分野で使用されていますが、他の分野も同様に使用しています。経済学は縦断的データを使用して、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す傾向があります。十分な情報があれば、投資家は過去に起こった複雑なトレンドを模倣して、投資方法をよりよく理解するトレンドを見つけることができます。

製造会社は、縦断的データを使用して、製品を改善し、機器の寿命を増やす方法を見つけます。トレンドを選ぶことで、彼らは1回限りの問題と状況を繰り返し事件から分離することができます。これにより、彼らは彼らの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。