Différence entre la conception longitudinale et la série chronologique

Quelle (s) est (sont) la (les) différence (s) entre une conception longitudinale et une série chronologique?

J'ajouterai qu'en contexte chronologique, on suppose généralement que les données observées sont une réalisation du processus stochastique. Par conséquent, dans les séries chronologiques, une grande attention est accordée aux propriétés des processus stochastiques, telles que la stationnarité, l’ergodicité, etc. Dans un contexte longitudinal, les données proviennent d’échantillons habituels méthodes statistiques classiques sont appliquées, car elles supposent toujours que l’échantillon est observé.

Pour répondre brièvement, on pourrait dire que les séries chronologiques sont étudiées en économétrie, conception longitudinale - en statistique. Mais cela ne répond pas à la question, mais passe à une autre question. Par contre, beaucoup de réponses courtes font exactement cela.

Si nous pensons à des dessins composés de cas mesurés à k occasions, la définition vague ci-dessous me semble décrire la distinction:$n$$k$

• dessins longitudinaux: haut , bas $n$$k$
• série temporelle: bas , haut $n$$k$

Bien sûr, cela soulève la question de ce qui est haut et de ce qui est bas. Résumant mon propre sens approximatif de ces définitions floues, exemples prototypiques de:

• la série temporelle peut avoir = 1, 2 ou 5 et k = 20, 50, 100 ou 1000, et$n$$k$
• les conceptions longitudinales peuvent avoir = 10, 50, 100, 1000 et k = 2, 3, 5, 10, 20$n$$k$

Mise à jour: Pour faire suite à la question du Dr Who sur le but de la distinction, je n'ai pas de réponse faisant autorité, mais voici quelques réflexions:

• la terminologie évolue dans les disciplines concernées par des problèmes de fond particuliers
• des séries chronologiques
  • souvent concerné par la prévision de points de temps futurs
  • souvent concerné par la modélisation de divers processus cycliques et de tendance
  • souvent préoccupé par la description détaillée de la dynamique temporelle
  • étudie souvent des phénomènes pour lesquels la chose mesurée mesurée présente un intérêt particulier (par exemple, le taux de chômage, les indices boursiers, etc.)
  • les indices temporels sont souvent préexistants
• dessins longitudinaux:
  • utilise souvent des échantillons de cas comme exemples d'une population afin de tirer des conclusions sur la population (par exemple, un échantillon d'enfants pour étudier comment les enfants changent en général)
  • souvent concerné par des processus temporels assez généraux comme la croissance, la variabilité et des modèles de changement fonctionnel relativement simples
  • L’étude est souvent spécialement conçue pour avoir un nombre donné de points dans le temps.
  • souvent intéressé par la variation des processus de changement

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

En tout cas, c'est mon impression. Peut-être que d'autres ont une plus grande perspicacité.

Une série chronologique est une simple séquence de points de données espacés dans le temps, généralement avec des intervalles de temps réguliers. Une conception longitudinale est plutôt plus spécifique, en gardant le même échantillon pour chaque observation dans le temps.

Un exemple de série chronologique pourrait être le chômage mesuré tous les mois à l'aide d'une enquête sur la population active avec un nouvel échantillon à chaque fois; ce serait une séquence de conceptions transversales. Mais cela pourrait être quelque chose comme vos économies personnelles chaque année, ce qui serait également longitudinal. Ou bien, cela pourrait simplement faire suite à une cohorte particulière de personnes qui vieillissent, comme le documentaire télévisé Seven Up! et les suites tous les sept ans après cela - la dernière était 49 Up en 2005, il devrait donc y avoir une autre édition l'année prochaine. Les schémas longitudinaux tendent à vous en dire plus sur la façon dont les individus typiques changent avec le temps, mais pourraient (en fonction des détails du schéma et si l'échantillon est actualisé) en dire moins sur les changements de la population dans son ensemble.

Les données de séries chronologiques sont évaluées à intervalles réguliers pendant une longue période. Considérant que les données longitudinales ne sont pas: les mesures répétées sont pour une courte période de temps. C’est-à-dire que la collecte de données peut cesser / prendre fin à un moment donné pour effectuer l’analyse ou lorsque les mesures satisfont le chercheur en termes de changement de comportement.