トレンド分析（進化＆比較）こんにちは、みんな、
私は連続変数を持つデータセットを持っています(一緒にリンクされていません)。 私は、1 年にわたって、3 つの製品の使用 (DDD で表される) とその有効性 (% で表される) に関するデータを持っています。各データの年間値。
1) 私は、何年にもわたる有効性/消費の進化をテストする方法を知りたいです (それは大幅に増加しているのか、減少しているのか、いつ重要になるのか)
2) 消費の進化と有効性の間に相関関係があるかどうかを確認したい.
テストの選択について教えてください...
私のデータセットはここに含まれています。これまでのところ、X を年、Y を有効性または消費量として、Y による X の適合を試みました。次に、分散分析を行う適合線検定を使用します。 これが適切かどうかわかりませんか？ 時系列アプローチを使用する必要がありますか?
どうもありがとうございました。
Re: トレンド分析（進化＆比較）毎月のデータがある場合は、それを使用することをお勧めします。確かに時系列分析を試すことはできますが、時間構造について慎重に検討する必要があります。たとえば、時間差のあるモデルは理にかなっているか、生データではなく違いに注目する必要があるかなどです。統計的有意性を探すという考えは、いまだに気を散らすものだと思います。それが見つかったとしても、そうでない場合よりも意味がありません。関係をグラフィカルに探索することは、はるかに有望です。
Re: トレンド分析（進化＆比較）年ではなく月ごとにデータを分割できるかもしれませんが、アプローチが変わると思いますか?
Re: トレンド分析（進化＆比較）「テスト」したいというあなたの欲求は見当違いだと思います。あなたは何らかの方法で明確な答えを探しているように見えますが、あなたが持っている限られたデータでは確実性は得られません.グラフは十分示唆に富んでいると思います。今後どのような意思決定を行う必要があるか、また、物事が期待どおりに展開していることを確認するために追跡できるデータに焦点を当てる方がよいでしょう。
Re: トレンド分析（進化＆比較）返信ありがとうございます。
したがって、実際には、製品 1 は徐々に製品 2 と 3 に取って代わりました (これらは異なる製品であり、場合によっては同じ目的で使用される可能性があります)。
製品 1 の使用が増加したことを考えると、製品 2 と製品 3 の減少は予想されていましたが、製品 2 と製品 3 は製品 1 ではできないことにも使用されるため、確信が持てませんでした。 製品 1 の使用が製品 2 および 3 の使用を防止または節約することを強調できる (または強調できない) ように、そのようにすることが重要であると思われます。
各製品の有効性は、それ自体の消費に関連しています。 使えば使うほど効果が薄れます。 もちろん、これは理論上のものであり、速度はコンパウンドによって異なります。 私たちが見たところ、製品を使用すると製品 2 と 3 が減少し、それらの活動も回復できれば、それを示すのは非常に良いことです...
私の説明が十分に明確かどうかわからない...そうでない場合はお知らせください!
Re: トレンド分析（進化＆比較）これがすべてのデータである場合、時系列分析は何も追加しないと思います。また、統計的有意性を気にする必要はありません。データをグラフで調べるだけです。最初のいくつかのグラフから、3 つの製品すべての有効性がやや低下し、製品 2 と 3 の売上が減少しているように見えますが、1 つが大幅に増加しています。これら 3 つの製品がどのように関連しているかについては言及されていませんが、それらは代替品ですか、補完品ですか、それとも無関係ですか?このデータをどのように見るかについて、より多くのコンテキストが得られるため、これは重要だと思います。あなたが提供したものから明らかなことは、製品 1 の売上が製品 2 および 3 の売上とは異なる経路をたどっていることだけですが、有効性の傾向は似ているように見えます。繰り返しますが、仮説検定を行ってもグラフに何かが追加されるとは思いません (さらにデータを処理する必要がある場合を除きます)。
