趋势分析（演变与比较）大家好，
我有一个带有连续变量的数据集（未链接在一起）。 一年来，我有 3 种产品的使用数据（以 DDD 表示）及其功效（以 % 表示）。每个数据的年度值。
1）我想知道如何测试多年来功效/消费的演变（它是显着增加还是减少，蛋糕上的樱桃，什么时候变得显着）
2）我想看看消费的演变和功效之间是否存在相关性。
你能帮我选择测试吗...
我的数据集在这里封闭，到目前为止，我尝试了 X 拟合 Y，其中 X 是年份，Y 是功效或消耗量，然后我使用拟合线测试，它可以对我进行方差分析。 不确定这是否合适？ 我应该使用时间序列方法吗？
非常感谢和亲切的问候！
回复：趋势分析（演变与比较）如果你有月度数据，我肯定会推荐使用它。您当然可以尝试时间序列分析，但您应该仔细考虑时间结构 - 例如，滞后模型是否有意义，您是否应该关注差异而不是原始数据等。我仍然认为寻找统计显着性的想法是一种干扰——如果你找到了，它的意义并不比你没有的要多。以图形方式探索关系更有希望。
回复：趋势分析（演变与比较）我也许可以每月而不是每年分割数据，你认为它改变了方法吗？
回复：趋势分析（演变与比较）我认为您“测试”的愿望被误导了。您似乎正在以一种或另一种方式寻找明确的答案，但您拥有的有限数据不会产生确定性。我认为这些图表足够具有启发性。最好关注未来需要做出哪些决策以及可能跟踪哪些数据，以确保事情按预期进行。
回复：趋势分析（演变与比较）谢谢你的回复。
所以实际上，产品 1 已经逐渐取代了产品 2 和 3（它们是不同的产品，在某些情况下，可以用于同一件事）。
考虑到产品 1 的使用增加，预计产品 2 和 3 的下降，但由于产品 2 和 3 也用于产品 1 无法做的事情，我们不确定。 对我们来说，确保确实如此似乎很重要，这样我们才能（或不）强调产品 1 的使用将阻止或保存产品 2 和 3 的使用。
每种产品的功效与其自身的消费有关。 用得越多，效果越差。 这当然是理论上的，速度将取决于化合物。 从我们看到的情况来看，使用产品可以减少产品 2 和 3，如果我们也可以恢复它们的活动，那将是非常好的展示......
不确定我的解释是否足够清楚......如果没有，请告诉我！
回复：趋势分析（演变与比较）如果这是您拥有的所有数据，我认为时间序列分析不会添加任何内容，并且我不会打扰统计显着性 - 只需以图形方式探索数据。从最初的几张图表来看，所有 3 种产品的功效似乎都在有所下降，产品 2 和 3 的销售额正在下降——但其中一种正在大幅增加。您还没有说这 3 种产品是如何相关的——它们是替代品、互补品还是不相关的？我认为这很重要，因为它提供了有关如何查看这些数据的更多背景信息。根据您提供的信息，唯一清楚的是产品 1 的销售与产品 2 和 3 的销售路径不同，而功效趋势似乎相似。重复一遍 - 我不认为进行任何类型的假设检验会为图形添加任何内容（除非您有更多数据可供使用）。
