การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้บ่อยในการวิจัยเชิงปริมาณ เป็นวิธีการตรวจสอบว่าตัวแปรบางอย่างเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาอย่างไร การวิเคราะห์อนุกรมเวลาสามารถนำไปใช้กับหลากหลายสาขา เช่น เศรษฐศาสตร์ การเงิน ฟิสิกส์ และวิศวกรรม ในบทความนี้ เราจะอธิบายว่าการวิเคราะห์อนุกรมเวลาคืออะไร มีการดำเนินการอย่างไร และเหตุใดจึงมีประโยชน์ในระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาคืออะไร?

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาลำดับของจุดข้อมูลที่รวบรวมในช่วงเวลาหนึ่ง เป็นวิธีการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรเมื่อเวลาผ่านไป และการเปลี่ยนแปลงนี้เกี่ยวข้องกับตัวแปรอื่นๆ อย่างไร การวิเคราะห์อนุกรมเวลาแตกต่างจากการวิเคราะห์ภาคตัดขวาง ซึ่งศึกษาข้อมูล ณ เวลาจุดเดียว ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ข้อมูลจะถูกจัดลำดับตามเวลาและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจะถูกวิเคราะห์เมื่อเวลาผ่านไป

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาดำเนินการอย่างไร?

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเกี่ยวข้องกับหลายขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมข้อมูล โดยปกติข้อมูลจะถูกรวบรวมตามช่วงเวลาปกติ เช่น รายวัน รายสัปดาห์ หรือรายเดือน สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การสำรวจ การทดลอง หรือการศึกษาเชิงสังเกต

ขั้นตอนต่อไปคือการลงจุดข้อมูล สิ่งนี้ช่วยให้เห็นภาพการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรเมื่อเวลาผ่านไป พล็อตสามารถเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และวัฏจักรในข้อมูล พล็อตยังสามารถแสดงว่าข้อมูลอยู่กับที่หรือไม่อยู่นิ่ง ข้อมูลที่อยู่กับที่จะมีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนตลอดเวลา ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่อยู่กับที่จะมีค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

หลังจากลงจุดข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการทดสอบทางสถิติเพื่อกำหนดลักษณะของข้อมูล การทดสอบเหล่านี้อาจรวมถึงการทดสอบความสัมพันธ์อัตโนมัติ เฮเทอโรเคดาสติซิตี้ และรูตของหน่วย การทดสอบความสัมพันธ์อัตโนมัติว่าจุดข้อมูลมีความสัมพันธ์กับค่าในอดีตหรือไม่ Heteroskedasticity ทดสอบว่าความแปรปรวนของข้อมูลเปลี่ยนแปลงตามเวลาหรือไม่ หน่วยรูททดสอบว่าข้อมูลอยู่กับที่หรือไม่อยู่นิ่ง

เมื่อกำหนดลักษณะของข้อมูลแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเลือกแบบจำลองที่เหมาะสม มีหลายโมเดลที่สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เช่น แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA) แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอยอัตโนมัติตามฤดูกาล (SARIMA) และแบบจำลองเวกเตอร์การถดถอยอัตโนมัติ (VAR) แบบจำลองถูกเลือกตามลักษณะของข้อมูลและคำถามการวิจัย

ในที่สุด แบบจำลองจะใช้เพื่อทำการทำนายหรือประมาณค่าพารามิเตอร์ สามารถคาดการณ์ค่าในอนาคตของตัวแปรตามค่าในอดีตได้ สามารถประมาณค่าพารามิเตอร์เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรกับตัวแปรอื่นๆ

เหตุใดการวิเคราะห์อนุกรมเวลาจึงมีประโยชน์ในระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ

การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีประโยชน์ในระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรก ช่วยให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบว่าตัวแปรบางอย่างเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้สามารถช่วยในการระบุรูปแบบ แนวโน้ม และวัฏจักรในข้อมูล ประการที่สอง ช่วยให้นักวิจัยตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้สามารถช่วยระบุสาเหตุและทำนายได้ ประการที่สาม ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบสมมติฐานและประมาณค่าพารามิเตอร์ได้ สิ่งนี้สามารถช่วยตอบคำถามการวิจัยและให้คำแนะนำเชิงนโยบาย

บทสรุป

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นวิธีการทางสถิติที่นิยมใช้ในระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ มันเกี่ยวข้องกับการศึกษาลำดับของจุดข้อมูลที่รวบรวมเมื่อเวลาผ่านไป การวิเคราะห์อนุกรมเวลาสามารถช่วยนักวิจัยตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรเมื่อเวลาผ่านไป เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเมื่อเวลาผ่านไป ทดสอบสมมติฐาน และประมาณค่าพารามิเตอร์ เมื่อเข้าใจการวิเคราะห์อนุกรมเวลา นักวิจัยสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับไดนามิกของข้อมูลและให้คำแนะนำเชิงนโยบายที่มีข้อมูลครบถ้วน

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)