مشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل

الموسوعة الحرة
مخطط انسيابي يوضح وحدات زمنية مختارة. كما يُظهر الرسم البياني الأجرام السماوية الثلاثة المرتبطة بهذه الوحدات الزمنية.

تُعدّ مشكلة الوحدة الزمنية المُعدّلة ( MTUP ) مصدرًا للتحيز الإحصائي الذي يحدث في تحليل السلاسل الزمنية والتحليل المكاني عند استخدام بيانات زمنية مُجمّعة في وحدات زمنية . [ 1 ] [ 2 ] في مثل هذه الحالات، قد يؤثر اختيار الوحدة الزمنية (مثل الأيام، أو الأشهر، أو السنوات) على نتائج التحليل ويؤدي إلى تناقضات أو أخطاء في اختبار الفرضيات الإحصائية . [ 3 ]

خلفية

جدول يوضح العلاقات الكمية بين وحدات الزمن الشائعة

ترتبط مشكلة وحدة القياس الزمنية متعددة الوحدات (MTUP) ارتباطًا وثيقًا بمشكلة وحدة القياس المكانية القابلة للتعديل (MAUP)، إذ تتناول كلتاهما نطاق التحليل ومسألة اختيار التحليل المناسب. [ 2 ] [ 4 ] بينما تشير مشكلة MAUP إلى اختيار وحدات التعداد المكاني، تنشأ مشكلة MTUP لأن الوحدات الزمنية المختلفة لها خصائص ومميزات مختلفة، مثل عدد الفترات التي تحتويها أو مستوى التفاصيل التي توفرها. [ 2 ] [ 4 ] [ 5 ] على سبيل المثال، يمكن تجميع بيانات المبيعات اليومية لمنتج ما في بيانات مبيعات أسبوعية أو شهرية أو سنوية. في هذه الحالة، قد يؤدي استخدام البيانات الشهرية بدلًا من البيانات اليومية إلى فقدان معلومات مهمة حول توقيت الأحداث، كما أن استخدام البيانات السنوية قد يحجب الاتجاهات والأنماط قصيرة المدى. [ 3 ] مع ذلك، قد تحتوي البيانات اليومية في المثال على قدر كبير من التشويش، أو الارتباط الذاتي الزمني، أو قد تكون غير متسقة مع مجموعات بيانات أخرى. [ 1 ] باستخدام البيانات اليومية فقط، لن يكون من الممكن إجراء تحليل دقيق على أساس ساعي. بالإضافة إلى ذلك، قد تنشأ مشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل عندما تكون الوحدات الزمنية غير منتظمة أو عندما تكون البيانات مفقودة لبعض الفترات. في مثل هذه الحالات، يمكن أن يؤثر اختيار الوحدة الزمنية على كمية البيانات المفقودة، مما قد يؤثر بدوره على دقة التحليل والتنبؤ.

بشكل عام، تُبرز مشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل أهمية مراعاة الوحدة الزمنية بعناية عند تحليل بيانات السلاسل الزمنية والتنبؤ بها. [ 1 ] غالبًا ما يكون من الضروري تجربة وحدات زمنية مختلفة وتقييم النتائج لتحديد الخيار الأنسب. [ 1 ]

الارتباط الذاتي الزمني

يشير الارتباط الزمني إلى درجة الارتباط أو التشابه بين قيم متغير ما في نقاط زمنية مختلفة. [ 6 ] [ 7 ] وهو يدرس كيفية ارتباط القيم السابقة للمتغير بقيمه الحالية عبر سلسلة من الفترات الزمنية. [ 6 ] يشير الارتباط الزمني العالي إلى أن الملاحظات السابقة تؤثر على الملاحظات المستقبلية، بينما يشير الارتباط المنخفض إلى أن القيم الحالية مستقلة عن القيم السابقة. يُستخدم هذا المفهوم غالبًا في تحليل السلاسل الزمنية لفهم الأنماط والاتجاهات والتبعيات ضمن مجموعة بيانات مرتبة زمنيًا، مما يساعد على التنبؤ واستنتاج الديناميكيات الكامنة للنظام بمرور الوقت. ويمكن معالجة الارتباط الزمني من خلال تعديل الوحدة الزمنية المستخدمة لتصنيف البيانات في التحليل. [ 2 ]

تداعيات

جريمة

قد يكون لتأثير وحدة القياس الزمنية للجريمة على تحليل الجريمة أثرٌ كبير، إذ يُمكن أن يؤثر على دقة وموثوقية بيانات الجريمة واستنتاجاتها المتعلقة بأنماطها واتجاهاتها. [ 3 ] على سبيل المثال، لنفترض تغيير وحدة التحليل الزمنية من أيام إلى أسابيع. في هذه الحالة، قد ينخفض ​​أو يرتفع عدد الجرائم المُبلّغ عنها، حتى لو ظل النمط الأساسي ثابتًا. وهذا قد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة حول فعالية استراتيجيات منع الجريمة أو المستوى العام للجريمة في منطقة معينة. [ 3 ]

إمكانية الحصول على الغذاء

قد يؤثر استخدام وحدة زمنية محددة (MTUP) أيضًا على إمكانية الحصول على الغذاء. [ 4 ] تبرز هذه المشكلة عند تغيير الوحدة الزمنية للتحليل، مما يؤدي إلى تغييرات في الأنماط والاتجاهات الملحوظة في بيانات إمكانية الحصول على الغذاء. على سبيل المثال، إذا تم تحليل بيانات إمكانية الحصول على الغذاء من سنوات مختلفة أو تجميعها بشكل مختلف، فمن المرجح أن تتأثر نتائج الدراسة. [ 4 ] قد يؤثر ذلك على فهمنا لتوافر الغذاء في مناطق مختلفة بمرور الوقت، وقد يؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة أو غير مكتملة حول إمكانية الحصول على الغذاء. [ 4 ]

علم الأوبئة

قد يؤثر متوسط ​​وقت الوصول إلى البيانات الصحية على فهمنا لمعدل انتشار الأمراض أو النتائج الصحية في مختلف الفئات السكانية بمرور الوقت، مما قد يؤدي إلى استنتاجات غير صحيحة أو غير مكتملة حول حالة الصحة العامة. [ 8 ] [ 9 ] لذا، ينبغي على الباحثين مراعاة الإطار الزمني المختار لجمع وتحليل بيانات الصحة العامة. [ 8 ]

الحلول المقترحة

لمعالجة مشكلة وحدة القياس الزمنية (MTUP)، من المهم مراعاة الدقة الزمنية للبيانات واختيار الوحدة الزمنية الأنسب بناءً على سؤال البحث وأهداف التحليل. [ 1 ] في بعض الحالات، قد يكون من الضروري تجميع البيانات أو استكمالها بوحدة زمنية متسقة. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون من المفيد استخدام وحدات زمنية متعددة أو عرض النتائج لوحدات زمنية مختلفة لإظهار مدى تأثر النتائج باختيار الوحدة الزمنية. [ 1 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 3 4 5 6 تشنغ، تاو؛ أديبجو، مونسورو؛ بريس، توبياس (27 يونيو 2014). "مشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل (MTUP) وتأثيرها على اكتشاف التجمعات المكانية الزمنية" . PLOS ONE . 9 (6) e100465. Bibcode : 2014PLoSO...9j0465C . doi : 10.1371/journal.pone.0100465 . PMC 4074055. PMID 24971885 .  
  2. 1 2 3 4 جونغ، ر. دي؛ بروين، س. دي (5 يناير 2012). "الاتجاهات الخطية في السلاسل الزمنية الموسمية للغطاء النباتي ومشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل" . علوم الأرض الحيوية . 9 (1): 71-77 . Bibcode : 2012BGeo....9...71D . doi : 10.5194/bg-9-71-2012 .
  3. 1 2 3 4 ديكارد، ميكا؛ شنيل، كوري (22 أكتوبر 2022). "عدم استقرار (أو عدم استقرار) بؤر الجرائم العنيفة بين الأشهر ومشكلة الوحدة الزمنية القابلة للتعديل". الجريمة والانحراف . 69 ( 6-7 ): 1312-1335 . doi : 10.1177/00111287221128483 .
  4. 1 2 3 4 5 تشين، شيانغ؛ يي، شينيو؛ وايدنر، مايكل جيه؛ ديلميل، إريك؛ كوان، مي-بو؛ شانون، جيري؛ راسين، راسين إف؛ آدامز، آرون؛ ليانغ، لو؛ بينغ، جيا (27 ديسمبر 2022). "مراجعة منهجية لمشكلة وحدة المساحة القابلة للتعديل (MAUP) في البحوث البيئية الغذائية المجتمعية" . المعلوماتية الحضرية . 1. Bibcode : 2022UrbIn...1...22C . doi : 10.1007/s44212-022-00021-1 . S2CID 255206315 . 
  5. ↑ أوبنشاو، ستان (1983). مشكلة الوحدة الهوائية القابلة للتعديل (ملف PDF) . جيوبوكس. رقم ISBN 0-86094-134-5.
  6. 1 2 ميتشل، ديفيد جيه؛ دوجون، أنطوان إم؛ بيكمان، كريستا؛ بيرو، بيتر (1 نوفمبر 2019). "الارتباط الذاتي الزمني: عامل مهمل في دراسة قابلية تكرار السلوك ومرونته" . علم البيئة السلوكي . 31 (1): 222-231 . doi : 10.1093/beheco/arz180 . hdl : 10536/DRO/DU:30135712 .
  7. ^ جاو ، يونغ. تشنغ، جينغ؛ منغ، هاوهان. ليو، يو (2019). "قياس الارتباط الذاتي المكاني والزماني في بيانات السلاسل الزمنية للتنقل البشري الجماعي" . علم المعلومات الجيومكانية . 22 (3): 166– 173. بيب كود : 2019GSIS...22..166G . دوى : 10.1080/10095020.2019.1643609 .
  8. بارك ، يو مين؛ كيرني، غريغوري د.؛ وول، بينيت؛ جونز، كاثرين؛ هوارد، روبرت ج.؛ هايلوك، راي هـ. (26 أغسطس 2021). "وفيات كوفيد-19 في الولايات المتحدة: تحولات في بؤر التفشي خلال المراحل الثلاث للجائحة والتأثير المتغير مكانيًا وزمانيًا لضعف التأثر بالجائحة" . المجلة الدولية لبحوث البيئة والصحة العامة . 18 (17): 8987. doi : 10.3390/ijerph18178987 . hdl : 10342/11106 . PMC 8431027. PMID 34501577 .  
  9. ↑ توسون، م.؛ ياب، م.؛ كوك، م. ر.؛ موراي، ك.؛ تورلاش، ب.؛ وايت، د. (27 مارس 2019). " دمج الجغرافيا في إطار نظري وإحصائي معمّم جديد يتناول مشكلة الوحدة المساحية القابلة للتعديل" . المجلة الدولية للجغرافيا الصحية . 18 (1): 6. doi : 10.1186/s12942-019-0170-3 . PMC 6437958. PMID 30917821 .