Thuis
Contacten

    Hoofdpagina


Hoofdstuk 7: Tijdreeksanalyse

Dovnload 182.13 Kb.

Hoofdstuk 7: Tijdreeksanalyse



Pagina1/5
Datum13.04.2019
Grootte182.13 Kb.

Dovnload 182.13 Kb.
  1   2   3   4   5

Hoofdstuk 7: Tijdreeksanalyse



3 belangrijke invloeden die mensen kunnen ondergaan en die inzicht kunnen geven in veranderingen (veranderingen interpreteren):

  1. Leeftijdseffect De effecten ervan zijn moeilijk afzonderlijk vaststelbaar

  2. Periode-effect  daarom longitudinaal onderzoek

  3. Cohorteffect (meerdere meetmomenten).




  • Cohort: een verzameling mensen die in eenzelfde tijd een belangrijke gebeurtenis meemaken.


Leeftijdseffect:

Effect dat met het ouder worden gepaard gaat als gevolg van fysieke, psychische of sociale veranderingen die zich fasegewijs afwikkelen in het proces van ouder worden.

Zouden leeftijdseffecten de enige zijn die in de cohorttabel een rol spelen, dan ontstaan er

bijgevolg alleen verschillen tussen de rijen en zijn de kolommen gelijk.







1960

1970

1980

1990

20-30 jaar

10

10

10

10

30-40 jaar

20

20

20

20

40-50 jaar

30

30

30

30

50-60 jaar

40

40

40

40



Periode-effect:


Effecten die met alle mogelijke gebeurtenissen in de periode tijdens en direct voor de

meting te maken hebben en ieders score op de afhankelijke variabele beïnvloeden.






1960

1970

1980

1990

20-30 jaar

10

20

25

20

30-40 jaar

10

20

25

20

40-50 jaar

10

20

25

20

50-60 jaar

10

20

25

20


Cohorteffect:

Effecten waarbij gebeurtenissen in de tijd cohortspecifiek werken (dus op het ene cohort

een ander invloed hebben dan op het ander cohort).





1960

1970

1980

1990

20-30 jaar

40

30

20

10

30-40 jaar

20

40

30

20

40-50 jaar

15

20

40

30

50-60 jaar

10

15

20

40

Tijdreeksen:

Een verzameling van statistische gegevens betreffende een bepaald verschijnsel over een aantal, meestal aaneengesloten, tijdseenheden.

  • Niet steeds dezelfde mensen (wel vergelijkbaar): dit is bij paneldata wel, maar daar

kunnen in de praktijk belangrijke beperkingen bij optreden, zoals slijtage en uitval van panelleden en de relatief korte tijdsduur tussen het eerste en het laatste meetmoment.

Daarom mag je alleen uitspraken doen op geaggregeerd niveau, niet op individueel niveau.



de oplage van kranten enz.
Bijv. het percentage mensen dat lid is van de EO:

1980

15%

1985

20%

1990

30%

1995

35%

2000

32%

2005

28%


Doelstellingen van tijdreeksanalyse:

  • Beschrijving van de interne structuur: de beschrijving van het gedrag van één veranderend verschijnsel in de loop der tijd aan de hand van een cijferreeks. Daarbij is men met name geïnteresseerd in de vraag of er systematische patronen in de cijferreeks te onderkennen zijn. Om deze patronen te achterhalen worden systematische wijzigingen in de tijdreeks onderscheiden van niet-systematische, toevallige fluctuaties.

  1. Trend (lange termijn ontwikkelingen)


  1. Cyclische beweging (periodieke schommelingen

rondom een algemene trend, bijv. conjunctuurgolven

in de economie)





  1. Seizoenspatronen (fluctuaties binnen een

jaar via een identiek patroon, bijv. kijkcijfers)

  • Voorspellen van toekomstig gedrag

  • Relatie tussen meerdere tijdreeksen: om inzicht te krijgen in sociale processen.

  • Evaluatie van interventies: met tijdsreeksanalyse kan men ook veranderingen onderzoeken die het effect zijn van geplande en georganiseerde ingrepen. Op enig moment in de tijd moet de reeks dan een interruptie vertonen. Een belangrijke bedreiging voor de interne validiteit is dat de mogelijkheid bestaat dat andere zaken dan de ingreep van invloed zijn geweest op de tijdreeks direct na de introductie van de ingreep. De risico’s op een onjuiste interpretatie zijn te verkleinen door het tijdsinterval tussen de metingen zo klein mogelijk te houden, of door gebruik te maken van een controlegroep. Ook moeten de seizoensinvloeden achterhaalt worden en eventueel uit de reeks verwijderd worden.


Waarnemingstechnieken tijdreeks:

Aan de tijdreeks ligt niet een vaste waarnemingstechniek ten grondslag. Alle waarnemingstechnieken kunnen in aanmerking komen, zoals interviews of enquêtes bij personen, inhoudsanalyse van documenten, observaties in bedrijven enz.



  • Primaire data: de onderzoeker verzamelt zelf de gegevens, met als voordeel dat hij het proces min of meer op de voet kan volgen en op zelf gekozen momenten incidenteel peilingen kan verrichten.

  • Secundaire data: bijv. gegevens van het CBS, survey-gegevens van replicatie onderzoekingen.

  • De oorspronkelijke gegevens die verzamelt zijn liggen op het individuele niveau; de cijfers in

de tijdreeks op het geaggregeerde niveau. De fout die men maakt als men via gegevens over collectiviteiten komt tot uitspraken over eenheden op een lager niveau, is een ecologische fout.

de waarde van een variabele gedeeltelijk bepaald door voorafgaande waarde van deze variabele. Het verschijnsel dat opeenvolgende waarden van een tijdreeks met elkaar samenhangen, wordt autocorrelatie genoemd. De autocorrelatie neemt gewoonlijk af naarmate de waarnemingen in de cijferreeks verder uit elkaar liggen.
Tijdreeksanalyse:
  1   2   3   4   5

  • Periode-effect
  • Tijdreeksen

  • Dovnload 182.13 Kb.