ข้อมูลช่วงเวลา: คําจํากัดความ?
ข้อมูลช่วงเวลาหรือที่เรียกว่าจํานวนเต็มถูกกําหนดให้เป็นชนิดข้อมูลที่วัดตามมาตราส่วนซึ่งแต่ละจุดจะถูกวางไว้ในระยะห่างที่เท่ากันจากกัน ข้อมูลช่วงเวลาจะปรากฏในรูปแบบของตัวเลขหรือค่าตัวเลขเสมอโดยที่ระยะห่างระหว่างจุดทั้งสองเป็นมาตรฐานและเท่ากัน
ข้อมูลช่วงเวลาไม่สามารถคูณหรือแบ่งได้อย่างไรก็ตามสามารถเพิ่มหรือลบได้ ข้อมูลช่วงเวลาวัดบน an มาตราส่วนช่วงเวลา. ตัวอย่างง่ายๆ ของข้อมูลช่วงเวลา: ความแตกต่างระหว่าง 100 องศาฟาเรนไฮต์และ 90 องศาฟาเรนไฮต์เท่ากับ 60 องศาฟาเรนไฮต์และ 70 องศาฟาเรนไฮต์
ใน
การวิจัยตลาด
หรือในรูปแบบอื่น ๆ ของข้อมูลช่วงเวลาการวิจัยทางสังคมเศรษฐกิจหรือธุรกิจมีบทบาทสําคัญ สิ่งที่ทําให้ข้อมูลช่วงเวลาเป็นที่นิยมและเป็นที่ต้องการเป็นเพราะข้อมูลช่วงเวลาสนับสนุนการทดสอบทางสถิติและการแปลงเกือบทั้งหมดในการรับ ข้อมูลเชิงปริมาณ
เรียนรู้เกี่ยวกับ: ทดสอบความต้องการของตลาด
ข้อมูลช่วงเวลามีคุณลักษณะที่โดดเด่นมากซึ่งทําให้แตกต่างเมื่อเปรียบเทียบกับ ข้อมูลเล็กน้อยข้อมูลลําดับหรือแม้แต่ข้อมูลอัตราส่วน ข้อมูลช่วงเวลาไม่มีจุดศูนย์สัมบูรณ์ที่กําหนดไว้ซึ่งมีอยู่ในข้อมูลอัตราส่วน การขาดจุดศูนย์สัมบูรณ์ทําให้การเปรียบเทียบขนาดโดยตรงเป็นไปไม่ได้ ตัวอย่างเช่น วัตถุ A มีขนาดใหญ่เป็นสองเท่าของวัตถุ B ไม่มีความเป็นไปได้ในข้อมูลช่วงเวลา
เรียนรู้เพิ่มเติม:
มาตราส่วนการวัดตัวแปร – ระบุ ลําดับ ช่วงเวลา และอัตราส่วน
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วงเวลา
เนื่องจากข้อมูลช่วงเวลาเป็นประเภทข้อมูล การวิเคราะห์เชิงปริมาณ จึงสามารถใช้วิธีการเกือบทั้งหมดที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณได้ นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
1. การวิเคราะห์แนวโน้ม
การวิเคราะห์แนวโน้ม เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลช่วงเวลายอดนิยมที่ใช้ในการวาดแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกโดยการรวบรวมข้อมูลการสํารวจในช่วงระยะเวลาหนึ่ง กล่าวอีกนัยหนึ่งการวิเคราะห์แนวโน้มเกี่ยวกับข้อมูลช่วงเวลาจะดําเนินการโดยการรวบรวมข้อมูลโดยใช้การสํารวจมาตราส่วนช่วงเวลาในการทําซ้ําหลายครั้งโดยใช้คําถามเดียวกัน
2. การวิเคราะห์ SWOT
การวิเคราะห์ที่ดําเนินการเพื่อประเมินจุดแข็งจุดอ่อนโอกาสและภัยคุกคามขององค์กรเรียกว่า
การวิเคราะห์ SWOT
และใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินข้อมูลช่วงเวลา จุดแข็งและจุดอ่อนเป็นลักษณะภายในขององค์กรในขณะที่โอกาสและภัยคุกคามอยู่นอกองค์กร องค์กรสามารถวัดข้อมูลช่วงเวลาเพื่อประเมินการแข่งขันในตลาดตลอดจนวางแผนกิจกรรมทางการตลาดในอนาคตโดยใช้ผลการวิเคราะห์ SWOT
เรียนรู้เกี่ยวกับ: ระดับการวิเคราะห์
3. การวิเคราะห์ร่วมกัน
การวิเคราะห์ร่วมกัน เป็นเทคนิคการวิจัยตลาดระดับสูงที่มักใช้เพื่อวิเคราะห์ว่าบุคคลทําการตัดสินใจที่ซับซ้อนในระดับช่วงเวลาอย่างไร ปัจจัยใดที่สําคัญสําหรับลูกค้าก่อนที่จะตัดสินใจในที่ที่มีตัวเลือกมากมาย
4. การวิเคราะห์สนามหญ้า
การวิเคราะห์สนามหญ้า ย่อมาจาก Totally Unduplicated Reach and Frequency analysis- เป็นวิธีการที่ช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์ศักยภาพของการวิจัยตลาดสําหรับการผสมผสานระหว่างผลิตภัณฑ์และบริการ ประเมินข้อมูลช่วงเวลาของลูกค้าที่เข้าถึงโดยแหล่งการสื่อสารเฉพาะและความถี่ นักวิจัยใช้เทคนิคการวิเคราะห์นี้เพื่อทําความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่จะได้รับการตอบรับอย่างดีในตลาดเป้าหมายหรือไม่ วิธี การวิเคราะห์หน่วย นี้ใช้เป็นหลักในการออกแบบแคมเปญสื่อ แต่ได้ขยายไปสู่การใช้ในการกระจายผลิตภัณฑ์และการวิเคราะห์บรรทัด
รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลช่วงเวลาด้วยแบบสํารวจ
ลักษณะสําคัญของข้อมูลช่วงเวลา
ต่อไปนี้คือคุณลักษณะบางประการของข้อมูลช่วงเวลา:
- การวัด: ข้อมูลช่วงเวลาถูกวัดโดยใช้มาตราส่วนช่วงเวลาซึ่งไม่เพียง แต่แสดงลําดับและทิศทาง แต่ยังแสดงความแตกต่างที่แน่นอนในค่า ตัวอย่างเช่นเครื่องหมายบนเทอร์โมมิเตอร์หรือไม้บรรทัดมีระยะห่างเท่ากันในคําที่ง่ายกว่านั้นจะวัดระยะห่างเท่ากันระหว่างเครื่องหมายทั้งสอง
- ความแตกต่างของช่วงเวลา: ระยะห่างระหว่างแต่ละค่าในข้อมูลช่วงเวลาเท่ากัน ตัวอย่างเช่นความแตกต่างระหว่าง 10 ซม. และ 20 ซม. เท่ากับ 20 ซม. และ 30 ซม.
- การคำนวณ: ในข้อมูลช่วงเวลา เราสามารถบวกหรือลบค่าได้ แต่ไม่สามารถหารหรือคูณได้ การวิเคราะห์ทางสถิติเกือบทั้งหมดสามารถใช้ได้เมื่อคํานวณข้อมูลช่วงเวลาค่าเฉลี่ยโหมดค่ามัธยฐาน ฯลฯ
- จุดศูนย์: จุดศูนย์สัมบูรณ์เป็นไปตามอําเภอใจ ซึ่งหมายความว่าสามารถวัดตัวแปรได้แม้ว่าจะมีค่าลบ เช่น อุณหภูมิสามารถต่ํากว่าศูนย์ได้ -10 แต่ความสูงต้องไม่ต่ํากว่าศูนย์
ตัวอย่างข้อมูลช่วงเวลา
1. สามารถวัดเวลาในระหว่างวันโดยใช้นาฬิกาแบบ 12 ชั่วโมง นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของข้อมูลช่วงเวลา เวลาในรูปแบบ 12 ชั่วโมงเป็นการวัดการหมุนที่เริ่มต้นใหม่จากศูนย์ตามช่วงเวลาที่กําหนด ตัวเลขเหล่านี้อยู่ในระดับช่วงเวลาเนื่องจากระยะห่างระหว่างตัวเลขเหล่านี้สามารถวัดและเปรียบเทียบได้ ตัวอย่างเช่น ความแตกต่างระหว่าง 5 นาทีและ 10 นาทีจะเท่ากับ 15 นาทีและ 20 นาทีในนาฬิกา 12 ชั่วโมง
2. อุณหภูมิวัดเป็นฟาเรนไฮต์และเซลเซียส แต่ไม่ใช่ในเคลวิน หากคุณวัดอุณหภูมิเป็นฟาเรนไฮต์และเซลเซียส จะถือว่าเป็นข้อมูลช่วงเวลาเนื่องจาก 0 เป็นไปตามอําเภอใจ แต่ในเคลวิน 0 เป็นค่าสัมบูรณ์ ไม่สามารถมีอุณหภูมิต่ํากว่าศูนย์องศาในเคลวิน
3. เมื่อคุณคํานวณคะแนนสติปัญญาในการทดสอบไอคิว ไม่มีจุดศูนย์สําหรับไอคิว จากการศึกษาทางจิตวิทยาบุคคลไม่สามารถมีสติปัญญาเป็นศูนย์ได้ดังนั้นในตัวอย่างนี้ศูนย์จึงเป็นไปตามอําเภอใจ IQ คือข้อมูลตัวเลขที่แสดงเป็นระยะโดยใช้มาตราส่วนการวัดคงที่
4. คะแนนสอบ เช่น SAT คะแนนในการทดสอบ SAT อยู่ในช่วง 200-800 ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 200 จะไม่ใช้เมื่อปรับขนาดคะแนนดิบ (จํานวนคําถามที่ตอบถูกต้อง) เป็นคะแนนส่วน จุดอ้างอิงไม่ใช่ศูนย์สัมบูรณ์ดังนั้นจึงมีคุณสมบัติที่จะกลายเป็นข้อมูลช่วงเวลา
5. อายุยังเป็นตัวแปรที่สามารถวัดได้ในระดับช่วงเวลา ตัวอย่างเช่น ถ้า A อายุ 15 ปี และ B อายุ 20 ปี ไม่เพียงแต่ชัดเจนว่า B แก่กว่า A เท่านั้น แต่ B จะแก่กว่า A ภายใน 5 ปี
ข้อมูลช่วงเวลา เป็นหนึ่งในประเภทข้อมูลที่ใช้มากที่สุด เครื่องมือสํารวจมีหลายวิธีในการเก็บข้อมูลช่วงเวลา เมื่อ แบบสํารวจ
ถูกนําไปใช้กับผู้ตอบแบบสอบถามโดยมีคําถามทางประชากรศาสตร์
ที่ขอให้ผู้ตอบแบบสอบถามระบุรายได้ของพวกเขาตัวเลขเหล่านี้อาจมีตั้งแต่ศูนย์ถึงไม่มีที่สิ้นสุด!
เช่น:
โปรดระบุรายได้ต่อปีของคุณ
- ต่ํากว่า $40,000
- $40,000- 60,000 ดอลลาร์
- $60,000- 80,000 เหรียญสหรัฐ
- $80,000- 100,000 เหรียญสหรัฐ
- สูงกว่า $100,000
ข้อมูลตัวเลขที่รวบรวมในลักษณะนี้สามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มในตัวอย่างดังกล่าวข้างต้นกลุ่มสามารถขึ้นอยู่กับรายได้ต่อปีของผู้ตอบแบบสอบถาม คนที่อยู่ในประเภทรายได้เดียวกัน
เรียนรู้เกี่ยวกับ: มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย
คําถามแบบสํารวจมีหลายประเภท
ซึ่งสามารถใช้สร้างข้อมูลช่วงเวลาได้ ข้อมูลที่ได้รับนี้มีมากมายสําหรับข้อมูลเชิงลึก แต่นักวิจัยต้องคิดอย่างรอบคอบก่อนที่จะนําไปใช้ในการสํารวจ
รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลช่วงเวลาด้วยแบบสํารวจ
