El problema de la unidad temporal modificada ( MTUP ) es una fuente de sesgo estadístico que ocurre en series temporales y análisis espaciales cuando se utilizan datos temporales que se han agregado en unidades temporales . [1] [2] En tales casos, la elección de una unidad temporal (por ejemplo, días, meses, años) puede afectar los resultados del análisis y generar inconsistencias o errores en las pruebas de hipótesis estadísticas . [3]
El MTUP está estrechamente relacionado con el problema de la unidad de área modificable o MAUP, en el sentido de que ambos se relacionan con la escala de análisis y la cuestión de elegir un análisis apropiado. [2] [4] Mientras que el MAUP se refiere a la elección de unidades de enumeración espacial, el MTUP surge porque las diferentes unidades temporales tienen diferentes propiedades y características, como la cantidad de períodos que contienen o la cantidad de detalles que proporcionan. [2] [4] [5] Por ejemplo, los datos de ventas diarias de un producto se pueden agregar en datos de ventas semanales, mensuales o anuales. En este caso, el uso de datos mensuales en lugar de datos diarios puede resultar en la pérdida de información importante sobre el momento de los eventos, y el uso de datos anuales puede oscurecer las tendencias y patrones de corto plazo. [3] Sin embargo, los datos diarios en el ejemplo pueden tener demasiado ruido, autocorrelación temporal o ser inconsistentes con otros conjuntos de datos. [1] Con solo datos diarios, no sería posible realizar un análisis preciso a la tasa horaria. Además, el problema de la unidad temporal modificable también puede surgir cuando las unidades de tiempo son irregulares o cuando faltan datos para algunos períodos. En tales casos, la elección de la unidad de tiempo puede afectar la cantidad de datos faltantes, lo que puede afectar la precisión del análisis y la previsión.
En general, el problema de la unidad temporal modificable destaca la importancia de considerar cuidadosamente la unidad de tiempo al analizar y pronosticar datos de series temporales. [1] A menudo es necesario probar diferentes unidades de tiempo y evaluar los resultados para determinar la opción más adecuada. [1]
La autocorrelación temporal se refiere al grado de correlación o similitud entre los valores de una variable en diferentes puntos temporales. [6] [7] Examina cómo los valores pasados de una variable se relacionan con sus valores actuales a lo largo de una secuencia de intervalos de tiempo. [6] Una autocorrelación temporal alta implica que las observaciones pasadas influyen en las observaciones futuras, mientras que una autocorrelación baja sugiere que los valores actuales son independientes de los valores pasados. Este concepto se utiliza a menudo en el análisis de series temporales para comprender patrones, tendencias y dependencias dentro de un conjunto de datos ordenados en el tiempo, lo que ayuda a hacer predicciones e inferir la dinámica subyacente de un sistema a lo largo del tiempo. Al ajustar la unidad temporal utilizada para clasificar los datos en el análisis, se puede abordar la autocorrelación temporal. [2]
El impacto de la MTUP en el análisis del delito puede ser significativo, ya que puede afectar la precisión y confiabilidad de los datos sobre el delito y sus conclusiones sobre los patrones y tendencias del delito. [3] Por ejemplo, supongamos que la unidad temporal de análisis se cambia de días a semanas. En ese caso, el número de delitos denunciados puede disminuir o aumentar, incluso si el patrón subyacente permanece constante. Esto puede llevar a conclusiones incorrectas sobre la eficacia de las estrategias de prevención del delito o el nivel general de delincuencia en un área determinada. [3]
El MTUP también puede tener un impacto en la accesibilidad de los alimentos. [4] Este problema surge cuando se cambia la unidad temporal de análisis, lo que lleva a cambios en los patrones y tendencias observados en los datos de accesibilidad de los alimentos. Por ejemplo, si los datos de accesibilidad de los alimentos se analizan de diferentes años o se agregan de manera diferente, es probable que los resultados de un estudio se vean afectados. [4] Esto puede afectar nuestra comprensión de la disponibilidad de alimentos en diferentes áreas a lo largo del tiempo y puede dar lugar a conclusiones incorrectas o incompletas sobre la accesibilidad de los alimentos. [4]
El MTUP puede afectar nuestra comprensión de la incidencia y prevalencia de enfermedades o resultados de salud en diferentes poblaciones a lo largo del tiempo, lo que resulta en conclusiones incorrectas o incompletas sobre la situación de salud pública. [8] [9] El marco temporal elegido para recopilar y analizar datos de salud pública es algo que los investigadores deben considerar. [8]
Para abordar el MTUP, es importante considerar la resolución temporal de los datos y elegir la unidad temporal más adecuada en función de la pregunta de investigación y los objetivos del análisis. [1] En algunos casos, puede ser necesario agregar o interpolar los datos a una unidad temporal consistente. Además, puede ser útil utilizar múltiples unidades temporales o presentar resultados para diferentes unidades temporales para demostrar la sensibilidad de los resultados a la elección de la unidad temporal. [1]