可調整時間單元問題
可調整時間單元問題（英語：modifiable temporal unit problem，MTUP）是指當使用具有不同時間解析度的時間數據時，時間序列和空間分析中可能會出現的一種統計偏差的來源。[1][2]在這種情況下，不同時間單元的選擇（例如日、月、年）可能會影響分析結果並導致統計假設檢驗中的不一致或錯誤。[3]
簡介
[編輯]可調整時間單元問題（MTUP）與可調整地區單元問題（MAUP）關係密切，因為它們都與分析尺度和選擇適當分析的問題有關。[2][4]MAUP指的是空間枚舉單元的選擇，而MTUP的出現是因為不同的時間單元具有不同的屬性和特徵，例如它們包含的周期數或它們提供的詳細資訊量。[2][4][5]例如，產品的日銷售數據可以匯總為每周、每月或每年的銷售數據。此時，使用月度數據而不是每日數據可能會導致丟失有關事件發生時間的重要資訊，而使用年度數據可能會掩蓋短期趨勢和模式。[3]但是，該案例中的日常數據也可能有太多噪聲、時間自相關或與其他數據集不一致。[1]如果僅使用每日數據，則無法按小時準確地進行分析。此外，時間單元不規則或某些時段的數據缺失時，也會出現可調整時間單元問題。在這種情況下，時間單元的選擇會影響缺失數據的數量，從而影響分析和預測的準確性。
總的來說，可調整時間單元問題意味著，分析和預測時間序列數據時要重視時間單元的選取。[1]通常需要嘗試不同的時間單元並評估結果以確定最合適的選擇。[1]
影響
[編輯]犯罪
[編輯]MTUP對犯罪分析的影響可能很大，因為它會影響犯罪數據的準確性和可靠性及其關於犯罪格局和趨勢的結論。[3]例如，假設分析的時間單元從天更改為周，這樣一來，即使基本格局保持不變，報告的犯罪數量也可能減少或增加。這可能導致對特定地區犯罪預防策略的有效性或總體犯罪水平得出錯誤的結論。[3]
食品可及性
[編輯]MTUP還會對食品可及性產生影響。[4]當分析的時間單元發生變化時，就會出現此問題，從而導致觀察到的食品可及性數據的格局和趨勢發生變化。例如，如果對不同年份的食品可及性數據進行分析，或以不同方式匯總，則研究結果可能會受到影響。[4]這可能會影響我們對不同地區內食物供應隨時間推移的情況的理解，並可能導致得出關於食品可及性的不正確或不完整的結論。[4]
流行病學
[編輯]MTUP會影響對不同人群中隨時間推移的疾病發生率、流行率或健康影響的理解，從而導致對公共衛生狀況的結論不正確或不完整。[6][7]研究人員選擇用於收集和分析公共衛生數據的時間範圍時，需要考慮此問題。[6]
建議解決方案
[編輯]解決MTUP的重點是要考慮數據的時間解析度，並根據研究問題和分析目標選擇最合適的時間單元。[1]某些情況下可能需要將數據聚合或插值成一致的時間單元。此外，使用多個時間單元、呈現不同時間單元下的結果，有時能夠證明是否因時間單元的不同會有明顯不一致的結論。[1]
參見
[編輯]參考文獻
[編輯]- ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 Cheng, Tao; Adepeju, Monsuru; Preis, Tobias. Modifiable Temporal Unit Problem (MTUP) and Its Effect on Space-Time Cluster Detection. PLoS ONE. 27 June 2014, 9 (6). doi:10.1371/journal.pone.0100465.
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- ^ 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 Chen, Xiang; Ye, Xinyue; Widener, Michael J.; Delmelle, Eric; Kwan, Mei-Po; Shannon, Jerry; Racine, Racine F.; Adams, Aaron; Liang, Lu; Peng, Jia. A systematic review of the modifiable areal unit problem (MAUP) in community food environmental research. Urban Informatics. 27 December 2022, 1 [27 December 2022]. S2CID 255206315. doi:10.1007/s44212-022-00021-1. （原始內容存檔於2023-01-30）.
- ^ Openshaw, Stan. The Modifiable Aerial Unit Problem (PDF). GeoBooks. 1983 [2023-05-11]. ISBN 0-86094-134-5. （原始內容存檔 (PDF)於2022-08-11）.
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- ^ Tuson, M.; Yap, M.; Kok, M. R.; Murray, K.; Turlach, B.; Whyatt, D. Incorporating geography into a new generalized theoretical and statistical framework addressing the modifiable areal unit problem. International Journal of Health Geographics volume. 27 March 2019, 18. doi:10.1186/s12942-019-0170-3.