Uno studio longitudinale è condotto nel corso del tempo; il lasso di tempo può essere di giorni, mesi, anni o decenni o qualsiasi altra unità di tempo. Gli studi longitudinali possono essere sperimentali in cui il ricercatore attivamente sta manipolando i dati, o retrospettiva, dove già si verificato l'evento di interesse. Studi correlazionali coinvolgono valutando la relazione lineare tra due variabili; questi tipi di studi possono essere longitudinale o per un lasso di tempo solo.
Misure ripetute
Gli studi longitudinali sono sempre riconducibili a misure ripetute. Una variabile di interesse è misurata in diverse occasioni per vedere come cambia nel tempo. La variabile di interesse può essere intelligenza, altezza, peso, gli atteggiamenti verso incontri o qualsiasi altra variabile di interesse.
Non è necessario che gli studi correlazionali comportano misure ripetute. Se la relazione tra genere e atteggiamenti verso il sesso stanno studiandi per esempio, è possibile misurare la correlazione tra queste due variabili nel tempo o durante una sola volta.
Tipo di dati
Studi longitudinali possono coinvolgere diversi tipi di dati tra cui nominale, ordinale, intervallo o rapporto. Il formato delle variabili dipende cosa sta studianda. Se stanno studiandi punteggi su un'indagine, ad esempio, i dati sarebbe ordinali. Al contrario, se l'altezza è in fase di studio, i dati sarebbero intervallo.
Studi correlazionali coinvolgono intervallo dati. Dati deve essere su una scala perché analisi correlazionali misura la relazione lineare tra due variabili. Una correlazione di. 20, per esempio, significa che il 20 per cento della varianza della prima variabile si spiega con la seconda variabile.
Inferenza causale
Studi longitudinali possono coinvolgere analisi correlazionali, che è una misura di associazione, o possono coinvolgere analisi causative, che rende più forti dichiarazioni circa una variabile effettivamente causando un altro. Un esempio di un correlative istruzioni è che altezza è associato positivamente con il peso. Ciò significa che, come altezza di una persona, il loro peso aumenta. Non significa che se hai mangiato più si sarebbe crescere più alto. Un esempio di un'istruzione causale è che fumare provoca il cancro. I due co-non solo variano come in correlazione – una variabile causa un altro.
Analisi dei dati
Studi correlazionali utilizzano un tipo di analisi – correlazione. Studi longitudinali possono utilizzare la correlazione ma anche comunemente includono l'analisi della varianza, regressione o T-test.