時系列統計データの解析について

質問

統計は、あまり得意ではありません。
　作物の生産量と気象要因（温度、日射量、降水量等）との関係性を調べるため、１５年間の月別生産量のデータと、１５年間の月別平均気温、月別積算日射量を使用して、月別の生産量と気象要因との関係性を調べたいのですが、その作物の生産量の統計において、トレンド傾向（緩やかに減少傾向がみられる）や季節変動（夏場は生産量が多く、冬場は少なくなる）がみられます。
　そのため、そのまま原データを比較して、関係性を調べた方がいいのか。トレンドや季節変動性を除去し処理したデータを行うべきなのか。さらに気象データなども季節変動性などの除去処理を行って解析した方がいいの迷っております。
初歩的な質問とは思いますが、どなたかご教授いただけますでしょうか。

回答No.1

uen_sap

何を調べたいのかがよく分かっていないのではありませんか？

季節による変動要因を検討に加味するかどうかは、もっと上流側で決定されるべき事項です。
統計処理する段階でどちらにすべきか考える問題ではありません。

粗分析してみたら、初めて季節による変動要因が大きいことに気がついた、と言うのはあまりにもお粗末です。

更に言うと、例えば白菜の生産量と茄子の生産量を比較することに意味があるとは思えません。
ある特定のい作物を取り上げての解析をして結果が意味を持つことになるのではないですか。
定性的な傾向を確認せよ、というようなテーマを与えられていたとしても、
冬野菜の場合は、夏野菜の場合は、と整理して解析すべきでしょう。
とすると、自明ですね。