Поперечные данные - Cross-sectional data

Поперечные данные, или поперечное сечение исследование населения, в статистика и эконометрика это тип данные собираются путем наблюдения за многими объектами (такими как отдельные лица, фирмы, страны или регионы) в один момент или период времени. Анализ может также не учитывать различия во времени. Анализ поперечных данных обычно состоит из сравнения различий между выбранными предметами.

Например, если мы хотим измерить текущий уровень ожирения в популяции, мы могли бы случайным образом взять выборку из 1000 человек из этой популяции (также известной как поперечное сечение этой популяции), измерить их вес и рост и вычислить, какой процент этот образец относится к категории страдающих ожирением. Эта выборка из поперечного сечения дает нам моментальный снимок этой популяции на тот момент времени. Обратите внимание, что мы не знаем на основании одной выборки поперечного сечения, увеличивается или уменьшается ожирение; мы можем только описать текущую пропорцию.

Данные поперечного сечения отличаются от Временные ряды данные, в которых такие же мелкие или совокупность объект наблюдается в различные моменты времени. Другой тип данных, данные панели (или продольные данные), объединяет идеи данных как поперечных, так и временных рядов и рассматривает, как субъекты (фирмы, отдельные лица и т. д.) меняются во временном ряду. Панельные данные отличаются от объединенных данных поперечного сечения во времени, потому что они касаются наблюдений за одними и теми же субъектами в разное время, тогда как последние наблюдают за разными субъектами в разные периоды времени. Панельный анализ использует панельные данные для изучения изменений переменных во времени и их различий в переменных между выбранными субъектами.

В поперечном сечении прокатки как присутствие человека в образце, так и время, в которое этот человек включается в образец, определяются случайным образом. Например, политический опрос может решить опросить 1000 человек. Сначала он случайным образом выбирает этих людей из всей популяции. Затем каждому человеку назначается случайная дата. Это случайная дата, когда человек будет опрошен и, следовательно, включен в опрос.^[1]

Данные поперечного сечения можно использовать в поперечная регрессия, который регрессивный анализ поперечных данных. Например, потребление расходы различных людей за фиксированный месяц можно было бы регрессировать с учетом их доходов, уровня накопленного богатства и их различных демографический функции, чтобы узнать, как различия в этих функциях приводят к различиям в поведении потребителей.

Рекомендации

1. Брэди, Генри Э .; Джонстон, Ричард (2008). «Катящееся сечение и причинное распределение» (PDF). Пресса Мичиганского университета. Получено 13 июля, 2008.

дальнейшее чтение

• Гуджарати, Damodar N .; Портер, Доун С. (2009). «Природа и источники данных для экономического анализа». Базовая эконометрика (Пятое международное изд.). Нью-Йорк: Макгроу-Хилл. С. 22–28. ISBN  978-007-127625-2.