Они кажутся такими похожими. Являются ли они одним и тем же, но просто называются разными именами?
Они кажутся такими похожими. Являются ли они одним и тем же, но просто называются разными именами?
Ответы:
Когда я вижу панельные данные, я думаю о продольных данных, поэтому наблюдения собирались на одних и тех же лицах несколько раз, на одних и тех же темах. Повторные сечения должны быть одинаковыми темами, но вы получаете разные образцы людей на каждом наблюдении. Я бы приветствовал другие описания.
Ответ здесь довольно прост: и объединенные данные поперечного сечения, и чистые данные панели собирают данные по времени (это может варьироваться от 2-х периодов до любого большого числа). Ключевое различие между ними заключается в «единицах», которым мы следуем. Я определяю единицы как домашние хозяйства, страны или все, что мы собираем данные. В объединенном сечении мы будем брать случайные выборки в разные периоды времени, в разных единицах, т. Е. Каждая взятая нами выборка будет заполняться разными людьми. Это часто используется, чтобы увидеть влияние политики или программ. Например, мы возьмем данные о доходах домохозяйств по домохозяйствам X, Y и Z в 1990 году. А затем мы возьмем те же данные о доходах по домохозяйствам G, F и A в 1995 году. Хотя нас интересуют те же данные, мы принимаем разные выборки (с использованием разных домохозяйств) в разные периоды времени.
В чисто панельных данных мы следим за одними и теми же единицами, то есть за одними и теми же домохозяйствами или частными лицами. Например, мы будем следовать одному и тому же набору домохозяйств X, Y и Z для каждого периода времени, в течение которого мы собираем данные, т.е. в 1990 году, и мы также будем опрашивать те же домохозяйства в 1995 году.
Поэтому принципиальное различие - просто единицы, для которых мы наблюдаем данные.
Надеюсь это поможет.
Поперечные данные или поперечное сечение исследуемой популяции в статистике и эконометрике - это тип одномерного набора данных. Данные поперечного сечения относятся к данным, собранным путем наблюдения многих субъектов (таких как отдельные лица, фирмы или страны / регионы) в одно и то же время или без учета различий во времени. Анализ данных поперечного сечения обычно состоит из сравнения различий между субъектами. Например, мы хотим измерить текущие уровни ожирения в популяции. Мы могли бы сделать выборку из 1000 человек случайным образом из этой популяции (также известной как поперечное сечение этой популяции), измерить их вес и рост и вычислить, какой процент этой выборки относится к категории тучных. Например, 30% нашей выборки были отнесены к категории ожирения. Эта поперечная выборка дает нам снимок этой популяции, в этот момент времени. Обратите внимание, что мы не знаем, основываясь на одном образце поперечного сечения, увеличивается или уменьшается ожирение; мы можем только описать текущую пропорцию. Данные поперечного сечения отличаются от данных временного ряда, также известных как продольные данные, которые следуют за изменениями одного субъекта с течением времени. Другой вариант, данные панели (или данные поперечного сечения временных рядов (TSCS)), объединяет оба и рассматривает несколько предметов и то, как они меняются с течением времени. Панельный анализ использует данные панели для изучения изменений переменных во времени и различий в переменных между субъектами. В поперечном сечении прокрутки, как присутствие человека в образце, так и время, в которое человек включен в образец, определяются случайным образом. Например, политический опрос может принять решение опросить 100 000 человек. Сначала он выбирает этих людей случайным образом из всего населения. Затем он назначает случайную дату каждому человеку. Это случайная дата, когда этот человек будет опрошен и, следовательно, включен в опрос.
Основываясь на определении Кори, у нас есть следующая методология для оценки модели с объединенными данными поперечного сечения и панельными данными.
Объединенное сечение: односторонние фиксированные эффекты или случайные эффекты (только время) или только объединенные OLS.
Данные панели: двухсторонние (или однонаправленные) фиксированные эффекты / случайные эффекты (временные или индивидуальные или оба) или объединенные OLS.
Это из "Базовой эконометрики" Гуджарати (4-е издание, стр. 28):
Панельные, продольные или микропанельные данные. Это особый тип объединенных данных, в которых с течением времени исследуется одна и та же единица поперечного сечения (например, семья или фирма). Например, министерство торговли США периодически проводит перепись жилья. При каждом периодическом опросе проводится опрос одного и того же домохозяйства (или людей, живущих по одному и тому же адресу), чтобы выяснить, произошли ли какие-либо изменения в жилищных и финансовых условиях этого домохозяйства со времени последнего обследования. Периодически проводя опросы одного и того же домохозяйства, данные панели дают очень полезную информацию о динамике поведения домохозяйства.
Объединенные данные также являются данными панели, но обратное неверно.