답변:
풀링 된 단면 데이터와 순수 패널 데이터는 모두 타인에 대한 데이터를 수집합니다 (2 개의 기간에서 많은 수에이를 수 있음). 두 가지의 주요 차이점은 우리가 따르는 "단위"입니다. 단위를 가구, 국가 또는 데이터를 수집하는 대상으로 정의하고 있습니다. 풀링 된 단면에서, 우리는 다른 시간 단위, 다른 단위, 즉 우리가 취하는 각 샘플이 다른 개인에 의해 채워지는 임의의 샘플을 채취합니다. 이것은 종종 정책이나 프로그램의 영향을 보는 데 사용됩니다. 예를 들어 우리는 1990 년에 X, Y, Z 세대에 대한 가계 수입 데이터를 가져오고 1995 년에 G, F, A 세대에 대해 동일한 수입 데이터를 가져옵니다. 동일한 데이터에 관심이 있지만 다른 시간에 다른 샘플 (다른 가정 사용).
순수한 패널 데이터에서 우리는 동일한 단위 즉, 동일한 세대 또는 개인을 시간이 지남에 따라 따르고 있습니다. 예를 들어, 우리는 데이터를 수집 할 때마다 (예 : 1990 년) 동일한 가구 X, Y 및 Z를 따르고 1995 년에도 같은 가구를 인터뷰 할 것입니다.
따라서 근본적인 차이점은 단순히 데이터를 관찰하는 단위입니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
통계 및 계량 경제학에서 단면 데이터 또는 연구 모집단의 단면은 1 차원 데이터 세트의 한 유형입니다. 단면 데이터는 같은 시점에 또는 시간 차이와 관계없이 많은 주제 (개인, 회사 또는 국가 / 지역 등)를 관찰하여 수집 한 데이터를 말합니다. 단면 데이터의 분석은 일반적으로 대상 간의 차이를 비교하는 것으로 구성됩니다. 예를 들어, 인구의 현재 비만 수준을 측정하려고합니다. 인구에서 무작위로 1,000 명의 표본을 추출하고 (그 집단의 단면이라고도 함) 체중과 키를 측정하고 그 표본의 몇 퍼센트가 비만으로 분류되는지 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 표본의 30 %가 비만으로 분류되었습니다. 이 횡단면 샘플은 해당 모집단의 스냅 샷을 제공합니다. 한 시점에서. 비만이 증가하거나 감소하는 경우 하나의 단면 샘플을 기반으로 알지 못합니다. 현재 비율 만 설명 할 수 있습니다. 횡단면 데이터는 종단 데이터라고도하는 시계열 데이터와 다르며 시간에 따른 한 대상의 변화를 따릅니다. 또 다른 변형 인 패널 데이터 (또는 시계열 횡단면 (TSCS) 데이터)는 여러 주제를 결합하여 여러 주제를 살펴보고 시간이 지남에 따라 변화하는 방식을 보여줍니다. 패널 분석은 패널 데이터를 사용하여 시간에 따른 변수의 변화와 대상 간의 변수의 차이를 검사합니다. 롤링 단면에서, 샘플에 개체의 존재와 개체가 샘플에 포함되는 시간은 무작위로 결정됩니다. 예를 들어, 정치 여론 조사에서는 100,000 명의 개인을 인터뷰하기로 결정할 수 있습니다. 먼저 전체 인구 중에서 무작위로 이들 개인을 선택합니다. 그런 다음 각 개인에게 임의의 날짜를 할당합니다. 이것은 그 개인이 면담 될 임의의 날짜이며, 따라서 설문에 포함됩니다.
구자라트 (Gujarati) (제 4 판, P28)의 "기본 계량 경제학":
패널, 세로 또는 마이크로 패널 데이터 이것은 동일한 단면 단위 (예 : 가족 또는 회사)가 시간에 따라 조사되는 특수 유형의 풀링 된 데이터입니다. 예를 들어, 미국 상무성은 주기적으로 주택 조사를 실시합니다. 각 정기 설문 조사에서 동일한 가정 (또는 동일한 주소에 거주하는 사람들)을 인터뷰하여 마지막 설문 조사 이후 해당 가정의 주택 및 재정 상태에 변화가 있는지 확인합니다. 동일한 가구를 정기적으로 인터뷰함으로써 패널 데이터는 가구 행동의 역학에 대한 매우 유용한 정보를 제공합니다.