什么是纵向数据？ 编辑

什么是纵向数据？

纵向数据，有时被称为面板数据，是通过对同一受试者在一定时间范围内的一系列重复观察收集的数据，对于测量变化非常有用。纵向数据随着时间的推移有效地遵循相同的样本，这与横截面数据因为它在一段时间内遵循相同的主题，而横截面数据在每个时间点对不同的主题（无论是个人、公司、国家还是地区）进行抽样。同时，横截面数据集总是会绘制一个新的随机抽样 .

纵向数据广泛应用于社会科学领域，包括经济学家、政治学家和社会学家。

关键要点

• 纵向数据是一段时间内从同一受访者中依次收集的数据。
• 这种类型的数据在跟踪趋势和随时间的变化方面非常重要，可以通过在几波时间内询问相同的受访者问题来实现。
• 纵向数据在金融学中用于跟踪公司盈利能力、风险，并了解经济冲击的影响。

了解纵向数据

通常，分析师对事物如何随时间变化感兴趣。在一个典型的横截面样本中，即使你今天测量一些变量，然后一年后再测量一次，你可能每次都会对不同的人进行抽样。为了更好地了解同一个人的情况是如何随着时间的推移而变化的，你需要能够跟踪他们，并在一年后的将来跟踪他们。这是纵向数据。

纵向数据通常用于经济和金融研究，因为它比重复的横截面数据有几个优点。例如，因为纵向数据衡量事件持续的时间，所以它可以用来查看同一组人在一段时间内是否仍然失业经济衰退 或者不同的人是否在失业中进进出出。这有助于确定对失业影响最大的因素。

纵向数据的应用

纵向分析也可以用来计算投资组合的风险价值 （VaR），采用历史模拟法。这模拟了当前投资组合的价值如何在以前的时间段内波动，使用在这些时间段内观察到的投资组合中资产的历史波动。它提供了对下一个时间段内可能发生的最大损失的估计。

纵向数据也用于事件研究 分析什么因素会导致股票的异常回报，或者股价对合并和盈利公告的反应。它还可以通过跟踪单个家庭来衡量贫困和收入不平等。由于学校的标准化考试分数是纵向的，因此可以用来评估教师的有效性和其他影响学生表现的因素。

社会学家还利用纵向数据试图了解过去可能发生的事件的原因，以及这些事件如何导致后来一波数据中观察到的结果。例如，通过一项关于犯罪统计的新法律，或多年后自然灾害对出生和死亡的影响。