縦断データとは何ですか？

縦断データとは何ですか？

パネルデータと呼ばれることもある縦断的データは、一連のデータを通じて収集されるデータです。 一定の延長された時間枠にわたる同じ被験者の繰り返しの観察–そして測定に役立ちます 変化する。 縦断的データは、時間の経過とともに同じサンプルを効果的に追跡しますが、これは基本的に 断面データ なぜなら、それは一定期間にわたって同じ主題を追跡し、断面データは各時点で異なる主題（個人、企業、国、または地域）をサンプリングするからです。 一方、クロスセクションデータセットは常に新しいものを描画します ランダムサンプル.

縦断的データは、経済学者、政治学者、社会学者など、社会科学で広く使用されています。

縦断データを理解する

多くの場合、アナリストは物事が時間とともにどのように変化するかに興味を持っています。 典型的な横断的サンプルでは、​​今日、そして今から1年後にいくつかの変数を測定したとしても、おそらく毎回異なる人々をサンプリングすることになります。 同じ人々の状況が時間の経過とともにどのように変化するかをより適切に把握するには、それらを追跡し、1年後、および将来の波でフォローアップできる必要があります。 これは縦断的データです。

縦断的データは、繰り返される横断的データに比べていくつかの利点があるため、経済および財務の研究でよく使用されます。 たとえば、縦断的データはイベントがどのくらい続くかを測定するため、同じグループの個人が 不況、または異なる個人が失業に出入りしているかどうか。 これは、失業に最も影響を与える要因を特定するのに役立ちます。

縦断データの応用

縦断的分析は、ポートフォリオの計算にも使用できます。 バリューアットリスク （VaR）、歴史的なシミュレーション方法を使用します。 これは、現在のポートフォリオの価値が以前の期間にどのように変動したかをシミュレートし、それらの期間中にポートフォリオ内の資産の観測された過去の変動を使用します。 これは、次の期間に発生する可能性のある最大損失の見積もりを提供します。

縦断データは イベント研究 時間の経過とともに異常な株式リターンを引き起こす要因、または株価が合併や収益の発表にどのように反応するかを分析するため。 また、個々の世帯を追跡することにより、貧困と所得の不平等を測定するために使用することもできます。 また、学校での標準化されたテストスコアは長期的なものであるため、教師の有効性や生徒の成績に影響を与えるその他の要因を評価するために使用できます。

社会科学者はまた、縦断的データを使用して、過去に発生した可能性のあるイベントの原因と、それらがデータの後の波で観察された結果にどのようにつながるかを理解しようとします。 たとえば、新法の成立が犯罪統計に及ぼす影響や、自然災害が数年後の出生と死亡に及ぼす影響などです。