რა არის გრძივი მონაცემები?

რა არის გრძივი მონაცემები?

გრძივი მონაცემები, რომელსაც ზოგჯერ პანელურ მონაცემებსაც უწოდებენ, არის მონაცემები, რომლებიც გროვდება სერიის საშუალებით იგივე საგნების განმეორებითი დაკვირვება გარკვეული დროის განმავლობაში - და სასარგებლოა გაზომვისთვის შეცვლა გრძივი მონაცემები ეფექტურად მიჰყვება იმავე ნიმუშს დროთა განმავლობაში, რაც ძირეულად განსხვავდება მისგან განივი მონაცემი რადგან ის ერთსა და იმავე საგნებს მიჰყვება გარკვეული დროის განმავლობაში, ხოლო განივი მონაცემები ასახავს სხვადასხვა სუბიექტს (იქნება ეს პიროვნებები, ფირმები, ქვეყნები თუ რეგიონები) დროის თითოეულ მომენტში. იმავდროულად, მონაცემთა კვეთის ნაკრები ყოველთვის ახლებს შემთხვევითი ნიმუში.

გრძივი მონაცემები ფართოდ გამოიყენება სოციალურ მეცნიერებებში, მათ შორის ეკონომისტთა, პოლიტოლოგთა და სოციოლოგთა შორის.

გრძივი მონაცემების გაგება

ხშირად, ანალიტიკოსებს აინტერესებთ, როგორ იცვლება დროთა განმავლობაში. ტიპიური კვეთის ნიმუშში, მაშინაც კი, თუ თქვენ გაზომავთ ცვლადს დღეს და შემდეგ ერთი წლის შემდეგ, თქვენ ალბათ ყოველ ჯერზე აიღებთ სხვადასხვა ადამიანების შერჩევას. იმისათვის, რომ უკეთ გაერკვნენ, თუ როგორ იცვლება მოვლენები ერთი და იგივე ადამიანებისათვის დროთა განმავლობაში, თქვენ უნდა შეგეძლოთ მათი თვალყურის დევნება და მათი გაცნობა ერთი წლის შემდეგ და მომავალ ტალღებში. ეს არის გრძივი მონაცემები.

გრძივი მონაცემები ხშირად გამოიყენება ეკონომიკურ და ფინანსურ კვლევებში, რადგან მას აქვს რამდენიმე უპირატესობა განმეორებითი განივი მონაცემების მიმართ. მაგალითად, რადგან გრძივი მონაცემები ზომავს რამდენ ხანს გრძელდება მოვლენები, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმის დასადგენად, რჩება თუ არა ერთი და იგივე ჯგუფი უმუშევარი რეცესია, ან გადადიან თუ არა სხვადასხვა პირები უმუშევრობაში. ეს ხელს შეუწყობს იმ ფაქტორების დადგენას, რომლებიც ყველაზე მეტად მოქმედებს უმუშევრობაზე.

გრძივი მონაცემების გამოყენება

გრძივი ანალიზი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას პორტფელის გამოსათვლელად ღირებულება რისკის ქვეშ (VaR), ისტორიული სიმულაციური მეთოდის გამოყენებით. ეს ახდენს იმის სიმულაციას, თუ როგორ იცვლებოდა მიმდინარე პორტფელის ღირებულება წინა პერიოდებთან შედარებით, ამ დროს პორტფელში აქტივების დაკვირვებული ისტორიული რყევების გამოყენებით. ის იძლევა სავარაუდო ზარალის სავარაუდო მომდევნო პერიოდის განმავლობაში.

გრძივი მონაცემები ასევე გამოიყენება მოვლენის შესწავლა გავაანალიზოთ რა ფაქტორები განაპირობებს აქციების არანორმალურ შემოსავალს დროთა განმავლობაში, ან როგორ რეაგირებს აქციების ფასები შერწყმისა და მოგების შესახებ განცხადებებზე. ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას სიღარიბის და შემოსავლების უთანასწორობის გასაზომად ინდივიდუალური შინამეურნეობების თვალყურის დევნებით. და რადგან სკოლებში სტანდარტიზებული ტესტის ქულები გრძივია, ისინი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მასწავლებლის ეფექტურობისა და სხვა ფაქტორების შესაფასებლად, რომლებიც გავლენას ახდენენ მოსწავლეთა მუშაობაზე.

სოციალური მეცნიერები ასევე იყენებენ გრძივ მონაცემებს, რათა გაიგონ მიზეზები, რომლებიც შეიძლება მოხდეს წარსულში და როგორ იწვევენ ისინი მონაცემების შემდგომ ტალღებში დაფიქსირებულ შედეგებს. მაგალითად, დანაშაულის სტატისტიკაზე ახალი კანონის მიღების შედეგი, ან ბუნებრივი კატასტროფა დაბადებიდან და სიკვდილიდან წლების შემდეგ.