Шта су лонгитудинални подаци?

Шта су лонгитудинални подаци?

Уздужни подаци, који се понекад називају и панелни подаци, су подаци који се прикупљају кроз низ поновљена посматрања истих субјеката у неком продуженом временском оквиру - и корисна је за мерење промена. Лонгитудинални подаци ефективно прате исти узорак током времена, који се фундаментално разликује од подаци о пресеку јер прати исте субјекте током неког времена, док подаци о пресјецима узоркују различите субјекте (било да су то појединци, фирме, земље или региони) у сваком тренутку. У међувремену, скуп података попречног пресека ће увек извући нови Случајни узорак.

Лонгитудинални подаци се широко користе у друштвеним наукама, укључујући економисте, политологе и социологе.

Разумевање лонгитудиналних података

Често аналитичаре занима како се ствари мењају током времена. У типичном узорку попречног пресека, чак и ако мерите неку променљиву данас, а затим поново годину дана од сада, вероватно ћете сваки пут узорковати различите људе. Да бисте боље разумели како се ствари мењају код истих људи током времена, морате их моћи пратити и пратити с њима за годину дана, а у будућим таласима. Ово су лонгитудинални подаци.

Уздужни подаци се често користе у економским и финансијским студијама јер имају неколико предности у односу на поновљене податке о пресјеку. На пример, будући да лонгитудинални подаци мере колико дуго трају догађаји, могу се користити за утврђивање да ли иста група појединаца остаје незапослена током рецесија, или да ли се различити појединци усељавају и напуштају незапосленост. Ово може помоћи у утврђивању фактора који највише утичу на незапосленост.

Примене лонгитудиналних података

Лонгитудинална анализа се такође може користити за израчунавање портфолија вредност у ризику (ВаР), користећи историјску методу симулације. Ово симулира како би вредност текућег портфолија варирала у претходним временским периодима, користећи примећене историјске флуктуације имовине у портфолију током тих времена. Он даје процену највећег могућег губитка у наредном временском периоду.

Уздужни подаци се такође користе у студије догађаја да анализира који фактори изазивају ненормалне приносе акција током времена, или како цене акција реагују на најаве спајања и зараде. Такође се може користити за мерење сиромаштва и неједнакости прихода праћењем појединачних домаћинстава. А пошто су стандардизовани резултати тестова у школама уздужни, могу се користити за процену ефикасности наставника и других фактора који утичу на успех ученика.

Друштвени научници такође користе лонгитудиналне податке како би покушали да схвате узрочност догађаја који су се можда догодили у прошлости и како они доводе до исхода запажених у каснијим таласима података. На пример, ефекат усвајања новог закона о статистици криминала, или природне катастрофе на рођења и смрти годинама касније.