Відповіді:
Коли я бачу дані панелей, я думаю, що поздовжні дані, тому спостереження, зібрані на одних і тих же осіб у декілька разів, на ті самі теми. Повторні перерізи мають бути одними і тими ж темами, але ви отримуєте різні зразки осіб при кожному спостереженні. Я вітаю інші описи.
Відповідь тут досить пряма: як об'єднані дані поперечного перерізу, так і чисті дані панелі збирають дані за зубчики (це може становити від 2-х періодів часу до будь-якої великої кількості). Вони є ключовою відмінністю між цими "одиницями", за якими ми слідуємо. Я визначаю одиниці як домогосподарства, країни чи все, про що ми збираємо дані. У об'єднаному перерізі ми візьмемо випадкові вибірки в різні періоди часу, різних одиниць, тобто кожен зразок, який ми беремо, буде заселений різними особинами. Це часто використовується, щоб побачити вплив політики чи програм. Наприклад, ми візьмемо дані про доходи домогосподарств для домогосподарств X, Y і Z в 1990 році. І тоді ми візьмемо ті ж дані про доходи домогосподарств G, F і A в 1995 році. Хоча нас цікавлять ті самі дані, ми беремо різні зразки (з використанням різних домогосподарств) у різні періоди часу.
У чистих даних на панелі ми спостерігаємо за тими самими одиницями, тобто одними і тими самими домогосподарствами чи особами. Наприклад, ми будемо дотримуватися одного і того ж набору домогосподарств X, Y і Z, для кожного часового періоду ми збираємо дані, тобто в 1990 році, і ми також будемо проводити інтерв'ю з тими ж домогосподарствами в 1995 році.
Тому принциповою відмінністю є просто одиниці, за якими ми спостерігаємо дані.
Сподіваюсь, це допомагає.
Дані поперечного перерізу або поперечний переріз досліджуваної сукупності в статистиці та економетриці - це тип одновимірного набору даних. Дані поперечного перерізу стосуються даних, зібраних під час спостереження за багатьма суб'єктами (такими як особи, фірми або країни / регіони) в один і той же час або без огляду на різниці у часі. Аналіз даних поперечного перерізу зазвичай складається з порівняння відмінностей між випробуваними. Наприклад, ми хочемо виміряти поточний рівень ожиріння в популяції. Ми могли б взяти вибірку з 1000 осіб випадковим чином із цієї сукупності (також відомий як поперечний переріз цієї популяції), виміряти їх вагу та зріст, і обчислити, який відсоток цього зразка віднесений до категорії ожиріння. Наприклад, 30% нашої вибірки були віднесені до ожиріння. Цей зразок поперечного перерізу дає нам короткий знімок цієї сукупності, в той момент часу. Зауважте, що ми не знаємо на основі одного зразка поперечного перерізу, чи ожиріння збільшується чи зменшується; ми можемо описати лише поточну пропорцію. Дані поперечного перерізу відрізняються від даних часових рядів, також відомих як поздовжні дані, що слідує за змінами одного суб'єкта протягом часу. Інший варіант, дані панелі (або дані поперечного перерізу часових рядів (TSCS)), поєднує в собі обоє і розглядає декілька предметів та те, як вони змінюються протягом часу. Панельний аналіз використовує дані панелі для вивчення змін змінних у часі та відмінностей змінних між суб'єктами. У перерізі прокатки визначається як присутність особи у вибірці, так і час, коли індивід включається до вибірки. Наприклад, політичне опитування може прийняти рішення про інтерв'ю 100 000 осіб. Він спочатку відбирає цих осіб випадковим чином з усієї сукупності. Потім кожній особі призначається випадкова дата. Це випадкова дата, коли цю особу буде опитано, і таким чином вона буде включена в опитування.
Виходячи з визначення Corey, ми маємо наступну методологію для оцінки моделі за допомогою об'єднаних даних поперечного перерізу та даних панелі.
Об'єднаний перетин: односторонній фіксований ефект або випадкові ефекти (лише час) або просто об'єднаний OLS.
Дані на панелі: два (або один) спосіб фіксованих ефектів / випадкових ефектів (або часових, або індивідуальних, або обох), або об'єднаних OLS.
Це з "Основної економетрики" Гуджараті (4-е видання, P28):
Дані про панель, поздовжню або мікропанель Це особливий тип об'єднаних даних, в яких з часом обстежується одна і та ж одиниця поперечного перерізу (скажімо, сім'я чи фірма). Наприклад, Міністерство торгівлі США періодично проводить перепис житла. Під час кожного періодичного опитування одного і того ж домогосподарства (або людей, що живуть за однією адресою) опитується, щоб з’ясувати, чи відбулися зміни в житлових та фінансових умовах цього домогосподарства з моменту останнього опитування. Періодично опитуючи одне й те саме домогосподарство, дані панелей надають дуже корисну інформацію про динаміку поведінки домогосподарств.
Об'єднані дані - це також дані панелі, але обернене не відповідає дійсності.