Что такое панельные данные и методология их анализа?

Полный текст: https://phantran.net/choosing-fixed-e... База данных: https://drive.google.com/file/d/1G3NF... Данные в Excel: https://docs.google.com/spreadsheets/... В статистике и эконометрике панельные данные и продольные данные — это одновременно и то, и другое. Многомерные данные, включающие измерения во времени. Панельные данные — это подмножество продольных данных, где наблюдения проводятся для одних и тех же субъектов каждый раз. Временные ряды и поперечные данные можно рассматривать как частные случаи панельных данных, которые являются одномерными (один участник панели или индивидуум для первого, одна временная точка для второго). Поиск литературы часто включает временные ряды, поперечные данные или панельные данные. Поперечные панельные данные (ППД) — это инновационный, но недооцененный источник информации в математических и статистических науках. ППД выделяются среди других методов исследования, поскольку они наглядно иллюстрируют, как независимые и зависимые переменные могут изменяться между странами. Сбор панельных данных позволяет исследователям изучать связь между переменными в нескольких поперечных сечениях и временных периодах и анализировать результаты политических действий в других странах. Исследование, использующее панельные данные, называется продольным исследованием или панельным исследованием. Панельные данные могут быть полезны для специалистов в зависимости от того, что они изучают. Вот некоторые преимущества использования панельных данных при проведении исследований: Обеспечивает сильную корреляцию: Объединяя информацию от одних и тех же испытуемых за длительный период времени, вы можете использовать панельные данные для корреляции двух или более переменных с ограниченной статистической неопределенностью. Например, в исследовании могут собираться ежегодные данные об уровне образования и доходах домохозяйств одних и тех же 100 человек в течение 15 лет. В этом случае исследователи могут использовать панельные данные для установления положительной корреляции между образованием и доходом. Прогнозирует будущие тенденции: Панельные данные позволяют прогнозировать, как две или более переменные, вероятно, будут взаимодействовать в будущем. Это достигается путем отслеживания исторического поведения переменных на протяжении всего исследования. Например, исследователи могут прогнозировать цены на жилье на следующие пять лет, используя панельные данные о ценах на жилье в конкретных городах за последние 20 лет. Собирает данные для будущего анализа: Собранные вами сейчас панельные данные могут дать представление о будущих исследованиях, связанных с переменными, включенными в ваши данные. Например, в современном исследовании занятости в 1940-х годах могут использоваться панельные данные, собранные в течение этого десятилетия, чтобы помочь исследователям оптимизировать свой анализ. Данные за 1940-е годы могут включать такую ​​информацию, как средняя заработная плата, типы рабочих мест и уровень безработицы, что может помочь современным исследователям лучше понять тенденции занятости в прошлом.