जवाबों:
जब मैं पैनल डेटा देखता हूं, तो मुझे लगता है कि अनुदैर्ध्य डेटा, इसलिए एक ही व्यक्ति पर एक ही समय में एक ही विषय पर एकत्र किए गए अवलोकन, एक ही विषय पर। बार-बार क्रॉस सेक्शन एक ही विषय होना चाहिए, लेकिन आपको प्रत्येक अवलोकन में व्यक्तियों के अलग-अलग नमूने मिलते हैं। मैं अन्य विवरणों का स्वागत करता हूँ।
यहाँ उत्तर बहुत सीधा है: दोनों पार अनुभागीय डेटा और शुद्ध पैनल डेटा समय के साथ डेटा एकत्र करते हैं (यह 2 समय अवधि से किसी भी बड़ी संख्या तक हो सकता है)। दोनों के बीच महत्वपूर्ण अंतर "इकाइयों" का हम अनुसरण करते हैं। मैं इकाइयों को घरों, देशों, या जो भी हम डेटा एकत्र कर रहे हैं, के रूप में परिभाषित कर रहा हूं।
में जमा पार अनुभाग , हम यादृच्छिक नमूने अलग अलग समय अवधि में, प्रत्येक नमूना हम ले ले जाएगा विभिन्न इकाइयों की, यानी, विभिन्न व्यक्तियों द्वारा भरे जाएंगे। इसका उपयोग अक्सर नीति या कार्यक्रमों के प्रभाव को देखने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, हम 1990 में, X, Y और Z के घरों में घरेलू आय का डेटा लेंगे। और फिर हम 1995 में G, F और A पर समान आय का डेटा लेंगे। हालांकि हम एक ही डेटा में रुचि रखते हैं, हम ले रहे हैं अलग-अलग समय में अलग-अलग नमूने (अलग-अलग घरों का उपयोग करके)।
में शुद्ध पैनल डेटा , हम पालन कर रहे हैं एक ही इकाइयों यानी समय के साथ ही घरों या व्यक्तियों। उदाहरण के लिए, हम X, Y और Z परिवारों के एक ही सेट का पालन करेंगे, प्रत्येक समय अवधि के लिए हम 1990 में डेटा एकत्र करते हैं और हम 1995 में समान परिवारों का साक्षात्कार करेंगे।
इसलिए मूलभूत अंतर, केवल इकाइयों के लिए हम डेटा का निरीक्षण करते हैं।
उम्मीद है की यह मदद करेगा।
क्रॉस-अनुभागीय डेटा, या आंकड़ों और अर्थमिति में एक अध्ययन आबादी का क्रॉस सेक्शन एक प्रकार का एक आयामी डेटा सेट है। क्रॉस-अनुभागीय डेटा कई विषयों (जैसे व्यक्तियों, फर्मों या देशों / क्षेत्रों) को एक ही समय में, या समय के अंतर के संबंध में देखे बिना एकत्र किए गए डेटा को संदर्भित करता है। क्रॉस-अनुभागीय डेटा के विश्लेषण में आमतौर पर विषयों के बीच अंतर की तुलना होती है। उदाहरण के लिए, हम आबादी में वर्तमान मोटापे के स्तर को मापना चाहते हैं। हम उस आबादी से यादृच्छिक रूप से 1,000 लोगों का एक नमूना आकर्षित कर सकते हैं (जिसे उस आबादी के क्रॉस सेक्शन के रूप में भी जाना जाता है), उनके वजन और ऊंचाई को मापते हैं, और गणना करते हैं कि उस नमूने का कितना प्रतिशत मोटापे के रूप में वर्गीकृत किया गया है। उदाहरण के लिए, हमारे नमूने के 30% को मोटे के रूप में वर्गीकृत किया गया था। यह क्रॉस-सेक्शनल नमूना हमें उस जनसंख्या का स्नैपशॉट प्रदान करता है, उस समय एक बिंदु पर। ध्यान दें कि हम एक पार के अनुभागीय नमूने के आधार पर नहीं जानते हैं कि मोटापा बढ़ रहा है या घट रहा है; हम केवल वर्तमान अनुपात का वर्णन कर सकते हैं। क्रॉस-अनुभागीय डेटा समय श्रृंखला डेटा से भिन्न होता है जिसे अनुदैर्ध्य डेटा के रूप में भी जाना जाता है, जो समय के दौरान एक विषय के परिवर्तनों का अनुसरण करता है। एक अन्य प्रकार, पैनल डेटा (या समय-श्रृंखला पार-अनुभागीय (TSCS) डेटा), दोनों को जोड़ती है और कई विषयों को देखता है और समय के साथ वे कैसे बदलते हैं। पैनल विश्लेषण समय के साथ चर में परिवर्तन और विषयों के बीच चर में अंतर की जांच करने के लिए पैनल डेटा का उपयोग करता है। एक रोलिंग क्रॉस-सेक्शन में, नमूने में किसी व्यक्ति की उपस्थिति और उस समय जिस पर व्यक्ति को नमूने में शामिल किया जाता है, को यादृच्छिक रूप से निर्धारित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक राजनीतिक सर्वेक्षण 100,000 व्यक्तियों का साक्षात्कार करने का निर्णय ले सकता है। यह पहली बार इन व्यक्तियों को पूरी आबादी से बेतरतीब ढंग से चुनता है। यह तब प्रत्येक व्यक्ति को एक यादृच्छिक तिथि प्रदान करता है। यह एक यादृच्छिक तिथि है जिस पर उस व्यक्ति का साक्षात्कार लिया जाएगा, और इस प्रकार सर्वेक्षण में शामिल किया जाएगा।
कोरी की परिभाषा के आधार पर, हमारे पास पूल-अनुभागीय डेटा और पैनल डेटा के साथ मॉडल का अनुमान लगाने के लिए निम्नलिखित पद्धति है।
पूलित क्रॉस सेक्शन: एक तरह से निश्चित प्रभाव या यादृच्छिक प्रभाव (केवल समय) या बस पूलित ओएलएस।
पैनल डेटा: दो (या एक) निश्चित प्रभाव / यादृच्छिक प्रभाव (या तो समय या व्यक्ति या दोनों) या जमा ओएलएस।
यह "बेसिक इकोनोमेट्रिक्स" गुजराती से है (चौथा संस्करण, P28):
पैनल, अनुदैर्ध्य या माइक्रोप्रैनल डेटा यह एक विशेष प्रकार का पूल डेटा है जिसमें एक ही क्रॉस-अनुभागीय इकाई (कहते हैं, एक परिवार या एक फर्म) का समय के साथ सर्वेक्षण किया जाता है। उदाहरण के लिए, अमेरिकी वाणिज्य विभाग आवधिक अंतराल पर आवास की जनगणना करता है। प्रत्येक आवधिक सर्वेक्षण में उसी घर (या एक ही पते पर रहने वाले लोग) का साक्षात्कार किया जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि पिछले सर्वेक्षण के बाद से उस घर के आवास और वित्तीय स्थितियों में कोई बदलाव हुआ है या नहीं। समय-समय पर एक ही घर का साक्षात्कार करके, पैनल डेटा घरेलू व्यवहार की गतिशीलता पर बहुत उपयोगी जानकारी प्रदान करता है।
पूल किया गया डेटा भी पैनल डेटा है लेकिन उलटा सच नहीं है।