উত্তর:
আমি যখন প্যানেল ডেটা দেখি, তখন আমি অনুদৈর্ঘ্য ডেটা মনে করি, তাই একই ব্যক্তিদের উপর একাধিক সময়ে একই বিষয়গুলিতে পর্যবেক্ষণগুলি সংগ্রহ করা হয়। বারবার ক্রস বিভাগ একই বিষয় হওয়া উচিত, তবে আপনি প্রতিটি পর্যবেক্ষণে ব্যক্তিদের বিভিন্ন নমুনা পান। আমি অন্যান্য বিবরণ স্বাগত জানাই।
এখানে উত্তরটি বেশ সোজা এগিয়ে রয়েছে: পোল করা ক্রস বিভাগীয় ডেটা এবং খাঁটি প্যানেল ডেটা উভয়ই টাইন দিয়ে ডেটা সংগ্রহ করে (এটি 2 সময়ের থেকে কোনও বৃহত সংখ্যার মধ্যে হতে পারে)। দুটির মধ্যে মূল পার্থক্য হ'ল আমরা অনুসরণ করি "ইউনিট"। আমি ইউনিটগুলি পরিবার, দেশ বা যা কিছু আমরা ডেটা সংগ্রহ করছি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করছি। পোল্ড ক্রস বিভাগে, আমরা বিভিন্ন ইউনিটগুলির বিভিন্ন সময়ের মধ্যে এলোমেলো নমুনাগুলি নেব, অর্থাৎ প্রতিটি নমুনা যা আমরা নিই তা বিভিন্ন ব্যক্তি দ্বারা পপুলেটে যাবে। এটি প্রায়শই নীতি বা প্রোগ্রামগুলির প্রভাব দেখতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ আমরা ১৯৯০ সালে এক্স, ওয়াই এবং জেড পরিবারের পরিবারের আয়ের ডেটা নেব And এবং তারপরে আমরা 1995, জি, এফ এবং এ পরিবারগুলিতে একই আয়ের ডেটা নেব Although যদিও আমরা একই তথ্যতে আগ্রহী, আমরা নিচ্ছি বিভিন্ন সময়সীমার বিভিন্ন নমুনা (বিভিন্ন পরিবার ব্যবহার করে)।
খাঁটি প্যানেল ডেটাতে, আমরা একই ইউনিটগুলি অর্থাৎ একই পরিবার বা সময়ের সাথে সাথে অনুসরণ করছি। উদাহরণস্বরূপ, আমরা এক্স, ওয়াই এবং জেড পরিবারের একই সেট অনুসরণ করব, প্রতিটি সময়কালের জন্য আমরা ডেটা সংগ্রহ করি অর্থাৎ 1990 সালে এবং আমরা 1995 সালে একই পরিবারের সাক্ষাত্কারও নেব।
সুতরাং মৌলিক পার্থক্য, কেবলমাত্র একক যা আমরা ডেটা পর্যবেক্ষণ করি।
আশাকরি এটা সাহায্য করবে.
পরিসংখ্যান এবং ইকোনোমেট্রিক্সে ক্রস-বিভাগীয় ডেটা বা অধ্যয়ন জনসংখ্যার একটি ক্রস বিভাগ হ'ল এক-মাত্রিক ডেটা সেট। ক্রস-বিভাগীয় তথ্যগুলি একই সাথে একই সময়ে অনেকগুলি বিষয় যেমন (ব্যক্তি, ফার্ম বা দেশ / অঞ্চল) পর্যবেক্ষণ করে বা সময়ের পার্থক্য বিবেচনা না করে সংগ্রহ করা ডেটা বোঝায়। ক্রস-বিভাগীয় তথ্য বিশ্লেষণ সাধারণত বিষয়গুলির মধ্যে পার্থক্য তুলনা করে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা একটি জনসংখ্যার স্থূলত্বের বর্তমান স্তর পরিমাপ করতে চাই। আমরা সেই জনসংখ্যা থেকে এলোমেলোভাবে 1000 জনের একটি নমুনা আঁকতে পারি (সেই জনসংখ্যার ক্রস বিভাগ হিসাবেও পরিচিত), তাদের ওজন এবং উচ্চতা পরিমাপ করতে এবং সেই নমুনার কত শতাংশ স্থূলকী হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে তা গণনা করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের নমুনার 30% স্থূলকায় হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছিল। এই ক্রস-বিভাগীয় নমুনা আমাদের সেই জনসংখ্যার একটি স্ন্যাপশট সরবরাহ করে, সময় যে এক পর্যায়ে। নোট করুন যে স্থূলত্ব বাড়ছে বা কমছে যদি আমরা একটি ক্রস-বিভাগীয় নমুনার উপর ভিত্তি করে জানি না; আমরা কেবল বর্তমান অনুপাত বর্ণনা করতে পারি। ক্রস-বিভাগীয় তথ্য সময় সিরিজের ডেটাগুলির সাথে পৃথক হয় যা দ্রাঘিমাংশ তথ্য হিসাবে পরিচিত, যা সময়ের সাথে সাথে একটি বিষয়ের পরিবর্তন অনুসরণ করে। আরেকটি বৈকল্পিক, প্যানেল ডেটা (বা সময়-সিরিজ ক্রস-বিভাগীয় (টিএসসিএস) ডেটা) উভয়কে একত্রিত করে এবং একাধিক বিষয় এবং কীভাবে তারা সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হয় তা দেখায়। প্যানেল বিশ্লেষণ সময়ের সাথে সাথে ভেরিয়েবলের পরিবর্তন এবং বিষয়গুলির মধ্যে ভেরিয়েবলের পার্থক্য পরীক্ষা করতে প্যানেল ডেটা ব্যবহার করে। একটি ঘূর্ণায়মান ক্রস-বিভাগে, নমুনায় কোনও ব্যক্তির উপস্থিতি এবং পৃথকভাবে নমুনায় অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সময় উভয়ই এলোমেলোভাবে নির্ধারিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি রাজনৈতিক জরিপ 100,000 ব্যক্তির সাক্ষাত্কার নেওয়ার সিদ্ধান্ত নিতে পারে। এটি প্রথমে সম্পূর্ণ জনসংখ্যার থেকে এলোমেলোভাবে এই ব্যক্তিদের নির্বাচন করে। এরপরে এটি প্রতিটি ব্যক্তির জন্য একটি এলোমেলো তারিখ নির্ধারণ করে। এটি সেই এলোমেলো তারিখ, যার উপরে সেই ব্যক্তির সাক্ষাত্কার নেওয়া হবে, এবং এইভাবে সমীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
কোরির সংজ্ঞার ভিত্তিতে, পোলড ক্রস-বিভাগীয় ডেটা এবং প্যানেল ডেটা সহ আমাদের কাছে মডেলটি অনুমান করার জন্য নিম্নলিখিত পদ্ধতি রয়েছে।
পোল্ড ক্রস বিভাগ: এক উপায় স্থির প্রতিক্রিয়া বা এলোমেলো প্রভাব (কেবলমাত্র সময়) বা স্রেফ পুড করা ওএলএস।
প্যানেল ডেটা: দুটি (বা এক) উপায় স্থির প্রতিক্রিয়া / এলোমেলো প্রভাব (সময় বা স্বতন্ত্র বা উভয়ই হয়) বা পুড করা ওএলএস।
এটি গুজরাটি দ্বারা নির্মিত "বেসিক একনোমেট্রিক্স" (চতুর্থ সংস্করণ, পি 28):
প্যানেল, অনুদৈর্ঘ্য বা মাইক্রোপ্যানেল ডেটা এটি বিশেষ ধরণের পোল্ড ডেটা যা একই ক্রস-বিভাগীয় ইউনিট (যেমন, একটি পরিবার বা ফার্ম) সময়ের সাথে সমীক্ষা করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন বাণিজ্য বিভাগ পর্যায়ক্রমে বিরতিতে আবাসন আদম শুমারি করে। প্রতিটি পর্যায়ক্রমিক সমীক্ষায় একই পরিবারের (বা একই ঠিকানায় বসবাসকারী লোকদের) সাক্ষাত্কার নেওয়া হয় যে শেষ জরিপের পরে সেই পরিবারের আবাসন এবং আর্থিক অবস্থার কোনও পরিবর্তন হয়েছে কিনা তা জানতে। পর্যায়ক্রমে একই পরিবারের সাক্ষাত্কারের মাধ্যমে, প্যানেল ডেটা পরিবারের আচরণের গতিশীলতার উপর খুব দরকারী তথ্য সরবরাহ করে।
পুলড ডেটাও প্যানেল ডেটা তবে বিপরীতটি সত্য নয়।