縱向數據

定義

縱向數據是指對同一組樣本在不同時間點進行跟蹤和記錄的數據。這種數據類型與重複橫截面數據不同，後者是在不同時間點對不同樣本進行相同調查。縱向數據的優勢在於它能夠測量樣本內部隨時間的變化，記錄事件的持續時間，並追蹤各種事件的時間。

起源

縱向數據的使用可以追溯到社會科學和醫學研究領域，尤其是在 20 世紀中期，研究人員開始意識到跟蹤同一羣體隨時間變化的重要性。這種方法幫助研究人員更好地理解個體和羣體的動態變化。

類別和特徵

縱向數據可以分為面板數據和時間序列數據。面板數據涉及多個個體在多個時間點的數據，而時間序列數據則是單個個體或實體在多個時間點的數據。縱向數據的主要特徵包括能夠捕捉動態變化、分析因果關係以及提高數據分析的準確性。

案例研究

一個典型的縱向數據應用案例是 Framingham 心臟研究，該研究自 1948 年開始，跟蹤了數千名參與者的健康狀況，幫助識別心臟病的風險因素。另一個例子是國家縱向調查（NLS），它自 1966 年起跟蹤美國勞動力市場的變化，提供了關於就業、收入和教育的寶貴數據。

常見問題

使用縱向數據時，常見問題包括樣本流失（即參與者退出研究）和數據收集的時間間隔不一致。此外，縱向數據分析可能複雜，需要專門的統計方法來處理時間相關性和個體差異。