縱向數據
縱向數據跟蹤的是同一樣本在不同時間點的數據，有別於重複橫截面數據（對不同的樣本在不同時間點進行相同的調查）。縱向數據相比於重複橫截面數據有許多優勢，它允許測量樣本內部隨時間的變化，能夠測量事件的持續時間，並記錄各種事件的時間。
定義：縱向數據（Longitudinal Data）是指對同一組樣本在不同時間點進行連續觀測和記錄的數據。這種數據類型允許研究者觀察和分析樣本隨時間的變化趨勢和模式。
起源：縱向數據的使用可以追溯到社會科學和醫學研究的早期階段。20 世紀初，研究者開始意識到單一時間點的數據無法充分反映個體或羣體的動態變化，因此逐漸採用縱向數據來進行更深入的分析。
類別與特點：縱向數據主要分為兩類：面板數據和時間序列數據。面板數據是對多個個體在多個時間點上的觀測，適用於分析個體間的差異和變化。時間序列數據則是對單個個體在多個時間點上的觀測，適用於分析個體隨時間的變化趨勢。縱向數據的主要特點包括：1. 能夠捕捉時間動態變化；2. 允許分析因果關係；3. 提供更豐富的信息。
具體案例：案例一：在醫學研究中，研究者對一組患者進行長期隨訪，記錄他們的健康指標變化，以評估某種治療方法的長期效果。案例二：在經濟學研究中，研究者對一組家庭的收入和消費情況進行多年跟蹤調查，以分析經濟政策對家庭生活的長期影響。
常見問題：1. 數據丟失：由於長期跟蹤，樣本可能會出現數據丟失的情況。2. 成本高：縱向數據的收集和維護成本較高。3. 分析複雜：數據分析需要考慮時間因素，模型構建較為複雜。
