面板数据

面板数据是作为面板研究的一部分收集的二维数据。 与面板数据不同的是横截面数据，其中单位记录在单个时间点，以及时间序列数据，其中单个单位在多个时间段内被观察到。 除了在面板中始终具有相同的分析单位（例如个人、家庭或公司）并进行多次调查（例如每月、每年或每两年一次）之外，提到的第三个特征是相同或至少要求或收集相同的内容。

面板数据分析是在面板研究的背景下对面板数据进行的统计分析。 尽管一个小组仍然在观察（不进行干预），但一个关键目标是尽可能接近因果分析。

面板数据组织在由行和列组成的表格中。 有两种主要格式。 使用宽格式，一行对应一个检查对象，并将时间点的测量值附加为列。 这与长格式不同，长格式为每次观察添加一行，即同一对象出现在多行中（参见宽格式和长格式）。 当每个人年组合被视为单一观察时，它被称为合并数据。

• 与通过一次测量同时收集所有相关变量的横断面调查相比，面板调查的优势在于可以更好地处理因果问题，因为可以确定单个数据级别的变化调查对象相同。 然而，与所有准实验研究一样，由于许多不可排除的影响变量，因果结论并不是特别有效。
• 与为每项研究选择新参与者的趋势调查相比，小组研究的优势在于可以通过多个测量点观察受访者的行为。 通过这种方式，可以在单个数据级别进行时间序列研究，从中可以推断出面板中收集的几个变量之间的因果关系。 当然，小组成员也可以参与额外的临时调查。
• 与经典的临时方法相比，在家庭/消费者小组中 - 使用经典的筛选方法 - 通常很难或不可能找到的（特殊）目标群体（例如，有特定购买产品的家庭）- 制作一个有代表性的选择，从而进行市场研究经济学。 其基础是来自面板中发生的连续跟踪的（购买）数据。 由于每个家庭都有数据，因此可以“一键式”选择具有代表性的与调查相关的目标群体。

• 测量工具的一致性：社会文化变化意味着术语含义发生变化。 因此，可能会发生相同的问题在 10 年后不再测量相同结构的相同表达。 与此同时，正在开发新的、有时更好的社会科学测量和选择方法。 这导致尝试使用具有最高质量的测量方法与确保测量仪器的一致性之间的冲突。
• 小组死亡率：在小组调查过程中，经常会发生参与者，例如因生病、搬迁或丧失参与较长时间研究的动力或退出。因此，那些在整个研究期间都活跃在小组中的参与者对这项研究特别感兴趣。该面板的子集称为连续地面。研究周期越长，连续质量越小。 这个问题被称为面板死亡率或面板死亡率。这是特别有问题的，因为它会导致系统性扭曲：离开小组的人通常在一个或多个特征方面与留在小组中的测试人员有系统地偏离。
• 面板效应：被检查的对象可能会因反复提问而发生变化。可能发生的情况是，受访者只是通过调查形成了他们对某个话题的态度。此外，现有的态度和行为可以通过反复提问来改变或加强。两种失真都组合为面板效果。此外，与第 一次调查相比，对检查程序的了解可以改变响应行为。在访谈研究中，访谈者与受访者之间友好关系的发展也会影响响应行为。
• 小组刚性：即使调查单位保持不变，被调查者的个人变化，例如,孩子的出生或职业或经济上的进步，导致专家组失去对人口的代表性。
• 小组选择效应描述了由于选择性招募过程和选择性退出而导致的小组研究结果的系统性扭曲。当样本是由自愿参与小组研究的人组成时，这个问题尤其严重，就像在商业市场研究中对访问小组所做的那样。
• 人力和财力：小组研究的另一个缺点（尽管不属于方法论性质）是参与者管理和支持涉及的人力和财力较高。

• 在公司面板中，重复调查了相同的公司。最重要的公司小组是 IAB 公司小组。
• 公司小组反复调查同一家公司。观察单位为依法独立的公司，可由一个或多个常设机构组成。公司可以是集团、税务集团等的一部分。
• 在人员面板中，重复采访同一个人。根据研究的目的，小组可以是个人小组（涉及个人）、家庭小组（家庭中的每个人都感兴趣）或专门小组。
• 队列研究可以理解为一个特殊的人群。他们的特点是样本中的所有人都属于同一个队列。

在简单的小组研究中，每次调查都会询问整个样本。 开发了额外的面板设计以减少面板死亡率和面板效应的影响。 实施后，例如，可以区分在线面板。 大型调查也使用混合方法进行，例如计算机辅助电话采访。

• 平衡面板数据代表一个典型的理想数据集，其中所有个人的所有数据在所有时间点都可用。 它们在统计上更容易描述。 实际上，数据通常是不完整的，有人说是不平衡的面板。 只要数据随机缺失并且有足够的连续观察，使用不平衡数据不会对所考虑的模型造成问题。 另一方面，系统地缺失观察结果会导致选择偏差，并需要特殊的估计方法。 另一个优点在于数据库的扩大。 通常存在不平衡的面板数据，其中个人较早离开调查或较晚加入调查。
• 通过交替小组，样本被分成小组，轮流接受采访。 例如，第 一次调查只能访问第 一个子组，第二次调查只能访问第二个子组，第三次调查再次访问第 一个子组，依此类推。 通过这种方式，减少了受试者的压力，并且由于更长的时间间隔而降低了面板效应的风险。