Données longitudinales
Qu'est-ce que les données longitudinales ?
Les données longitudinales, parfois appelées données de panel, sont des données recueillies au moyen d'une série d'observations répétées des mêmes sujets sur une période prolongée, et sont utiles pour mesurer le changement. Les données longitudinales suivent effectivement le même échantillon au fil du temps, ce qui diffère fondamentalement des données transversales car elles suivent les mêmes sujets pendant un certain temps, tandis que les données transversales échantillonnent différents sujets (qu'il s'agisse d'individus, d'entreprises, de pays ou de régions) à chaque point à l'heure. Pendant ce temps, un ensemble de données transversales tirera toujours un nouvel échantillon aléatoire.
Les données longitudinales sont largement utilisées dans les sciences sociales, y compris parmi les économistes, les politologues et les sociologues.
Comprendre les données longitudinales
Souvent, les analystes s'intéressent à l'évolution des choses au fil du temps. Dans un échantillon transversal typique, même si vous mesurez une variable aujourd'hui, puis à nouveau dans un an, vous échantillonnerez probablement des personnes différentes à chaque fois. Pour mieux comprendre comment les choses changent pour les mêmes personnes au fil du temps, vous devez être en mesure de les suivre et de les suivre dans un an et dans les vagues futures. Il s'agit de données longitudinales.
Les données longitudinales sont souvent utilisées dans les études économiques et financières car elles présentent plusieurs avantages par rapport aux données transversales répétées. Par exemple, étant donné que les données longitudinales mesurent la durée des événements, elles peuvent être utilisées pour voir si le même groupe de personnes reste au chômage pendant une récession ou si différentes personnes entrent et sortent du chômage. Cela peut aider à déterminer les facteurs qui affectent le plus le chômage.
Applications des données longitudinales
L'analyse longitudinale peut également être utilisée pour calculer la valeur en risque (VaR) d'un portefeuille, en utilisant la méthode de simulation historique. Cela simule la façon dont la valeur du portefeuille actuel aurait fluctué au cours des périodes précédentes, en utilisant les fluctuations historiques observées des actifs du portefeuille au cours de ces périodes. Il fournit une estimation de la perte maximale probable au cours de la prochaine période.
Les données longitudinales sont également utilisées dans les études d'événements pour analyser les facteurs qui entraînent des rendements boursiers anormaux au fil du temps, ou la façon dont les cours des actions réagissent aux annonces de fusion et de bénéfices. Il peut également être utilisé pour mesurer la pauvreté et l'inégalité des revenus en suivant les ménages individuels. Et parce que les résultats des tests standardisés dans les écoles sont longitudinaux, ils peuvent être utilisés pour évaluer l'efficacité des enseignants et d'autres facteurs affectant les performances des élèves.
Les spécialistes des sciences sociales utilisent également des données longitudinales pour essayer de comprendre la causalité des événements qui ont pu se produire dans le passé et comment ils conduisent aux résultats observés dans les vagues ultérieures de données. Par exemple, l'effet de l'adoption d'une nouvelle loi sur les statistiques de la criminalité, ou d'une catastrophe naturelle sur les naissances et les décès des années plus tard.
Points forts
Les données longitudinales sont des données recueillies séquentiellement auprès des mêmes répondants au fil du temps.
Ce type de données peut être très important pour suivre les tendances et les changements dans le temps en posant aux mêmes répondants des questions en plusieurs vagues réalisées dans le temps.
Les données longitudinales sont utilisées en finance pour suivre la rentabilité et les risques des entreprises et pour comprendre l'effet des chocs économiques.
