अनुदैर्ध्य डेटा

अनुदैर्ध्य डेटा क्या है?

अनुदैर्ध्य डेटा, जिसे कभी-कभी पैनल डेटा कहा जाता है, वह डेटा होता है जो कुछ विस्तारित समय सीमा में समान विषयों के बार-बार अवलोकन की एक श्रृंखला के माध्यम से एकत्र किया जाता है- और परिवर्तन को मापने के लिए उपयोगी होता है। अनुदैर्ध्य डेटा समय के साथ एक ही नमूने का प्रभावी ढंग से अनुसरण करता है, जो मूल रूप से क्रॉस-अनुभागीय डेटा से भिन्न होता है क्योंकि यह कुछ समय में समान विषयों का अनुसरण करता है, जबकि क्रॉस-अनुभागीय डेटा प्रत्येक बिंदु पर विभिन्न विषयों (चाहे व्यक्ति, फर्म, देश या क्षेत्र) का नमूना लेता है। समय के भीतर। इस बीच, एक क्रॉस-अनुभागीय डेटा सेट हमेशा एक नया यादृच्छिक नमूना तैयार करेगा ।

अर्थशास्त्रियों, राजनीतिक वैज्ञानिकों और समाजशास्त्रियों सहित सामाजिक विज्ञानों में अनुदैर्ध्य डेटा का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

अनुदैर्ध्य डेटा को समझना

अक्सर, विश्लेषक इस बात में रुचि रखते हैं कि समय के साथ चीजें कैसे बदलती हैं। एक विशिष्ट क्रॉस-सेक्शनल नमूने में, भले ही आप आज से एक साल बाद कुछ चर को मापते हैं, फिर भी आप शायद हर बार अलग-अलग लोगों का नमूना लेंगे। समय के साथ एक ही लोगों के लिए चीजें कैसे बदलती हैं, इस पर बेहतर नियंत्रण पाने के लिए, आपको उन्हें ट्रैक करने और अब से एक साल बाद और भविष्य की लहरों में उनका अनुसरण करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यह अनुदैर्ध्य डेटा है।

अनुदैर्ध्य डेटा अक्सर आर्थिक और वित्तीय अध्ययनों में उपयोग किया जाता है क्योंकि बार-बार क्रॉस-अनुभागीय डेटा पर इसके कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, क्योंकि अनुदैर्ध्य डेटा मापता है कि घटनाएं कितने समय तक चलती हैं, इसका उपयोग यह देखने के लिए किया जा सकता है कि क्या व्यक्तियों का एक ही समूह मंदी के दौरान बेरोजगार रहता है,. या क्या अलग-अलग व्यक्ति बेरोजगारी में और बाहर जा रहे हैं। यह उन कारकों को निर्धारित करने में मदद कर सकता है जो बेरोजगारी को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं।

अनुदैर्ध्य डेटा के अनुप्रयोग

ऐतिहासिक सिमुलेशन पद्धति का उपयोग करके, जोखिम पर पोर्टफोलियो के मूल्य (वीएआर) की गणना के लिए अनुदैर्ध्य विश्लेषण का भी उपयोग किया जा सकता है । यह उस समय के दौरान पोर्टफोलियो में संपत्ति के देखे गए ऐतिहासिक उतार-चढ़ाव का उपयोग करते हुए, पिछले समय की अवधि में वर्तमान पोर्टफोलियो के मूल्य में उतार-चढ़ाव का अनुकरण करता है। यह अगली समयावधि में अधिकतम संभावित नुकसान का अनुमान प्रदान करता है।

घटना के अध्ययन में अनुदैर्ध्य डेटा का उपयोग यह विश्लेषण करने के लिए भी किया जाता है कि कौन से कारक समय के साथ असामान्य स्टॉक रिटर्न देते हैं, या स्टॉक की कीमतें विलय और कमाई की घोषणाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करती हैं। इसका उपयोग अलग-अलग परिवारों को ट्रैक करके गरीबी और आय असमानता को मापने के लिए भी किया जा सकता है। और क्योंकि स्कूलों में मानकीकृत परीक्षण स्कोर अनुदैर्ध्य हैं, उनका उपयोग शिक्षक प्रभावशीलता और छात्र के प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले अन्य कारकों का आकलन करने के लिए किया जा सकता है।

सामाजिक वैज्ञानिक भी अनुदैर्ध्य डेटा का उपयोग उन घटनाओं के कारण को समझने की कोशिश करने के लिए करते हैं जो अतीत में हुई हो सकती हैं और वे डेटा की बाद की तरंगों में देखे गए परिणामों को कैसे आगे बढ़ाते हैं। उदाहरण के लिए, अपराध के आंकड़ों पर एक नए कानून के पारित होने का प्रभाव, या वर्षों बाद जन्म और मृत्यु पर एक प्राकृतिक आपदा।

हाइलाइट्स

अनुदैर्ध्य डेटा वह डेटा है जो समय के साथ समान उत्तरदाताओं से क्रमिक रूप से एकत्र किया जाता है।
समय के साथ किए गए कई तरंगों में समान उत्तरदाताओं से प्रश्न पूछकर समय के साथ रुझानों और परिवर्तनों पर नज़र रखने में इस प्रकार का डेटा बहुत महत्वपूर्ण हो सकता है।
कंपनी की लाभप्रदता, जोखिम को ट्रैक करने और आर्थिक झटके के प्रभाव को समझने के लिए वित्त में अनुदैर्ध्य डेटा का उपयोग किया जाता है।