패널 데이터 계량 계란 무엇입니까?

패널 데이터 계량 경제학은 특정 형태의 통계 데이터 분석입니다. 여기에는 데이터가 동일한 주제에 대해 여러 가지를 측정하는 다차원 데이터가 포함됩니다. 이를 통해 분석가는 상호 참조 데이터를 포함하여 더 많은 정보와 패턴을 찾을 수 있습니다. 패널 데이터 계량 경제학의 단점은 분석하기가 훨씬 더 복잡하다는 것입니다.

계량 경제학 (econometrics)은 경제와 통계 사이에있는 활동입니다. 전통적인 경제학의 대부분은 시장 행동과 같은 활동을 설명하고 예측하는 이론을 개발하는 것과 관련이 있습니다. 계량 경제학은 결과부터 시작하여 가능한 원인과 연결을 찾기 위해 거꾸로 노력하는 것에 관한 것입니다.

패널 데이터는 종 방향 데이터라고도합니다. 동일한 주제에 대한 여러 요소를 포함하는 모든 데이터 세트입니다. 예를 들어, 수업에서 모든 어린이의 키 목록은 일반 데이터입니다. 자녀의 키와 자녀의 체중을 모두 알려주는 수업의 모든 자녀 목록은 매우 간단한 형태의 패널 데이터입니다. 일부 형태의 패널 데이터는 훨씬 더 복잡합니다. 예를 들어, 국가 센서스에는 각 세대에 대한 수십 개의 데이터 항목이 포함될 수 있습니다.

가장 간단한 방법으로 패널 데이터 계량 경제학을 사용하여 관계를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 일련의 데이터는 학교를 떠난 후 10 년 후에 전 학생과 그 직원의 대학 입학 시험 점수를 보여줄 수 있습니다. 이것은 높은 점수를받는 것과 높은 급여를받는 것 사이에 강한 관계를 보여줄 수 있습니다. 이것은 반드시이 둘이 연결되어 있음을 증명하지는 않습니다. 일반적으로 사용되는 문구는 "상관이 인과 관계와 같지 않다"는 것입니다.

더 복잡한 패널 데이터 계량 경제학은 여러 요인으로 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 시험 점수 및 급여 데이터에는 학생 학교의 평균 시험 점수에 대한 세부 정보가 포함될 수도 있습니다. 상호 참조를 통해 분석가들은 급여가 학생의 실제 점수보다 학생의 성과에 더 의존한다는 것을 알 수있었습니다. 이것은 동료를 능가하는 학생들이 더 경쟁적이거나 주도적이라는 이론으로 이어질 수 있으며, 이는 직장에서 앞서 나가고 승진을 얻는 것으로 해석됩니다.

여러 변수를 사용하면 잠재적 인 링크를 쉽게 식별 할 수 있습니다. 또한 특정 링크가 우연히 발생했을 가능성을 줄이거 나 그럴 때 더 명확하게 만들 수 있습니다. 주요 문제는 각각의 추가 변수가 탐색중인 총 잠재적 링크 수를 크게 증가 시킨다는 것입니다. 이는 필요한 분석 작업을 증가시킬뿐만 아니라 실수가 발생할 가능성을 증가시킵니다.