如何整理截面數據

㈠ 截面數據的注意問題

在分析橫截面數據時，應主要注意兩個問題：
一是異方差問題，由於數據是在某一時期對個體或地域的樣本的採集，不同個體或地域本身就存在差異；
二是數據的一致性，主要包括變數的樣本容量是否一致、樣本的取樣時期是否一致、數據的統計標準是否一致。

㈡ 面板數據都是自己整理嗎

面板數據都是自己整理。論文需要用面板數據，整理出來的是截面數據。面板數據是指既有截面數據又有時間序列的數據，其存在截面數據沒有優勢，在用stata進行面板數據的估計時，選擇xtreg命令進行擬合。在面板數據進行模型估計前，要進行面板數據的維度確定。面板數據既有截面數據又有時間序列，而stata不能自動識別，必須使得stata得知哪一部分是截面數據，哪一部分是時間序列。

㈢ 適用於截面數據的統計方法有哪些

1、計量資料的統計方法

分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。

參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析(ANOVA，即F檢驗)等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。

2、計數資料的統計方法

計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析。

3、等級資料的統計方法

等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。在臨床醫學資料中，常遇到一些定性指標，如臨床療效的評價、疾病的臨床分期、病症嚴重程度的臨床分級等，對這些指標常採用分成若干個等級然後分類計數的辦法來解決它的量化問題，這樣的資料統計上稱為等級資料。

(3)如何整理截面數據擴展閱讀

主要的檢驗異方差性的方法有：圖示檢驗法、等級相關系數檢驗法、戈里瑟檢驗(Glejser Test)、巴特列特檢驗、布魯奇-培根檢驗(The Breusch-Pagan Test)、戈德菲爾德-匡特檢驗(The Goldfeld-Quandt Test)、沃特檢驗(Wald Test)、拉格朗日乘數檢驗、似然比檢驗、懷特大樣本檢驗等。

這些檢驗方法在性能上各有優劣，互為補充，在具體操作時宜結合使用，相互驗證，不應單憑個別檢驗結論做出歧視性或排他性的斷言。

㈣ 截面數據的簡介

截面數據是不同主體在同一時間點或同一時間段的數據，那麼你對截面數據了解多少呢?以下是由我整理關於什麼是截面數據的內容，希望大家喜歡!

截面數據的簡介

截面數據(cross-section data)是指在同一時間(時期或時點)截面上反映一個總體的一批(或全部)個體的同一特徵變數的觀測值，是樣本數據中的常見類型之一。例如，工業普查數據，人口普查數據，家庭收入調查數據。在數學，計量經濟學中應用廣泛。

經濟計量學專用名詞。橫截面數據是在同一時間，不同統計單位相同統計指標組成的數據列。與時序數據相比較，其區別在與組成數據列的各個數據的排列標准不同，時序數據是按時間順序排列的，橫截面數據是按照統計單位排列的。因此，橫截面數據不要求統計對象及其范圍相同，但要求統計的時間相同。也就是說必須是同一時間截面上的數據。與時間數據完全一樣，橫截面數據的統計口徑和計算方法(包括價值量的計算方法)也應當是可比的。

截面數據是樣本數據中的常見類型之一。例如，工業普查數據，人口普查數據，家庭收入調查數據。在數學，計量經濟學中應用廣泛。

截面數據(cross-section data)是指在同一時間(時期或時點)截面上反映一個總體的一批(或全部)個體的同一特徵變數的觀測值，是樣本數據中的常見類型之一。例如，工業普查數據，人口普查數據，家庭收入調查數據。在數學，計量經濟學中應用廣泛。

經濟計量學專用名詞。橫截面數據是在同一時間，不同統計單位相同統計指標組成的數據列。與時序數據相比較，其區別在與組成數據列的各個數據的排列標准不同，時序數據是按時間順序排列的，橫截面數據是按照統計單位排列的。因此，橫截面數據不要求統計對象及其范圍相同，但要求統計的時間相同。也就是說必須是同一時間截面上的數據。與時間數據完全一樣，橫截面數據的統計口徑和計算方法(包括價值量的計算方法)也應當是可比的。

截面數據的注意問題

在分析橫截面數據時，應主要注意兩個問題：

一是異方差問題，由於數據是在某一時期對個體或地域的樣本的採集，不同個體或地域本身就存在差異;

二是數據的一致性，主要包括變數的樣本容量是否一致、樣本的取樣時期是否一致、數據的統計標準是否一致。

截面數據的檢驗方法

對異方差的檢驗大多集中於線性模型情形，檢驗方法很多。主要的檢驗異方差性的方法有：圖示檢驗法、等級相關系數檢驗法、戈里瑟檢驗(Glejser Test)、巴特列特檢驗、布魯奇-培根檢驗(The Breusch-Pagan Test)、戈德菲爾德-匡特檢驗(The Goldfeld-Quandt Test)、沃特檢驗(Wald Test)、拉格朗日乘數檢驗、似然比檢驗、懷特大樣本檢驗等。這些檢驗方法在性能上各有優劣，互為補充，在具體操作時宜結合使用，相互驗證，不應單憑個別檢驗結論做出歧視性或排他性的斷言。

數據的分類

按性質分為

①定位的，如各種坐標數據;

②定性的，如表示事物屬性的數據(居民地、河流、道路等);

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量;

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值;

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據(如點、線、面)、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

按記錄方式分為

㈤ 什麼是橫截面數據分析舉個例子啊~謝謝

一種觀察性研究，其分析從特定群體或代表性子集收集的數據時間點，即橫截面數據。橫截面數據，計量經濟學專用名詞。橫截面數據是在同一時間，不同統計單位相同統計指標組成的數據列。

在經濟學中，橫斷面研究通常涉及使用橫截面回歸，以便在給定時間點上對一個或多個獨立變數對感興趣的因變數的因果效應的存在和大小進行排序。它們不同於時間序列分析，其中一個或多個經濟總量的行為通過時間跟蹤。

(5)如何整理截面數據擴展閱讀

橫截面數據按照統計單位排列的。因此，橫截面數據不要求統計對象及其范圍相同，但要求統計的時間相同。也就是說必須是同一時間截面上的數據。與時間數據完全一樣，橫截面數據的統計口徑和計算方法（包括價值量的計算方法）也應當是可比的。

例如，為了研究某一行業各個企業的產出與投入的關系，我們需要關於同一時間截面上各個企業的產出Q和勞動L、資本投入K的橫截面數據。這些數據的統計對象顯然是不同的，因為是不同企業的數據。

但是關於產出Q和投入L、K的解釋、統計口徑和計算方法仍然要求相同，即本企業的Q、L、K在統計上要求可比。

㈥ SPSS軟體如何處理截面數據,能詳細一點嗎，推薦一種方法就可以，非常感謝啊！！！！1

採用非參數檢驗的方法吧，能看出這大批量數據的差異性，因為截面數據的本身樣本的個體就有差異。
可以用SPSS里的K個獨立樣本的非參數檢驗。

㈦ 截面數據怎麼補

l.varname表示滯後一階，l2.varname表示滯後二階，以此類推
下面是更多方法：
（一）個案剔除法
最常見、最簡單的處理缺失數據的方法是用個案剔除法也是很多統計軟體（如SPSS和SAS）默認的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何一個變數含有缺失數據的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所佔比例比較小的話，這一方法十分有效。至於具體多大的缺失比例算是「小」比例，專家們意見也存在較大的差距。有學者認為應在5%以下，也有學者認為20%以下即可。然而，這種方法卻有很大的局限性。它是以減少樣本量來換取信息的完備，會造成資源的大量浪費，丟棄了大量隱藏在這些對象中的信息。在樣本量較小的情況下，刪除少量對象就足以嚴重影響到數據的客觀性和結果的正確性。因此，當缺失數據所佔比例較大，特別是當缺數據非隨機分布時，這種方法可能導致數據發生偏離，從而得出錯誤的結論。
（二）均值替換法
將變數的屬性分為數值型和非數值型來分別進行處理。如果缺失值是數值型的，就根據該變數在其他所有對象的取值的平均值來填充該缺失的變數值；如果缺失值是非數值型的，就根據統計學中的眾數原理，用該變數在其他所有對象的取值次數最多的值來補齊該缺失的變數值。但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。均值替換法也是一種簡便、快速的缺失數據處理方法。使用均值替換法插補缺失數據，對該變數的均值估計不會產生影響。但這種方法是建立在完全隨機缺失（MCAR）的假設之上的，而且會造成變數的方差和標准差變小。
（三）熱卡填充法
對於一個包含缺失值的變數，熱卡填充法在資料庫中找到一個與它最相似的對象，然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。最常見的是使用相關系數矩陣來確定哪個變數（如變數Y）與缺失值所在變數（如變數X）最相關。然後把所有個案按Y的取值大小進行排序。那麼變數X的缺失值就可以用排在缺失值前的那個個案的數據來代替了。與均值替換法相比，利用熱卡填充法插補數據後，其變數的標准差與插補前比較接近。但在回歸方程中，使用熱卡填充法容易使得回歸方程的誤差增大，參數估計變得不穩定，而且這種方法使用不便，比較耗時。
（四）回歸替換法
回歸替換法首先需要選擇若干個預測缺失值的自變數，然後建立回歸方程估計缺失值，即用缺失數據的條件期望值對缺失值進行替換。與前述幾種插補方法比較，該方法利用了資料庫中盡量多的信息，而且一些統計軟體（如Stata）也已經能夠直接執行該功能。但該方法也有諸多弊端，第一，這雖然是一個無偏估計，但是卻容易忽視隨機誤差，低估標准差和其他未知性質的測量值，而且這一問題會隨著缺失信息的增多而變得更加嚴重。第二，研究者必須假設存在缺失值所在的變數與其他變數存在線性關系，很多時候這種關系是不存在的。
（五）多重替代法
首先，多重估算技術用一系列可能的值來替換每一個缺失值，以反映被替換的缺失數據的不確定性。然後，用標準的統計分析過程對多次替換後產生的若干個數據集進行分析。最後，把來自於各個數據集的統計結果進行綜合，得到總體參數的估計值。由於多重估算技術並不是用單一的值來替換缺失值，而是試圖產生缺失值的一個隨機樣本，這種方法反映出了由於數據缺失而導致的不確定性，能夠產生更加有效的統計推斷。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不舍棄任何數據的情況下對缺失數據的未知性質進行推斷。

㈧ 跨國面板數據怎麼整理

短面板處理。跨國面板數據短面板整理，面板數據是指既有截面數據又有時間序列的數據，因此其存在截面數據沒有的優勢，在用stata進行面板數據的估計時，一般選擇xtreg命令進行擬合。本節主要論述短面板的stata實現，即時間維度T相對於截面數n較小的數據。