如何判斷橫截面數據

1. 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。

(1)如何判斷橫截面數據擴展閱讀

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。

2. 橫截面數據的簡介

與時序數據相比較，其區別在於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。
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。

3. 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。

(3)如何判斷橫截面數據擴展閱讀

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。

4. 橫截面數據的橫截面數據分析的要點

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。
異方差性的檢驗
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。