橫截面數據分析方法

『壹』 什麼是截面分析方法

橫向分析法（Cross-Section Analysis），
也稱橫斷面分析、截面分析
是對同一時期數據資料進行橫剖研究，探討社會經濟現象和自然狀況在特定時期相關程度、關系與變化的方法。
其特點是在橫向聯系基礎上，撇開各種事物，現象和過程的具體特徵，以抽象方式探討對象目標變化的趨勢與規律。它藉助各種系統、運籌、博弈、決策和數學手段，研究目標對象的橫向關系和經濟社會效果。隨著現代知識領域的發展，它漸漸同散見於各學科中的新理論，新知識綜合形成新的分析媒體，從而出現了理論控制方法、穩定機制方法和隨機過程方法等。
橫向分析法在經濟管理中有越來越廣闊的前景，現成為國內外社會科學研究的主要手段。
橫向分析法的內容
橫向分析是一完整系列，它包含單變項，雙變項和多變項分析等幾種，後者尤占重要地位。多變項分析按目的可分三類：
1、詳細分析。旨在分析兩個變項(X與Y)之間的關系，並引入其他變項，深入剖析這兩個變項的相關性質。
2、多因素分析。其目的是分析多個自變項(量)(X1,X2,X3等)對某個依變項(量)Y的共同影響與相對效應。
3、多項相互關系分析。其意在於求簡化眾多變項(X1,X2,X3,X4等)之間的相互關系。
它們通過對資料對象的不同層次，方面的橫剖分析，解釋相互間的關系，為決策奠定基礎。
橫向分析法的階段
應用此法的過程可分為三個階段：
1、籌劃階段。如確定目標對象，收集對象的數據資料，抽取相關樣本，為橫剖分析作前期工作。
2、執行階段。如具體測算對象指標，揭示經濟現象和事物間的聯系作用及關系，以統計圖表和數學方程計算變項的目標值和相對效應。
3、總結經驗階段。將測算數據和統計指標代入各方程或圖表，驗證運算值的准確程度，為制定正確決策提供依據。
橫向分析法在財務分析的應用
橫向分析法在財務指標計算的基礎上，從空間、行業的角度對指標進行互相對比的分析方法。比如A公司本年度各項財務指標都超額完成了計劃數，同時與上期和歷史最好時期的財務指標對比，也是令人滿意的。但與B公司的財務指標相比，則差距較大(假定兩個公司的生產條件相同)。因而，一般講，B公司較A公司的經營狀況更好。所以，股票購買者應擇購B公司的股票。
例如：A公司凈資產收益率為0.35%，營業利潤率為0.74%，每股收益為0.009(元)。而假設B公司凈資產收益率為10%，營業利潤率為12%，每股收益為0.57(元)。比較之後，就自然會選擇B公司的股票。

『貳』 什麼是橫斷面分析法

橫斷面分析法又叫橫斷面調查，橫斷面調查(又稱現患率調查)，是利用普查或抽樣調查的方法，收集某一時點或一個特定的時間內，有關實際處於醫院感染狀態的病例資料，描述醫院感染及影響因素的關系。

橫斷面調查是醫院感染監測的重要手段，通過開展調查可了解醫院感染實際發生情況，同時對抗菌葯物應用及病原學送檢資料進行監測，可以在短時間內檢驗常規調查資料的准確性，針對總體趨勢評價醫院感染管理效果。

描述疾病或健康狀況的三間分布情況通過對某一地區或人群的調查，獲得某種疾病在時間、地區和人群中的分布，從而發現高危人群或發現有關的病因線索，為疾病的防治提供依據。

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調查質量控制方法

1、堅持隨機化原則，嚴格按照抽樣設計方案進行研究對象的選取。及時分析無應答的原因，補漏調查，提高受檢率。

2、選用精良的儀器設備並事先做好校準，保證測試結果的准確與可靠。

3、嚴格培訓調查員，並對其進行監督和質量控制，統一調查程序和方法。

『叄』 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。

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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。

『肆』 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。

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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。

『伍』 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。

『陸』 面板數據分析方法總結

面板數據分析方法總結

橫截面的異方差與序列的自相關性是運用面板數據模型時可能遇到的最為常見的問題,此時運用OLS可能會產生結果失真,因此為了消除影響,對我國東、中、西部地區的分析將採用不相關回歸方法( SeeminglyUnrelated Regression, SUR)來估計方程。而對於全國范圍內的估計來說,由於橫截面個數大於時序個數,所以採用截面加權估計法(Cross SectionWeights, CSW) 。
一般而言，面板數據可用固定效應(fixed effect) 和隨機效應(random effect) 估計方法,即如果選擇固定效應模型,則利用虛擬變數最小二乘法(LSDV) 進行估計;如果選擇隨機效應模型,則利用可行的廣義最小二乘法(FGLS) 進行估計(Greene ,2000) 。它可以極大限度地利用面板數據的優點,盡量減少估計誤差。至於究竟是採用固定效應還是隨機效應,則要看Hausman 檢驗的結果。
單位根檢驗：在進行時間序列的分析時,研究者為了避免偽回歸問題,會通過單位根檢驗對數據平穩性進行判斷。但對於面板數據則較少關注。隨著面板數據在經濟領域應用,對面板數據單位根的檢驗也逐漸引起重視。面板數據單位根的檢驗主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 檢驗) (1992 ,1993 ,2002) 、Im、Pesaran 和Shin 方法( IPS 檢驗) (1995 ,1997) 、Maddala 和Wu 方法(MW檢驗) (1999) 等。
協整檢驗：協整檢驗是考察變數間長期均衡關系的方法。在進行了各變數的單位根檢驗後,如果各變數間都是同階單整，那麼就可以進行協整檢驗了。面板協整檢驗理論目前還不成熟,仍然在不斷的發展過程中,目前的方法主要有:(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整的方法,這種方法零假設是沒有協整關系,並且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。(2)Pedron(i1999)在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關系的條件下給出了七種基於殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。(3)Larsson et a(l2001)發展了基於Johansen(1995)向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法。這種檢驗的方法是檢驗變數存在共同的協整的秩。
一般的順序是：先檢驗變數的平穩性,當變數均為同階單整變數時,再採用協整檢驗以判別變數間是否存在長期均衡關系。如果變數間存在長期均衡的關系,我們可以通過誤差修正模型(ECM) 來檢驗變數間的長期因果關系;如變數間不存在協整關系,我們將對變數進行差分,然後通過向量自回歸模型(VAR),檢驗變數間的短期因果關系。