クロスセクションデータとパネルデータの違いを徹底解説 研究設計でどう使い分ける？

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クロスセクションデータとパネルデータの違いを徹底解説：研究設計でどう使い分ける

データ分析を学ぶときにやさしくつまずきがちな話題にクロスセクションデータとパネルデータの違いがあります。
ここでは両者の基本的性質を丁寧に比べていきます。研究の目的やデータの入手方法によって選ぶべきデータのタイプが変わる点を、中学生にもわかる言い方で解説します。
まずは一時点の観測と時系列の観測の違いを押さえましょう。クロスセクションデータはある時点の情報を多くの個人に対して同時に集めたものです。
たとえばある年の高校生の身長体重や成績を一斉に集めたデータがこれにあたります。
ここには時間の流れは含まれませんので、変化を直接見ることはできません。

一方パネルデータは同じ個人を複数の時点で追跡して記録します。
たとえば3年間のあいだの家計収入や成績の推移を同じ生徒たちで追いかけるようなデータです。
この「時間の推移」を持つ点がパネルデータの大きな特徴です。
パネルデータを使うと何ができるかというと、個人ごとの変化を追える点や、見かけ上の関係が時間とともにどう変わるかを検出できる点が挙げられます。
これにより固定効果モデルといった分析手法を使い、観測されていない個人の特徴の影響をある程度除外することが可能になります。

定義と基本的な特徴

ここでは用語の定義をもう少し詳しく見ていきましょう。クロスセクションデータは複数の個体を同じ時点で観測したデータです。例として地域の所得格差を同じ年に調べる調査などが挙げられます。
一方パネルデータは同じ個体を複数の時点で観測したデータです。これにより時系列の変化と個人差の両方を同時に分析できます。実務ではデータの格納形式が長い形式か広い形式かで分析手法が変わります。

さらに注意すべき点としてデータの欠損 attrition の問題があります。パネルデータでは長期間追跡すると回答が途切れることがあり、欠損データをどう補うかが分析の結果に大きく影響します。クロスセクションデータではこの問題が比較的小さく見える場合がありますが、時間の経過による要因の変化を見たい場合には限界があります。

実務での使い分けと注意点

実務では研究質問に合わせてデータの選択をします。
もし目的が「特定の年度における集団の特徴を知ること」ならクロスセクションデータで十分です。
一方「時間の経過に伴う変化を説明したい」場合はパネルデータが適しています。
またデータの取得コストや処理の難しさも考慮すべき点です。
パネルデータは長期的な追跡が必要で管理が大変になることが多いので、準備に時間をかける覚悟が要ります。

比較の要点と要約

• クロスセクションデータは一時点の観測で構成され、時間の変化を直接見られません。
• パネルデータは同じ個人を複数時点で追跡し、変化と個人差の両方を分析可能です。
• 手法の違いとしてクロスセクションは回帰分析が中心、パネルデータは固定効果や乱効果モデルが主に用いられます。
• 欠損データや attrition の問題への対処が分析結果の信頼性を左右します。
• 選択のポイントは研究質問とデータの入手性です。時間の推移を扱う必要があるかどうかが大きな分かれ道になります。

ピックアップ解説

今日はデータの話題です。クロスセクションデータとパネルデータの違いを友達と雑談するように深掘りします。まず重要なのは時間の要素の有無です。クロスセクションデータはある瞬間の状態を切り取った写真のようなもの。一方パネルデータは同じ人を何回も撮影して成長や変化を見られる動画のようなものです。どちらを選ぶかは研究の問いによって決まり、変化を追う力が欲しいときはパネルが強みになります。

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