橫截面數據

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橫截面數據(Cross-sectional data)

　　橫截面數據是指在某一時點收集的不同對象的數據。它對應同一時點上不同空間(對象)所組成的一維數據集合，研究的是某一時點上的某種經濟現象，突出空間 (對象)的差異。橫截面數據的突出特點就是離散性高。橫截面數據體現的是個體的個性，突出個體的差異，通常橫截面數據表現的是無規律的而非真正的隨機變化。即計量經濟學中所謂的“無法觀測的異質性”。

　　在分析橫截面數據時，應主要註意兩個問題：

　　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、等級相關係數檢驗法、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。

• 時間序列數據