अनुदैर्ध्य डेटा, जिसे कभी-कभी पैनल डेटा कहा जाता है, एक ही विषय की बार-बार टिप्पणियों का एक संग्रह है, जो कुछ समय में एक बड़ी आबादी से लिया जाता है - और परिवर्तन को मापने के लिए उपयोगी है। अनुदैर्ध्य डेटा क्रॉस-सेक्शनल डेटा से भिन्न होता है क्योंकि यह कुछ समय में समान विषयों का अनुसरण करता है, जबकि क्रॉस-सेक्शनल डेटा प्रत्येक समय में अलग-अलग विषयों (चाहे व्यक्ति, फर्म, देश या क्षेत्र) का नमूना लेता है।
अनुदैर्ध्य डेटा को तोड़ना
अनुदैर्ध्य डेटा का उपयोग अक्सर आर्थिक और वित्तीय अध्ययनों में किया जाता है क्योंकि बार-बार अनुभागीय डेटा पर इसके कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, क्योंकि अनुदैर्ध्य डेटा कितने समय तक घटनाओं को मापता है, इसका उपयोग यह देखने के लिए किया जा सकता है कि क्या एक ही व्यक्ति का एक समूह मंदी के दौरान बेरोजगार रहता है, या क्या अलग-अलग व्यक्ति बेरोजगारी में और बाहर जा रहे हैं। यह उन कारकों को निर्धारित करने में मदद कर सकता है जो बेरोजगारी को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं।
ऐतिहासिक अनुकार पद्धति का उपयोग करते हुए एक पोर्टफोलियो के मूल्य को जोखिम (VaR) पर गणना करने के लिए अनुदैर्ध्य विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है। इससे पता चलता है कि मौजूदा पोर्टफोलियो का मूल्य पिछली बार की अवधि में कैसे उतार-चढ़ाव आया होगा, उस समय के दौरान पोर्टफोलियो में परिसंपत्तियों के ऐतिहासिक उतार-चढ़ाव का उपयोग किया गया था। यह अगली समय अवधि में अधिकतम संभावित नुकसान का अनुमान प्रदान करता है।
अनुदैर्ध्य डेटा का उपयोग इवेंट स्टडीज में यह विश्लेषण करने के लिए भी किया जाता है कि समय के साथ असामान्य स्टॉक रिटर्न क्या कारक चलाते हैं, या स्टॉक की कीमतें विलय और आय की घोषणाओं पर कैसे प्रतिक्रिया देती हैं। इसका उपयोग व्यक्तिगत घरों को ट्रैक करके गरीबी और आय की असमानता को मापने के लिए भी किया जा सकता है। और क्योंकि स्कूलों में मानकीकृत परीक्षण स्कोर अनुदैर्ध्य हैं, उनका उपयोग शिक्षक की प्रभावशीलता और छात्र के प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले अन्य कारकों का आकलन करने के लिए किया जा सकता है।
