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In statistica ed econometria, i dati sezionali, anche noti con il termine inglese cross-sectional data,[1] sono una tipologia di dati, di una o più variabili, raccolti da una popolazione, che permettono di osservare e studiare diversi soggetti e le caratteristiche di essi, nello stesso periodo di tempo, o senza considerare le differenze temporali.[1]
Analisi[modifica | modifica wikitesto]
L’analisi dei dati sezionali solitamente consiste nell’analizzare le differenze tra i soggetti per estrapolare delle relazioni tra le diverse variabili.[2] I modelli utilizzati per l'analisi possono essere, ad esempio, quelli di regressione lineare o regressione nonlineare.
Esempi[modifica | modifica wikitesto]
Alcuni esempi di dati sezionali sono il reddito dei residenti per Stato dell'Unione Europea nel 2009, oppure i risultati degli esami di maturità per regione nel 2017.[2] I soggetti considerati possono essere persone, come in questi esempi, ma anche aziende o interi stati.[2] Questi dati forniscono uno spaccato della popolazione considerata in un dato periodo di tempo. Si noti però che non è possibile sapere, basandosi solo sul campione sezionale, se il reddito stia aumentando o diminuendo nel tempo, o se gli studenti stiano ottenendo esiti migliori di cinque anni prima, è possibile solo fornire un'istantanea della popolazione in un dato momento nel tempo e analizzare le possibile relazioni tra le variabili.
Differenze con altre tipologie di dati[modifica | modifica wikitesto]
Le altre due tipologie di dati sono le serie storiche e i dati longitudinali, anche noti come dati panel. I dati sezionali differiscono dalle serie storiche nel fatto che queste ultime considerano lo stesso soggetto osservato in intervalli di tempo.[3] I dati longitudinali invece combinano i dati sezionali e le serie storiche, riuscendo quindi a osservare molti soggetti e anche i loro cambiamenti nel corso del tempo.[2]
Note[modifica | modifica wikitesto]
- ^ a b dati in "Dizionario di Economia e Finanza", su www.treccani.it. URL consultato il 6 aprile 2018.
- ^ a b c d (EN) R. Carter Hill, William E. Griffiths e Guay C. Lim, 1, in Principles of Econometrics, 4ª ed., Wiley, 2012, p. 8, ISBN 978-0-470-87372-4.
- ^ (EN) R. Carter Hill, William E. Griffiths e Guay C. Lim, 1, in Principles of Econometrics, 4ª ed., Wiley, 2012, p. 7, ISBN 978-0-470-87372-4.
Bibliografia[modifica | modifica wikitesto]
- James Hamilton, Econometria delle serie storiche, Milano, Monduzzi, 1995, ISBN 978-88-323-5430-0.
