Intercepta e / ou declives que mudam ao longo do tempo

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Ao contrário de análise típica seção transversal, que impõe uma natureza estática aos seus modelos, um corte transversal agrupado permite incorporar um elemento de tempo dinâmico. Pode fazê-lo com uma secção transversal reunidas porque as unidades de corte transversal é observado em dois ou mais períodos.

Tipicamente, secções transversais reunidas conter muitas mais observações de corte transversal do que o número de períodos de tempo de serem reunidas. Por conseguinte, os modelos assemelham-se geralmente análise transversal com possíveis correcções heteroscedasticidade. Porque o intervalo de tempo entre a coleta de unidades transversais é geralmente grande (em qualquer lugar de um ano para vários anos de intervalo), autocorrelação e outras questões de séries temporais tendem a ser ignorado.

Não é incomum para confundir um corte transversal agrupado com um conjunto de dados do painel. Ambos contêm medidas transversais em vários períodos, mas em um painel de dados as mesmas unidades transversais estão incluídos em cada período de tempo, em vez de serem seleccionados aleatoriamente em cada período.

Com os dados transversais combinados, a distribuição da população da qual as amostras aleatórias são atraídos podem mudar ao longo do tempo.

Se você usar um corte transversal agrupado, você vai querer examinar os efeitos de tempo potenciais. Se você ignorar esses efeitos do tempo, você pode obter estimativas tendenciosas dos seus coeficientes de regressão.

Uma possibilidade é que uma mudança de população de distribuição de resultados em diferentes intercepções e / ou declives ao longo do tempo. A figura ilustra como sendo responsável por uma mudança de intercepção podem ser importantes com os dados transversais reunidas. Se você não conta para efeitos de tempo, você obter a linha de regressão amostra 1A (com uma estimativa tendenciosa do intercepto). No entanto, respondendo por tempo permite identificar linhas 1B e 1C.

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O tempo também pode influenciar o impacto de sua variável independente sobre a variável dependente, alterando a magnitude da encosta. Se você ignorar os efeitos do tempo, você vai acabar com a linha 2A. A linha de regressão 2A tem heteroskedasticity, e, mais importante ainda, uma estimativa enviesada da inclinação (impacto da variável independente). Por representando efeitos do tempo, você pode identificar linhas 2B e 2C, que estimar adequadamente a inclinação.