क्रॉस-सेक्शनल डेटा

सांख्यिकी और अर्थमिति में, वर्ण संकर के अनुभागीय अध्ययन एक प्रकार का डेटा सेट है जिसे एक ही बिंदु या समय अवधि में कई विषयों (जैसे व्यक्ति, फर्म, देश या क्षेत्र) का अवलोकन करके एकत्र किया जाता है। क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन|क्रॉस-सेक्शनल डेटा के विश्लेषण में आमतौर पर चयनित विषयों के बीच अंतर की तुलना की जाती है, आमतौर पर समय में अंतर की परवाह किए बिना।

उदाहरण के लिए, यदि हम किसी आबादी में वर्तमान मोटापे के स्तर को मापना चाहते हैं, तो हम उस आबादी से यादृच्छिक रूप से 1,000 लोगों का एक नमूना ले सकते हैं (जिसे उस आबादी का एक क्रॉस सेक्शन भी कहा जाता है), उनका वजन और ऊंचाई माप सकते हैं, और गणना कर सकते हैं कि उस नमूने का कितना प्रतिशत मोटापे के रूप में वर्गीकृत किया गया है। यह क्रॉस-सेक्शनल नमूना हमें उस समय उस जनसंख्या का एक स्नैपशॉट प्रदान करता है। ध्यान दें कि हम एक क्रॉस-सेक्शनल नमूने के आधार पर यह नहीं जानते हैं कि मोटापा बढ़ रहा है या घट रहा है; हम केवल वर्तमान अनुपात का वर्णन कर सकते हैं।

क्रॉस-सेक्शनल डेटा समय श्रृंखला डेटा से भिन्न होता है, जिसमें समय के विभिन्न बिंदुओं पर एक ही छोटे पैमाने या समग्र डेटा इकाई को देखा जाता है। एक अन्य प्रकार का डेटा, पैनल डेटा (या अनुदैर्ध्य डेटा), क्रॉस-अनुभागीय और समय श्रृंखला डेटा दोनों पहलुओं को जोड़ता है और देखता है कि समय श्रृंखला में विषय (फर्म, व्यक्ति, आदि) कैसे बदलते हैं। पैनल डेटा अलग-अलग समय में एक ही विषय पर टिप्पणियों से संबंधित है। पैनल विश्लेषण समय के साथ चर में परिवर्तन और चयनित विषयों के बीच चर में अंतर की जांच करने के लिए पैनल डेटा का उपयोग करता है।

वेरिएंट में पूलित क्रॉस-सेक्शनल डेटा शामिल है, जो अलग-अलग समय में एक ही विषय पर टिप्पणियों से संबंधित है। रोलिंग क्रॉस-सेक्शन में, नमूने में किसी व्यक्ति की उपस्थिति और जिस समय व्यक्ति को नमूने में शामिल किया जाता है, दोनों को यादृच्छिक रूप से निर्धारित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक राजनीतिक सर्वेक्षण 1000 व्यक्तियों का साक्षात्कार लेने का निर्णय ले सकता है। यह पहले पूरी आबादी में से यादृच्छिक रूप से इन व्यक्तियों का चयन करता है। इसके बाद यह प्रत्येक व्यक्ति को एक यादृच्छिक तिथि निर्दिष्ट करता है। यह वह यादृच्छिक तिथि है जब व्यक्ति का साक्षात्कार लिया जाएगा, और इस प्रकार उसे सर्वेक्षण में शामिल किया जाएगा। क्रॉस-सेक्शनल डेटा का उपयोग क्रॉस-अनुभागीय प्रतिगमन  में किया जा सकता है, जो क्रॉस-सेक्शनल डेटा का रिग्रेशन विश्लेषण है। उदाहरण के लिए, एक निश्चित महीने में विभिन्न व्यक्तियों के उपभोग (अर्थशास्त्र) व्यय को उनकी आय, संचित धन के स्तर और उनकी विभिन्न जनसांख्यिकी विशेषताओं पर वापस लाया जा सकता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि उन विशेषताओं में अंतर उपभोक्ताओं के व्यवहार में अंतर कैसे पैदा करता है।