Données longitudinales

Qu’est-ce que les données longitudinales?

Les données longitudinales, parfois appelées données de panel, sont des données qui sont collectées à travers une série d’observations répétées des mêmes sujets sur une période prolongée – et sont utiles pour mesurer le changement. Les données longitudinales suivent effectivement le même échantillon au fil du temps, qui diffère fondamentalement des données transversales car elles suivent les mêmes sujets pendant un certain temps, tandis que les données transversales échantillonnent différents sujets (qu’il s’agisse d’individus, d’entreprises, de pays ou de régions) à chaque point à l’heure. Pendant ce temps, un ensemble de données transversales tirera toujours un nouvel échantillon aléatoire.

Les données longitudinales sont largement utilisées dans les sciences sociales, y compris parmi les économistes, les politologues et les sociologues.

Comprendre les données longitudinales

Souvent, les analystes s’intéressent à la manière dont les choses changent au fil du temps. Dans un échantillon transversal typique, même si vous mesurez une variable aujourd’hui, puis à nouveau dans un an, vous échantillonnerez probablement différentes personnes à chaque fois. Pour mieux comprendre comment les choses changent pour les mêmes personnes au fil du temps, vous devez être en mesure de les suivre et de faire un suivi avec elles dans un an et dans les vagues futures. Ce sont des données longitudinales.

Les données longitudinales sont souvent utilisées dans les études économiques et financières car elles présentent plusieurs avantages par rapport aux données transversales répétées. Par exemple, comme les données longitudinales mesurent la durée des événements, elles peuvent être utilisées pour voir si le même groupe d’individus reste au chômage pendant une récession, ou si différentes personnes entrent et sortent du chômage. Cela peut aider à déterminer les facteurs qui affectent le plus le chômage.

Applications des données longitudinales

L’analyse longitudinale peut également être utilisée pour calculer la valeur à risque (VaR) d’ un portefeuille, en utilisant la méthode de simulation historique. Cela simule la façon dont la valeur du portefeuille actuel aurait fluctué au cours des périodes précédentes, en utilisant les fluctuations historiques observées des actifs du portefeuille pendant ces périodes. Il fournit une estimation de la perte maximale probable au cours de la prochaine période.

Les données longitudinales sont également utilisées dans les études d’événements pour analyser les facteurs qui entraînent des rendements anormaux des actions au fil du temps, ou comment les cours des actions réagissent aux fusions et aux annonces de bénéfices. Il peut également être utilisé pour mesurer la pauvreté et les inégalités de revenus en suivant les ménages individuels. Et comme les résultats des tests standardisés dans les écoles sont longitudinaux, ils peuvent être utilisés pour évaluer l’efficacité des enseignants et d’autres facteurs affectant les performances des élèves.

Les spécialistes des sciences sociales utilisent également des données longitudinales pour essayer de comprendre la cause d’événements qui peuvent s’être produits dans le passé et comment ils mènent aux résultats observés dans les vagues ultérieures de données. Par exemple, l’effet de l’adoption d’une nouvelle loi sur les statistiques de la criminalité ou d’une catastrophe naturelle sur les naissances et les décès des années plus tard.