平衡面板数据、非平衡面板数据、混合截面数据的差异

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面板数据：

面板数据是指同一样本被追踪了一段特定的时期所得到的数据。

平衡面板数据：

t=1: A  B  C  D  E  F

t=2: A  B  C  D  E  F

t=3: A  B  C  D  E  F

非平衡面板数据：

非平衡面板数据的固定效应：如果对于个体，某年数据缺失了，如果i缺失数据的理由与特异误差uit无关，非平衡面板数据就不会有什么问题（数据的缺失具有随机性）。

t=1: A  B  C  D  E  F

t=2: A  B  C      E  F

t=3: A     C  D  E  F

混合截面数据：

混合截面数据是在不同时点上，对随机样本进行观测所得到的数据。在每一个时点上，都要进行随机抽样。混合截面数据每一时点都要进行随机抽样，观测n个时点要进行n次抽样。

t=1: A B  C  D     

t=2: A B  C      E  

t=3: A        D E  F

结论：非平衡面板数据某个时点的数据缺失是随机的；混合截面数据每个时点的抽样是随机的。非平衡面板数据与混合截面数据相同（或者说是差不多）。

结论是自己推出来的，不知道对不对，和大家讨论讨论。

参考链接：

https://www.zhihu.com/question/302837292/answer/786267495

https://www.zhihu.com/question/272018837/answer/1345568408

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关键词：非平衡面板数据 混合截面数据 非平衡面板 面板数据 平衡面板

请问楼主，如果是混合面板，怎么做呢？要控制时间？

因变量对外投资模式y（0，1），代表绿地和并购。自变量包括公司和东道国层面，时间从2000-2018年。
数据格式如下：
时间  公司名称  企业规模...  国家名称  GDP..    投资模式（y）
2000   A             100            US           22100       1
2001   A             105            EP           20300       0
2001   B             200            SP           10300       0
2002   A             110            US           24000      1
...........................................................................
...........................................................................
...........................................................................

2018  C              231            EP           30002      0

疑问：
全部公司有1000多个，有些年份有对外投资，有些年份没有，而且投资的国家有不同的，也有相同的。
全部国家大约150多个。

肯定不对形成完整的平衡面板，但不平衡面板我感觉也不是特别好。因为，有可能某一个公司，这19年就投资过一两次，有些国家，作为东道国被投资的次数也不多，有的国家很多。

我想直接用logit命令，后面加i.year,不知道行不行，请高手指点!多谢

我的理解和楼主有些不同。我的理解是非平衡面板和混合截面数据的主要区别在于抽样方式。具体地，混合截面数据是每一年都在总体中随机抽样，可以抽到历年的样本；而非平衡面板是追踪数据，就算历年之间有缺漏，但是不改变追踪数据的事实，也就是说非平衡面板第一年是随机抽样，而后面年份不是“随机”抽样。不知道理解是否正确。

卡卡11kaka 发表于 2022-8-6 17:00
我的理解和楼主有些不同。我的理解是非平衡面板和混合截面数据的主要区别在于抽样方式。具体地，混合截面数 ...

不是一个意思吗，杠精

平衡面板数据、非平衡面板数据与混合截面数据的区别主要在于数据的完整性和样本的一致性。

1. **平衡面板数据**：
   - 在平衡面板数据中，所有个体在所有的观测时间点都有数据。例如，在t=1, t=2和t=3的时间点上，A、B、C、D、E、F这些个体的数据都完整存在。
   - 这种类型的数据最理想，因为它提供了完整的纵向信息，可以进行更复杂的模型估计。

2. **非平衡面板数据**：
   - 非平衡面板数据指的是在观测的时间点上，并不是所有个体都有数据。例如，在t=1, t=2和t=3的时间点上，A、B、C可能在所有时间点都存在，但D、E或F可能在某个时间点上缺失。
   - 这种类型的数据是现实世界中常见的现象，因为各种原因（如样本个体退出研究）导致数据的不完整性。

3. **混合截面数据**：
   - 混合截面数据是指在每个不同的时间点上收集的是不同的随机样本。例如，在t=1时观测A、B、C、D，在t=2时可能观测A、B、C和E，在t=3时又可能是A、D、E和F。
   - 这种类型的数据显示了不同个体在不同时间点上的信息，但每个时间点的样本不一定是相同的。

总结来说：
- **平衡面板数据**提供最完整的时间序列与横截面信息，适合复杂的模型分析；
- **非平衡面板数据**反映了现实中数据缺失的情况，需要特殊处理来避免偏差或丢失重要信息；
- **混合截面数据**则在每个时间点上采集不同的样本，这种设计可以反映人口的动态变化，但不能直接追踪同一组个体的变化。

这些差异对统计分析和模型选择都有重大影响。

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