截面数据

截面数据（cross-sectional data sets）是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。

简介截面数据（cross-section data）是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值，是样本数据中的常见类型之一。例如，工业普查数据、人口普查数据、家庭收入调查数据。在数学，计量经济学中应用广泛。

经济计量学专用名词。横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。与时序数据相比较，其区别在与组成数据列的各个数据的排列标准不同，时序数据是按时间顺序排列的，横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。与时间数据完全一样，横截面数据的统计口径和计算方法（包括价值量的计算方法）也应当是可比的。1

注意问题在分析横截面数据时，应主要注意两个问题：

一是异方差问题，由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集，不同个体或地域本身就存在差异；

二是数据的一致性，主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。1

检验方法对异方差的检验大多集中于线性模型情形，检验方法很多。主要的检验异方差性的方法有：图示检验法、等级相关系数检验法、戈里瑟检验(Glejser Test)、巴特列特检验、布鲁奇-培根检验(The Breusch-Pagan Test)、戈德菲尔德-匡特检验(The Goldfeld-Quandt Test)、沃特检验(Wald Test)、拉格朗日乘数检验、似然比检验、怀特大样本检验等。这些检验方法在性能上各有优劣，互为补充，在具体操作时宜结合使用，相互验证，不应单凭个别检验结论做出歧视性或排他性的断言。1

横截面数据横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同空间(对象)所组成的一维数据集合，研究的是某一时点上的某种经济现象，突出空间 (对象)的差异。横截面数据的突出特点就是离散性高。横截面数据体现的是个体的个性，突出个体的差异，通常横截面数据表现的是无规律的而非真正的随机变化。即计量经济学中所谓的“无法观测的异质性”。1

本词条内容贡献者为:

王海侠 - 副教授 - 南京理工大学