Pengertian Data Longitudinal?
Data longitudinal, terkadang disebut data panel, adalah data yang dikumpulkan melalui serangkaian pengamatan berulang dari subjek yang sama selama jangka waktu tertentu—dan berguna untuk mengukur perubahan. Data longitudinal secara efektif mengikuti sampel yang sama dari waktu ke waktu, yang pada dasarnya berbeda dari data cross-sectional karena mengikuti subjek yang sama selama beberapa waktu, sedangkan data cross-sectional mengambil sampel subjek yang berbeda (baik individu, perusahaan, negara, atau wilayah) di setiap titik.
pada waktunya. Sementara itu, kumpulan data cross-sectional akan selalu menarik sampel acak baru.
Data longitudinal digunakan secara luas dalam ilmu sosial, termasuk di kalangan ekonom, ilmuwan politik, dan sosiolog.
Ringkasan:
- Data longitudinal adalah data yang dikumpulkan secara berurutan dari responden yang sama dari waktu ke waktu.
- Jenis data ini bisa menjadi sangat penting dalam melacak tren dan perubahan dari waktu ke waktu dengan mengajukan pertanyaan kepada responden yang sama dalam beberapa gelombang yang dilakukan dari waktu ke waktu.
- Data longitudinal digunakan dalam keuangan untuk melacak profitabilitas perusahaan, risiko, dan untuk memahami pengaruh guncangan ekonomi.
Memahami Data Longitudinal
Seringkali, analis tertarik pada bagaimana hal-hal berubah dari waktu ke waktu. Dalam sampel cross-sectional tipikal, bahkan jika Anda mengukur beberapa variabel hari ini dan kemudian lagi setahun dari sekarang, Anda mungkin akan mengambil sampel orang yang berbeda setiap kali.
Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana hal-hal berubah untuk orang yang sama dari waktu ke waktu, Anda harus dapat melacak dan menindaklanjutinya setahun dari sekarang, dan di gelombang mendatang. Ini adalah data longitudinal.
Data longitudinal sering digunakan dalam studi ekonomi dan keuangan karena memiliki beberapa keunggulan dibandingkan data cross-sectional yang berulang. Misalnya, karena data longitudinal mengukur berapa lama peristiwa berlangsung, data ini dapat digunakan untuk melihat apakah kelompok individu yang sama tetap menganggur selama resesi, atau apakah individu yang berbeda masuk dan keluar dari pengangguran.
Ini dapat membantu menentukan faktor-faktor yang paling mempengaruhi pengangguran.
Aplikasi Data Longitudinal
Analisis longitudinal juga dapat digunakan untuk menghitung nilai risiko portofolio (VaR), dengan menggunakan metode simulasi historis. Ini mensimulasikan bagaimana nilai portofolio saat ini akan berfluktuasi selama periode waktu sebelumnya, menggunakan fluktuasi historis yang diamati dari aset dalam portofolio selama waktu tersebut.
Ini memberikan perkiraan kemungkinan kerugian maksimum selama periode waktu berikutnya. Data longitudinal juga digunakan dalam studi peristiwa untuk menganalisis faktor apa yang mendorong pengembalian saham abnormal dari waktu ke waktu, atau bagaimana harga saham bereaksi terhadap pengumuman merger dan laba.
Ini juga dapat digunakan untuk mengukur kemiskinan dan ketimpangan pendapatan dengan melacak rumah tangga individu. Dan karena nilai tes standar di sekolah bersifat longitudinal, nilai tersebut dapat digunakan untuk menilai keefektifan guru dan faktor lain yang memengaruhi kinerja siswa.
Ilmuwan sosial juga menggunakan data longitudinal untuk mencoba memahami penyebab peristiwa yang mungkin terjadi di masa lalu dan bagaimana hal itu mengarah pada hasil yang diamati dalam gelombang data selanjutnya. Misalnya, efek dari pengesahan undang-undang baru tentang statistik kejahatan, atau bencana alam atas kelahiran dan kematian bertahun-tahun kemudian.